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L'intelligenza artificiale può aiutare gli studenti durante le lezioni, automatizzare il lavoro degli insegnanti o individuare gli studenti che potrebbero essere in difficoltà a scuola o all'università. Ecco alcuni casi d’uso dell’IA nel settore dell’istruzione.
Gli studenti beneficiano di un apprendimento più personalizzato, di un feedback più rapido e di un supporto aggiuntivo quando incontrano difficoltà con un argomento. Possono esercitarsi al proprio ritmo e ricevere aiuto al di fuori dell’orario scolastico regolare. L’intelligenza artificiale rende inoltre l’apprendimento più accessibile alle persone con diverse esigenze fisiche, sensoriali o di apprendimento grazie a sottotitoli, sintesi vocale, riconoscimento vocale e contenuti adattati.
Gli insegnanti dedicano meno tempo alle attività di routine, quali la preparazione delle lezioni, la correzione dei compiti, il feedback e la compilazione delle pagelle. L'intelligenza artificiale offre loro inoltre una visione più chiara dei progressi degli studenti, delle lacune nell'apprendimento e delle aree in cui potrebbe essere necessario un sostegno aggiuntivo.
L'intelligenza artificiale aiuta i genitori a tenere traccia dei progressi dei propri figli, della loro frequenza scolastica, dei compiti non svolti e delle aree che potrebbero richiedere maggiore attenzione. È in grado di raccogliere queste informazioni, evidenziare i cambiamenti significativi e inviare aggiornamenti o promemoria relativi ai compiti scolastici, alle scadenze e agli eventi imminenti.
L'intelligenza artificiale aiuta gli enti formativi a gestire le attività amministrative di routine, a rispondere più rapidamente alle domande più frequenti e a pianificare il personale, gli orari, i bilanci e la capienza dei corsi. Inoltre, rende più facile monitorare l'andamento delle iscrizioni, della fidelizzazione e della domanda dei corsi.
Gli stessi applicazioni dell’IA nel campo dell’istruzione possono funzionare in modo molto diverso a seconda del contesto. Dopo anni di lavoro su progetti di IA, abbiamo messo a punto un processo di implementazione che ci permette di affrontare passo dopo passo le principali questioni del progetto.
Scoprire in che modo l'intelligenza artificiale possa essere utile nell'apprendimento, nell'insegnamento o nelle attività amministrative.
Stabilire chi lo utilizzerà, quali dati sono disponibili e quale risultato ci si aspetta.
Confronto tra i casi d'uso in base al valore, allo sforzo richiesto, ai rischi e ai dati disponibili.
Decidere da quali iniziare.
Verificare quali dati sono disponibili, da dove provengono e chi può accedervi.
Pianificare le modalità di integrazione della soluzione di intelligenza artificiale con i sistemi esistenti e stabilire dove verranno archiviati i dati.
Definire quali funzioni dovrebbe avere la soluzione e come verrà utilizzata dagli utenti.
Sviluppo delle funzionalità di intelligenza artificiale e dell'interfaccia utente.
Integrazione della soluzione con i sistemi e le fonti di dati esistenti.
Verifica delle integrazioni, dei risultati generati dall'intelligenza artificiale, della sicurezza e delle prestazioni.
Implementazione della soluzione per un gruppo pilota o per tutti gli utenti.
Spiegare a insegnanti, personale scolastico o studenti come utilizzarlo e quali regole seguire.
Monitoraggio dell'utilizzo, della qualità delle risposte fornite dall'intelligenza artificiale, dei costi e dei risultati nel tempo.
Aggiornamento di dati, messaggi, regole e funzionalità sulla base dei feedback ricevuti e dell'analisi delle prestazioni.
Scoprire in che modo l'intelligenza artificiale possa essere utile nell'apprendimento, nell'insegnamento o nelle attività amministrative.
Stabilire chi lo utilizzerà, quali dati sono disponibili e quale risultato ci si aspetta.
Confronto tra i casi d'uso in base al valore, allo sforzo richiesto, ai rischi e ai dati disponibili.
Decidere da quali iniziare.
Verificare quali dati sono disponibili, da dove provengono e chi può accedervi.
Pianificare le modalità di integrazione della soluzione di intelligenza artificiale con i sistemi esistenti e stabilire dove verranno archiviati i dati.
Definire quali funzioni dovrebbe avere la soluzione e come verrà utilizzata dagli utenti.
