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4. Letture di approfondimento

Questi documenti offrono una panoramica completa degli aspetti etici, dei bias e delle problematiche legate alla privacy nell’uso dell’IA in educazione.

1. The Ethical Implications of AI in Education: Privacy, Bias, and Accountability
   (https://doi.org/10.52783/jier.v4i2.1827)
   Articolo accademico (2024) che esamina l’impatto dell’IA a scuola, analizzando i rischi relativi alla privacy degli studenti e ai bias algoritmici, e proponendo politiche per un uso equo e responsabile.
   
   
2. Ethics of Artificial Intelligence in Education: Student Privacy and Data Protection (https://doi.org/10.15354/sief.23.re202)
   Studio peer-reviewed (2023) focalizzato sulla tutela dei dati degli studenti nell’uso di sistemi AI educativi, evidenziando rischi etici e suggerendo raccomandazioni per proteggere la privacy nelle istituzioni scolastiche.
   
   
3. FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications
   (https://arxiv.org/abs/2407.18745)
   Ampia rassegna (2024) che esplora le fonti di bias nei sistemi AI educativi e propone metodologie per mitigarli, evidenziando l’importanza di principi etici e normative per garantire equità nell’uso dell’IA in ambito didattico.
   
   
4. Potenziali rischi dell’Intelligenza Artificiale nell’educazione
   (https://oaj.fupress.net/index.php/formare/article/view/8113)
   Studio in italiano (Form@re, 2020) che analizza rischi e criticità dell’IA nell’istruzione, evidenziando come bias e gestione inadeguata dei dati possano compromettere la qualità educativa e la tutela della privacy degli studenti.
   
   
5. AI and education: guidance for policy-makers
   (https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709)
   Rapporto UNESCO (2021) che fornisce linee guida per l’implementazione etica e inclusiva dell’IA nelle scuole, con focus su protezione dei dati, prevenzione dei bias e strategie per una governance responsabile.
   
   
6. Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators (https://education.ec.europa.eu/node/2285)
   Linee guida ufficiali della Commissione Europea (2022) per docenti, che chiariscono i principi etici nell’uso dell’IA in ambito educativo, includendo consigli pratici su privacy, bias e trasparenza dei dati.
   
   
7. Come l’IA cambia l’educazione: strategie, ricerca, nodi etici
   (https://www.agendadigitale.eu/scuola-digitale/come-lia-cambia-leducazione-strategie-ricerca-nodi-etici/)
   Articolo divulgativo (Agenda Digitale, 2024) che esplora le strategie per integrare l’IA nell’istruzione, evidenziando le sfide etiche legate a privacy, bias e trasparenza, con esempi e casi studio reali.
   
   
8. Will AI Shrink Disparities in Schools, or Widen Them? (https://www.edsurge.com/news/2024-08-19-will-ai-shrink-disparities-in-schools-or-widen-them)
   Articolo EdSurge (2024) che indaga se l’IA possa ridurre o ampliare le disuguaglianze educative, analizzando il ruolo di bias algoritmici e la necessità di normative per proteggere la privacy e garantire equità.
   
   
9. AI and the Law: What Educators Need to Know
   (https://www.edutopia.org/article/laws-ai-education/)
   Articolo divulgativo (Edutopia, 2024) che spiega le implicazioni legali dell’uso dell’IA in classe, evidenziando le normative chiave per la protezione dei dati degli studenti e suggerendo buone pratiche per un’adozione responsabile.
   
   
10. Thinking About Equity and Bias in AI
    (https://www.edutopia.org/article/equity-bias-ai-what-educators-should-know/)
    Post di Edutopia (2023) che esplora il legame tra bias sociali e algoritmici nell’educazione, proponendo esperimenti e riflessioni per favorire una maggiore consapevolezza critica nell’uso dell’IA in classe.