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L'IA può aiutare gli studenti durante le lezioni, automatizzare alcune attività degli insegnanti e individuare chi rischia di rimanere indietro nel percorso scolastico o universitario. Ecco alcuni esempi concreti di come viene utilizzata l'IA nell'istruzione.
Gli studenti possono seguire un percorso di apprendimento più personalizzato, ricevere feedback più rapidamente e avere un aiuto in più quando incontrano difficoltà con un argomento. Possono esercitarsi al proprio ritmo e ricevere aiuto anche fuori dall'orario delle lezioni. L’IA rende inoltre l’apprendimento più accessibile a chi ha esigenze fisiche, sensoriali o di apprendimento diverse, grazie a sottotitoli, sintesi vocale, riconoscimento vocale e contenuti adattati.
Gli insegnanti dedicano meno tempo alle attività di routine, come la preparazione delle lezioni, la correzione dei compiti, la preparazione dei feedback e dei report. L'IA offre loro anche un quadro più chiaro dei progressi degli studenti, delle difficoltà di apprendimento e degli ambiti in cui potrebbe servire un aiuto in più.
L'IA aiuta i genitori a seguire i progressi dei figli, le presenze a scuola, i compiti non consegnati e gli aspetti che richiedono maggiore attenzione. Può raccogliere tutte queste informazioni in un unico posto, segnalare i cambiamenti importanti e inviare aggiornamenti o promemoria su compiti, scadenze ed eventi in programma.
L'IA aiuta gli istituti di istruzione a gestire le attività amministrative di routine, a rispondere più rapidamente alle domande più comuni e a pianificare il personale, gli orari, i budget e il numero di posti disponibili nei corsi. Inoltre, permette di monitorare più facilmente i cambiamenti nel numero di iscrizioni, nella continuità degli studi e nella richiesta di corsi.
Le stesse applicazioni dell'IA nell'istruzione possono funzionare in modo molto diverso a seconda del contesto. Dopo anni di lavoro su progetti di IA, abbiamo sviluppato un processo di implementazione che ci permette di affrontare le principali questioni di ogni progetto, un passo alla volta.
Capire come l'IA può essere utile nell'apprendimento, nell'insegnamento o nelle attività amministrative.
Definire chi la utilizzerà, quali dati sono disponibili e quali risultati ci si aspetta di ottenere.
Confrontare i casi d'uso in base ai benefici attesi, all'impegno richiesto, ai rischi e ai dati disponibili.
Decidere da quali partire.
Verificare quali dati sono disponibili, da dove provengono e chi può accedervi.
Pianificare come integrare la soluzione IA con i sistemi esistenti e dove archiviare i dati.
Definire cosa deve fare la soluzione e come gli utenti la utilizzeranno.
Sviluppare le funzionalità IA e l'interfaccia utente.
Integrare la soluzione con i sistemi esistenti e le fonti di dati.
Testare le integrazioni, i risultati generati dall'IA, la sicurezza e le prestazioni.
Introdurre la soluzione presso un gruppo pilota o renderla disponibile a tutti gli utenti.
Spiegare a insegnanti, personale scolastico e studenti come utilizzarla e quali regole seguire.
Monitorare nel tempo l'utilizzo della soluzione, la qualità delle risposte dell'IA, i costi e i risultati.
Aggiornare dati, prompt, regole e funzionalità in base ai feedback ricevuti e all'analisi delle prestazioni.
Capire come l'IA può essere utile nell'apprendimento, nell'insegnamento o nelle attività amministrative.
Definire chi la utilizzerà, quali dati sono disponibili e quali risultati ci si aspetta di ottenere.
Confrontare i casi d'uso in base ai benefici attesi, all'impegno richiesto, ai rischi e ai dati disponibili.
Decidere da quali partire.
Verificare quali dati sono disponibili, da dove provengono e chi può accedervi.
Pianificare come integrare la soluzione IA con i sistemi esistenti e dove archiviare i dati.
Definire cosa deve fare la soluzione e come gli utenti la utilizzeranno.
