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1. Conoscere l’AI - fonti

In questa sezione trovi una serie di risorse utili per esplorare le opportunità e le sfide che l’Intelligenza Artificiale sta portando nel mondo dell’educazione. I documenti selezionati offrono una panoramica su competenze, personalizzazione dell’apprendimento, policy e strategie di implementazione dell’AI nella didattica.

 AI Competency Framework for Students

L’UNESCO ha sviluppato un framework di competenze per gli studenti per favorire un uso consapevole e strategico dell’Intelligenza Artificiale nella formazione. Il documento offre linee guida per integrare l’AI nel curriculum scolastico e sviluppare un pensiero critico nell’uso delle tecnologie AI.

Leggi di più: UNESCO AI Competency Framework

 AI, Digital Education e la Sfida dell’Iper-Personalizzazione

L’integrazione dell’AI nell’istruzione sta trasformando l’apprendimento digitale, enfatizzando la personalizzazione dei contenuti e il ruolo dei sistemi AI-Tutoring. Questo articolo analizza il passaggio dai MOOC all’iper-personalizzazione dell’educazione e il modo in cui le istituzioni stanno implementando nuove strategie di apprendimento digitale avanzato.

 Leggi l’articolo: AI Digital Education and the (Hyper)Personalization Challenge

 Linee Guida PISA sull’Uso di ChatGPT e LLM nell’Università

L’Università di Siena ha sviluppato una policy che regola l’utilizzo di ChatGPT e altri LLM nel contesto accademico, delineando criteri di utilizzo, vantaggi e rischi nell’ambito della didattica universitaria.

 Consulta le linee guida: Linee Guida UNISI su ChatGPT e LLM

 Costruire il Futuro: La Prima Guida Italiana all’AI Generativa nella Didattica

La rete di scuole del Friuli-Venezia Giulia ha realizzato un e-book che esplora il ruolo dell’AI generativa in ambito educativo. Il documento fornisce indicazioni pratiche per insegnanti e istituti scolastici che vogliono integrare queste tecnologie in classe.

Scarica la guida: Costruire il Futuro – AI Generativa e Didattica

 European Digital Education Hub – Report su AI in Education

Sette report informativi pubblicati dall’European Digital Education Hub analizzano l’impatto dell’AI nell’istruzione, con focus su:

• Competenze degli insegnanti nell’uso dell’AI in classe
• Scenari d’uso ed esempi pratici di implementazione
• AI ed etica, diritti umani e protezione dati
• L’uso dell’AI per la valutazione e il feedback personalizzato

 Consulta i report: European Digital Education Hub – AI in Education

 Puntini sull'AI: IA e Università – Le Nuove Frontiere della Didattica Digitale

In questa conversazione con il Prof. Fortunato Musella, Ordinario di Scienza Politica all’Università di Napoli Federico II e Direttore del Centro Federica Web Learning, si esplorano le sfide e opportunità dell’Intelligenza Artificiale nell’istruzione universitaria.

L’episodio affronta:

• L’evoluzione dell’università nell’era digitale.
• Il ruolo dei MOOC e delle piattaforme di apprendimento online.
• Le implicazioni etiche e politiche dell’IA nell’alta formazione.
• Il futuro delle università pubbliche nel nuovo ecosistema digitale.

 Guarda l'episodio: link 

2. Gli strumenti AI nella progettazione

Scopri alcuni degli strumenti basati su sistemi di AI e prova ad immaginare il loro utilizzo nelle prime due fasi di ADDIE.

Fase di Analisi

1. Google Forms + Google Sheets AI→ Per analizzare sondaggi e feedback e identificare bisogni formativi.
2. MonkeyLearn → Analizza testi, forum e report accademici per estrarre trend e argomenti chiave (NLP).
3. Lightcast Skills Extractor → Confronta le competenze richieste nel mercato con quelle dei corsi per individuare gap formativi.
4. Teachable Machine (Google AI) → Classifica e analizza dataset di apprendimento per individuare modelli e aree di miglioramento.
5. Crystal Knows → Analizza il comportamento digitale degli studenti per creare learner personas basate su dati reali.

Fase di Design

1. ChatGPT Free /Claude Free → Genera obiettivi di apprendimento, sintesi di contenuti e suggerimenti didattici.
2. Canva Free + Magic Write → Genera bozze di slide, infografiche e materiali didattici basati su testi e prompt.
3. LearnDash + AI Tutor (free plugins su WordPress) → Personalizza i percorsi di apprendimento in base ai progressi e alle difficoltà degli studenti.

3. Checklist Criticità

Checklist per l'Uso Consapevole degli Strumenti AI nella Didattica

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.