Sviluppo delle funzionalità di intelligenza artificiale e dell'interfaccia utente.
Integrazione della soluzione con i sistemi e le fonti di dati esistenti.
Verifica delle integrazioni, dei risultati generati dall'intelligenza artificiale, della sicurezza e delle prestazioni.
Implementazione della soluzione per un gruppo pilota o per tutti gli utenti.
Spiegare a insegnanti, personale scolastico o studenti come utilizzarlo e quali regole seguire.
Monitoraggio dell'utilizzo, della qualità delle risposte fornite dall'intelligenza artificiale, dei costi e dei risultati nel tempo.
Aggiornamento di dati, messaggi, regole e funzionalità sulla base dei feedback ricevuti e dell'analisi delle prestazioni.
Una soluzione di intelligenza artificiale semplice per il settore dell’istruzione costa solitamente tra $15000 e $20000+. Tuttavia, si tratta solo di una stima approssimativa. Il prezzo finale dipende dalle funzionalità della soluzione, dal tipo di dati utilizzati, dalle esigenze di integrazione e dal fatto che si utilizzino soluzioni preesistenti o modelli personalizzati.
Se avete bisogno di un tutor basato sull’IA integrato con sistemi LMS o SIS, funzionalità vocali, un avatar basato sull’IA e una logica di apprendimento personalizzata, i costi saranno più elevati. Anche la protezione dei dati degli studenti e i requisiti di conformità possono far aumentare il costo.
In occasione di Innowise, ho imparato che la qualità del modello di IA è solo una delle componenti di un progetto educativo di successo. I dati, le integrazioni, l’adozione da parte degli utenti e i risultati misurabili possono avere un impatto altrettanto significativo sul risultato finale. Di seguito sono riportate le sfide che riscontro più spesso quando si accompagna una soluzione di IA dal concetto all’uso quotidiano.
I dati relativi agli studenti, i voti, le presenze, le attività dei corsi e altre informazioni sono spesso archiviati in sistemi separati. Dati mancanti, duplicati e formati diversi possono rendere meno accurati i risultati dell’IA.
Come affrontiamo il problema: Innanzitutto identifichiamo quali dati sono effettivamente necessari all’IA, quindi li puliamo, li strutturiamo e colleghiamo le fonti richieste. Nel caso in cui i vostri dati risiedano su diversi sistemi, o non siate sicuri che siano pronti per l’IA, i nostri consulenti possono valutarli e consigliarvi i passi successivi.
Gli enti formativi si affidano spesso a sistemi LMS, SIS e interni obsoleti, che non sono stati progettati per funzionare con i moderni strumenti di intelligenza artificiale. Ciò può rendere più difficili lo scambio di dati e l’integrazione dell’IA.
Come affrontiamo la questione: esaminiamo i sistemi attuali, valutiamo quali elementi possano essere collegati tramite API e realizziamo integrazioni personalizzate quando le opzioni standard non sono sufficienti. Se il sistema esistente non è in grado di supportare le nuove funzionalità di IA, potremmo raccomandare di modernizzare o sostituire le parti che costituiscono i principali limiti.
Gli insegnanti e il personale scolastico potrebbero avere poca esperienza con gli strumenti di IA e potrebbero non sapere come redigere prompt efficaci, verificare i risultati forniti dall’IA o comprendere in quali casi la tecnologia possa commettere errori.
Come affrontiamo la questione: Formiamo gli insegnanti e il resto del personale scolastico all’uso dell’IA, alla verifica dei suoi risultati e alla comprensione dei casi in cui è ancora necessario il giudizio umano
Anche le applicazioni di IA utili nel campo dell’istruzione possono risultare difficili da adottare se comportano passaggi aggiuntivi o non si adattano alle modalità di lavoro degli insegnanti e del personale.
Come affrontiamo la questione: Innanzitutto studiamo come lavorano gli insegnanti e il personale scolastico e dove l’IA dovrebbe inserirsi nelle loro attività quotidiane. Successivamente, testiamo la soluzione con un piccolo gruppo di futuri utenti, raccogliamo feedback e la modifichiamo prima di procedere a un’implementazione su più ampia scala.
Gli studenti potrebbero utilizzare l’IA generativa per svolgere i compiti, scrivere saggi o rispondere a domande senza impegnarsi personalmente. Ciò può rendere più difficile per i docenti valutare le effettive conoscenze degli studenti.