Sviluppare le funzionalità IA e l'interfaccia utente.
Integrare la soluzione con i sistemi esistenti e le fonti di dati.
Testare le integrazioni, i risultati generati dall'IA, la sicurezza e le prestazioni.
Introdurre la soluzione presso un gruppo pilota o renderla disponibile a tutti gli utenti.
Spiegare a insegnanti, personale scolastico e studenti come utilizzarla e quali regole seguire.
Monitorare nel tempo l'utilizzo della soluzione, la qualità delle risposte dell'IA, i costi e i risultati.
Aggiornare dati, prompt, regole e funzionalità in base ai feedback ricevuti e all'analisi delle prestazioni.
Una soluzione IA semplice per l'istruzione costa generalmente tra i 15.000 e i 20.000 dollari o più. Ma è solo una stima indicativa. Il prezzo finale dipende dalle funzionalità della soluzione, dal tipo di dati utilizzati, dalle integrazioni necessarie e dalla scelta tra soluzioni già esistenti e modelli personalizzati.
Se hai bisogno di un tutor IA integrato con sistemi LMS o SIS, funzionalità vocali, un avatar IA e una logica di apprendimento personalizzata, il costo sarà più alto. Anche i requisiti di protezione dei dati degli studenti e di conformità normativa possono far aumentare i costi.
Lavorando in Innowise, ho capito che la qualità del modello di IA è solo uno degli elementi che determinano il successo di un progetto nel settore dell'istruzione. I dati, le integrazioni, l'adozione da parte degli utenti e i risultati misurabili possono incidere altrettanto sul risultato finale. Ecco le difficoltà che incontro più spesso quando si passa dall'idea di una soluzione IA al suo utilizzo quotidiano.
I dati degli studenti, i voti, le presenze, le attività svolte nei 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: Per prima cosa, individuiamo i dati di cui l'IA ha davvero bisogno. Poi li puliamo, li organizziamo e colleghiamo le fonti necessarie. Se i tuoi dati si trovano in sistemi diversi o non sai se sono pronti per essere utilizzati dall'IA, i nostri consulenti possono analizzarli e consigliarti come procedere.
Gli istituti di istruzione utilizzano spesso LMS, SIS e altri sistemi interni datati, che non sono stati progettati per funzionare con i moderni strumenti di IA. Questo può complicare lo scambio di dati e l'integrazione dell'IA.
Come affrontiamo il problema: esaminiamo i sistemi esistenti, verifichiamo quali possono essere collegati tramite API e sviluppiamo integrazioni personalizzate quando le soluzioni standard non bastano. Se un sistema esistente non supporta le nuove funzionalità di IA, possiamo consigliare di modernizzare o sostituire le parti che presentano le maggiori limitazioni.
Gli insegnanti e il personale scolastico potrebbero avere poca esperienza con gli strumenti di IA e non sapere come scrivere prompt efficaci, verificare le risposte generate dall'IA o riconoscere i possibili errori della tecnologia.
Come affrontiamo il problema: Formiamo gli insegnanti e il resto del personale scolastico a utilizzare l'IA, verificare le sue risposte e capire quando è ancora necessario il giudizio umano
Anche le applicazioni di IA più utili nell'istruzione possono essere difficili da adottare se aggiungono passaggi inutili o non si adattano al modo di lavorare degli insegnanti e del personale scolastico.
Come affrontiamo il problema: Per prima cosa, cerchiamo di capire come lavorano gli insegnanti e il personale scolastico e come l'IA può aiutarli nelle attività quotidiane. Poi testiamo la soluzione con un piccolo gruppo di futuri utenti, raccogliamo i loro feedback e apportiamo le modifiche necessarie prima di estenderne l'utilizzo.
Gli studenti possono usare l'IA generativa per svolgere i compiti, scrivere saggi o rispondere a domande senza fare il lavoro da soli. Questo rende più difficile per gli insegnanti capire cosa sanno davvero gli studenti.