Come affrontiamo la questione: Collaboriamo con gli enti formativi per definire un uso accettabile dell’IA e integrare tali regole nella soluzione. Ciò può includere limitare l’IA a suggerimenti e spiegazioni, monitorare l’utilizzo dell’IA integrata e aggiungere controlli antiplagio.
È facile monitorare la frequenza con cui viene utilizzato uno strumento di IA, ma un utilizzo elevato non significa sempre che la soluzione di IA funzioni bene. Gli enti formativi devono comunque verificare se gli studenti apprendono meglio, se gli insegnanti dedicano meno tempo alle attività di routine o se il numero di studenti in difficoltà diminuisce.
Come affrontiamo la questione: Definiamo gli indicatori di successo insieme al cliente prima del lancio e confrontiamo i risultati dopo l’implementazione. A seconda del progetto, possiamo monitorare i voti, il completamento dei corsi, i progressi degli studenti, il carico di lavoro degli insegnanti o le richieste di assistenza.
Molte delle sfide sopra citate sono comuni anche ai progetti di IA in altri settori. Nel campo dell’istruzione, tuttavia, l’IA diventa parte integrante del modo in cui gli studenti apprendono e interagiscono con i contenuti didattici.
I sistemi di intelligenza artificiale nel settore dell’istruzione possono trattare dati altamente personali degli studenti, tra cui dati identificativi, informazioni sulla salute o sulla disabilità, registrazioni comportamentali e cronologia dell’apprendimento. Se questi dati venissero divulgati o utilizzati al di fuori dello scopo originario, la scuola potrebbe perdere il controllo sulle informazioni sensibili relative agli studenti. I requisiti in materia di privacy sono ancora più rigorosi quando sono coinvolti minori, poiché i loro dati richiedono spesso consensi e misure di tutela aggiuntivi.
1) Rispettare le normative applicabili al progetto, quali FERPA e COPPA negli Stati Uniti e il GDPR nell’Unione Europea. Quando l’IA viene utilizzata da studenti con disabilità, entrano in gioco quadri normativi quali IDEA, la Sezione 504 e l’ADA. Anche le normative locali in materia di istruzione e IA sono importanti, poiché i requisiti variano a seconda del mercato.
2) Definire quando è richiesto il consenso dei genitori o degli studenti e integrare tali fasi di consenso nella soluzione.
3) Adottare un approccio di minimizzazione dei dati, in modo che l’IA riceva solo i dati dello studente necessari per un compito specifico, anziché avere accesso all’intera documentazione dello studente.
4) Impostare le autorizzazioni in base ai ruoli degli utenti, in modo che insegnanti, amministratori, studenti e altri utenti abbiano accesso solo alle informazioni che li riguardano.
5) Verificare attentamente i servizi di IA di terze parti, verificando quali dati ricevono, dove vengono elaborati e se conservano i prompt o i risultati.
L’IA potrebbe fornire una risposta errata quando manca il contesto, i dati sono incompleti o non riesce ad accedere ai materiali didattici adeguati. In questi casi, potrebbe comunque fornire una risposta che sembra corretta. Se gli studenti si fidano di essa, potrebbero apprendere informazioni errate, fraintendere un argomento o ripetere lo stesso errore in compiti futuri.
Inoltre, se i dati utilizzati per addestrare o supportare l’IA contengono pregiudizi, alcuni gruppi di studenti potrebbero ricevere feedback, valutazioni o raccomandazioni meno accurate. Ciò può influire sui loro voti, sull’accesso al supporto o sul percorso di apprendimento.
Quello che vedo all’interno di Innowise è che gran parte delle competenze di cui abbiamo bisogno sono già disponibili. Io e i miei colleghi abbiamo lavorato a progetti che riguardavano l’IA generativa, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), l’analisi predittiva, la visione artificiale, l’automazione e il software didattico. Quindi di solito non partiamo da zero; abbiamo sempre qualcuno che ha già affrontato un problema tecnico simile.
Direi che il team è il nostro più grande vantaggio. Abbiamo oltre 3.500 specialisti interni nei settori dell’IA, dei dati, dello sviluppo software, del controllo qualità (QA), del DevOps, del design e in altre aree. Questo ci garantisce una grande flessibilità: possiamo mettere insieme un team rapidamente, aggiungere nuove competenze nel giro di un paio di giorni o modificare la composizione del team man mano che il progetto cresce, senza dover ricorrere a un altro fornitore.