Come affrontiamo il problema: Collaboriamo con gli istituti di istruzione per definire le regole sull'uso dell'IA e integrarle nella soluzione. Questo può significare limitare l'IA a suggerimenti e spiegazioni, monitorare come vengono utilizzate le funzionalità IA integrate e aggiungere controlli antiplagio.
È facile monitorare quanto spesso viene utilizzato uno strumento di IA, ma un uso frequente non significa necessariamente che la soluzione funzioni bene. Gli istituti di istruzione devono anche capire se gli studenti imparano meglio, se gli insegnanti dedicano meno tempo alle attività di routine e se diminuisce il numero di studenti che rimangono indietro con lo studio.
Come affrontiamo la questione: Definiamo insieme al cliente i criteri per misurare il successo del progetto prima del lancio e confrontiamo i risultati dopo la messa in funzione. 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. Nell'istruzione, però, l'IA entra a far parte del modo in cui gli studenti imparano e interagiscono con i contenuti didattici.
I sistemi di IA utilizzati nell'istruzione possono trattare dati personali molto delicati degli studenti, tra cui dati identificativi, informazioni sulla salute o sulle disabilità, dati sul comportamento e sul percorso di apprendimento. Se questi dati vengono divulgati o utilizzati per scopi diversi da quelli previsti, la scuola rischia di perdere il controllo sulle informazioni sensibili degli studenti. Le regole sulla privacy sono ancora più rigide quando si tratta di minori, perché spesso servono consensi specifici e misure di protezione aggiuntive.
1) Rispettare le normative applicabili al progetto, come FERPA e COPPA negli Stati Uniti e il GDPR nell'UE. Quando l'IA viene utilizzata da studenti con disabilità, bisogna considerare anche normative come IDEA, la Sezione 504 e l'ADA. Contano anche le normative locali sull'istruzione e sull'IA, perché i requisiti cambiano da un Paese all'altro.
2) Definire quando è necessario il consenso dei genitori o degli studenti e integrare la raccolta del consenso nella soluzione.
3) Adottare un approccio di minimizzazione dei dati, in modo che l'IA riceva solo i dati dello studente necessari per svolgere un compito specifico, senza accedere all'intero fascicolo dello studente.
4) Definire le autorizzazioni in base ai ruoli degli utenti, in modo che insegnanti, amministratori, studenti e altri utenti possano accedere solo alle informazioni necessarie per il proprio ruolo.
5) Verificare attentamente i servizi di IA di terze parti, controllando quali dati ricevono, dove vengono elaborati e se conservano i prompt o le risposte generate.
L'IA può dare risposte sbagliate quando non ha abbastanza contesto, i dati sono incompleti o non ha accesso ai materiali didattici giusti. Anche in questi casi, però, può fornire una risposta che sembra corretta. Se gli studenti si fidano di queste risposte, rischiano di imparare informazioni sbagliate, capire male un argomento o ripetere lo stesso errore nei compiti successivi.
Inoltre, se i dati utilizzati per addestrare o supportare l'IA contengono distorsioni, alcuni gruppi di studenti potrebbero ricevere feedback, valutazioni o suggerimenti meno accurati. Questo può influire sui loro voti, sull'accesso al supporto didattico o sul loro percorso di apprendimento.
Per quello che vedo in Innowise, abbiamo già gran parte delle competenze che ci servono. Io e i miei colleghi abbiamo lavorato a progetti di IA generativa, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), analisi predittiva, visione artificiale, automazione e software per l'istruzione. Quindi, di solito, non partiamo da zero: c'è sempre qualcuno nel team che ha già affrontato un problema tecnico simile.
Direi che il nostro punto di forza è proprio il team. Abbiamo oltre 3.500 specialisti interni con competenze in IA, dati, sviluppo software, QA, DevOps, design e altri ambiti. Questo ci dà molta flessibilità: possiamo formare rapidamente un team, aggiungere nuove competenze nel giro di un paio di giorni o modificarne la composizione man mano che il progetto cresce, senza dover coinvolgere un altro fornitore.
Se stai pensando di usare l'IA nei tuoi prodotti o processi formativi, per aiutare gli studenti, alleggerire il lavoro degli insegnanti o automatizzare le attività di routine, siamo qui per aiutarti.
Recensione del cliente
Recensione del cliente
Recensione del cliente
Recensione del cliente
L'IA nell'istruzione consiste nell'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per aiutare studenti, insegnanti e istituti di istruzione. Questi strumenti possono spiegare argomenti, correggere compiti, rispondere a domande, monitorare i progressi degli studenti e gestire le attività amministrative di routine.
Tra le applicazioni più comuni dell'IA nell'istruzione ci sono i tutor IA, l'apprendimento adattivo, la correzione automatica dei compiti, la pianificazione delle lezioni, i chatbot di supporto agli studenti, l'apprendimento delle lingue, il monitoraggio dei progressi e l'automazione delle attività amministrative di routine.
I principali vantaggi dell'IA nell'istruzione sono un apprendimento più personalizzato, feedback più rapidi, meno attività di routine per gli insegnanti, un maggiore supporto agli studenti e un accesso più facile all'apprendimento per chi ha esigenze diverse.
L'IA è già utilizzata nelle scuole primarie e secondarie, nelle università e nei programmi di formazione di tutto il mondo, anche se il livello di adozione varia da un istituto all'altro. Alcuni esempi sono Virtual Peer della Macquarie University, che offre supporto agli studenti, Microsoft Copilot nella scuola primaria di Aš, utilizzato per l'insegnamento e la traduzione, e il tutoraggio con Copilot per gli studenti delle scuole superiori in Nigeria.
I rischi principali riguardano la privacy dei dati degli studenti, le risposte errate o influenzate da pregiudizi dell'IA e il rischio che gli studenti si affidino troppo a questa tecnologia invece di ragionare con la propria testa. Scuole e università devono anche stabilire regole chiare su come usare l'IA, quando è necessario un controllo umano e come rispettare normative come FERPA, GDPR e COPPA.
Le scuole e le università ottengono solitamente risultati migliori quando partono dal problema che crea più difficoltà. Se il problema principale è il carico di lavoro degli insegnanti, possono concentrarsi sulla correzione dei compiti o sulla preparazione delle lezioni. Se invece gli studenti hanno bisogno di più supporto, i tutor IA o i chatbot possono essere più utili. Una volta individuato il caso d'uso dell'IA più adatto, bisogna verificare quali dati e sistemi sono disponibili, quali requisiti di privacy vanno rispettati e come la soluzione si inserirà nelle attività quotidiane, prima di estenderne l'utilizzo. Un partner di sviluppo esperto può aiutare in tutte queste fasi.
In futuro, l'IA diventerà probabilmente una parte sempre più comune dell'apprendimento e delle attività quotidiane nel settore dell'istruzione. Secondo le previsioni, il mercato passerà da 8,3 miliardi di dollari nel 2025 a 57,2 miliardi entro il 2033.L'apprendimento personalizzato e i tutor IA saranno tra i principali ambiti di crescita. Gli insegnanti continueranno ad avere un ruolo centrale e le scuole dovranno investire nella formazione sull'IA, definire regole chiare e promuoverne un uso responsabile. Tuttavia, l'adozione dell'IA procederà a ritmi diversi: molte scuole e università devono ancora fare i conti con budget limitati, sistemi informatici datati, requisiti di tutela della privacy, dubbi sull'integrità accademica e carenza di competenze in materia di IA.
Per sviluppare una semplice soluzione IA per l'istruzione, l'investimento iniziale può andare da 15.000 a oltre 20.000 dollari. Il costo finale dipende da diversi fattori, tra cui l'ampiezza del progetto, le funzionalità IA, la preparazione dei dati, l'integrazione con piattaforme LMS o SIS, l'uso di modelli personalizzati, le funzionalità vocali e gli avatar, oltre ai requisiti di sicurezza.