Se state pensando di utilizzare l’IA nei vostri prodotti o processi formativi, sia per supportare gli studenti, ridurre il carico di lavoro degli insegnanti o automatizzare le attività di routine, siamo qui per voi.
Recensione del cliente
Recensione del cliente
Recensione del cliente
Recensione del cliente
L'intelligenza artificiale nel campo dell'istruzione consiste nell'utilizzo di strumenti basati sull'intelligenza artificiale a supporto di studenti, insegnanti e operatori del settore. Può aiutare a spiegare gli argomenti, correggere i compiti, rispondere alle domande, monitorare i progressi degli studenti e gestire le attività amministrative di routine.
Tra gli impieghi più comuni dell'intelligenza artificiale nel settore dell'istruzione figurano i tutor basati sull'IA, l'apprendimento adattivo, la valutazione automatizzata, la pianificazione delle lezioni, i chatbot di supporto agli studenti, l'apprendimento delle lingue, il monitoraggio dei progressi e le attività amministrative di routine.
I principali vantaggi dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale nel settore dell'istruzione sono un apprendimento più personalizzato, un feedback più rapido, una riduzione del lavoro di routine per gli insegnanti, un migliore sostegno agli studenti e un accesso più agevole all'apprendimento per le persone con esigenze diverse.
L'intelligenza artificiale è già utilizzata nelle scuole primarie e secondarie, nelle università e nei programmi di formazione in tutto il mondo, anche se il suo utilizzo varia ancora da un'organizzazione all'altra. Tra gli esempi di utilizzo dell’IA nel settore dell’istruzione figurano il “Virtual Peer” della Macquarie University per il supporto agli studenti, Microsoft Copilot presso la scuola primaria di Aš per l’insegnamento e la traduzione, e il tutoraggio basato sull’IA con Copilot per gli studenti delle scuole superiori in Nigeria.
I rischi principali riguardano la riservatezza dei dati degli studenti, risposte errate o distorte fornite dall’IA e l’eccessivo affidamento degli studenti all’IA invece di riflettere autonomamente sui compiti da svolgere. Le scuole e le università hanno inoltre bisogno di regole chiare su come utilizzare l’IA, su quando sia necessario che una persona ne verifichi il lavoro e su come soddisfare requisiti quali il FERPA, il GDPR e il COPPA.
Le scuole e le università ottengono solitamente risultati migliori quando partono dal problema che causa maggiori difficoltà. Se il carico di lavoro degli insegnanti è la questione principale, potrebbero concentrarsi sulla valutazione o sulla preparazione delle lezioni. Se gli studenti hanno bisogno di maggiore supporto, i tutor basati sull’intelligenza artificiale o i chatbot potrebbero rivelarsi la soluzione più sensata. Una volta individuato il caso d’uso più adatto dell’IA nel settore dell’istruzione, il passo successivo consiste nel verificare i dati, i sistemi, i requisiti di privacy e come la soluzione si integrerà nel lavoro quotidiano prima di implementarla su più ampia scala. Un partner di sviluppo esperto può fornire assistenza in tal senso.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nel settore dell’istruzione consisterà probabilmente nel renderla parte integrante del processo di apprendimento e del lavoro quotidiano. Si prevede che il mercato crescerà da Da $8,3 miliardi nel 2025 a $57,2 miliardi entro il 2033, con l’apprendimento personalizzato e il tutoraggio basato sull’intelligenza artificiale tra i principali settori in crescita. Gli insegnanti continueranno a ricoprire un ruolo centrale e le scuole dovranno investire nella formazione sull’intelligenza artificiale, in regole chiare e in un uso responsabile di questa tecnologia. Il grado di adozione varierà, poiché molte istituzioni devono ancora fare i conti con budget limitati, sistemi obsoleti, requisiti in materia di privacy, preoccupazioni relative all’integrità accademica e una carenza di competenze nel campo dell’intelligenza artificiale.
L'investimento iniziale necessario per creare un semplice sistema di intelligenza artificiale per l'istruzione potrebbe variare tra $15.000 e $20.000+. Il costo finale dipenderà da diversi fattori, tra cui l’entità del lavoro, le funzionalità di IA, la pre-elaborazione dei dati, l’integrazione con piattaforme LMS o SIS, l’utilizzo di modelli personalizzati, le funzionalità vocali e relative agli avatar, nonché i requisiti di sicurezza.
