Il futuro della formazione è nell’intelligenza artificiale? Come si trasformerà l’apprendimento.. se non fai le scelte giuste

Ad ora, abbiamo evidenziato come, sebbene l'IA possa essere utile in alcuni aspetti della formazione, non dovrebbe sostituire il ruolo dell’insegnante o formatore. La nostra visione è per l’uso della tecnologia al servizio dell’utente, sia che si tratti del docente/formatore sia che si tratti del corsista/studente. l'IA porta enormi vantaggi economici, di immagine e di qualità a chi la usa per supportare i docenti/formatori e fornire loro più tempo, Anziché ridurre il loro tempo che dedicano alla formazione, concedergli del tempo di qualità, in modo che possano concentrarsi sull'istruzione personalizzata e sulla costruzione di relazioni con gli studenti. E su questo venire valutati.

Abbiamo accennato in entrambi i precedenti articoli ai rischi derivanti da un utilizzo non consapevole dell’IA o, dal punto di vista di alcuni, ai pregiudizi nei confronti della tecnologia stessa. Con questo articolo vogliamo approfondire il tema di come controllare la bontà dell’implementazione di IA. Quale impatto potrebbero avere questi strumenti e quali controlli dovrebbero fare gli istituti e le aziende che fanno formazione?

Cosa ci aspetta

L'IA ha fatto molti progressi negli ultimi anni e ci sono ancora molti sviluppi interessanti all'orizzonte. Poiché l'IA viene sempre più utilizzata in applicazioni ad alto rischio come la sanità e le finanze, c'è una crescente necessità di modelli comprensibili e affidabili dagli utenti. Man mano che sempre più dispositivi si connettono a Internet, l'IA avrà un ruolo chiave nel trattare e dare un senso ai dati generati da questi dispositivi. Con la diffusione di chatbot e assistenti virtuali, c'è una crescente necessità di sistemi IA che possano comprendere e rispondere al linguaggio umano in modo naturale. Con l'aumentare dell'ubiquità dell'IA, c'è una crescente necessità di affrontare considerazioni etiche come il pregiudizio, la trasparenza e la responsabilità. Sarà quanto mai essenziale per gli istituti e le aziende che fanno formazione avere delle regole interne e dei processi codificati che specificano quali sono i dati di interesse, come vengono gestiti, archiviati e mantenuti. Così come sarà sempre più importante avere il controllo sulla qualità dei dati generati. Per approfondimenti sul tema dei data analytics nella formazione rimandiamo al webinar “” salvato nella nostra mediateca.

Progettazione di Corsi in Tempo Reale

L'IA può rivoluzionare come i corsi sono progettati e erogati sia nell'istruzione superiore sia nella formazione aziendale e nel life long learning. I benefici derivano dall’ottenere analisi e feedback in tempo reale sull'apprendimento dei corsisti. Sfruttando algoritmi di apprendimento automatico e analisi dei dati, l'IA può aiutare gli educatori a identificare aree dei propri corsi in cui i corsisti stanno avendo difficoltà e adattare i contenuti per soddisfare le loro esigenze.

L'IA può essere utilizzata per la progettazione di corsi in tempo reale, analizzando dati degli studenti come livelli di coinvolgimento, progresso e prestazioni nelle valutazioni. Analizzando i dati di più studenti, l'IA può identificare aree comuni di difficoltà e aiutare gli educatori a prendere decisioni informate sulla progettazione del curriculum. Ad esempio, se un concetto è costantemente difficile, i docenti possono adattare i contenuti del corso per fornire supporto e risorse aggiuntive.

La progettazione di corsi in tempo reale con l'IA può anche assistere gli educatori nell'adattarsi a circostanze mutevoli ed eventi imprevisti. Un esempio significativo di ciò è stato durante la pandemia COVID-19, quando i corsi hanno dovuto essere rapidamente adattati alla modalità online. L'IA può aiutare i docenti ad analizzare i dati di coinvolgimento e prestazioni degli studenti in questi nuovi contesti e apportare le modifiche necessarie alla progettazione del corso per garantire che gli studenti ricevano comunque un'esperienza di apprendimento di alta qualità.

Il ruolo chiave dei docenti

I docenti svolgono un ruolo critico nello sviluppo e nella fornitura del curriculum, nell'offrire tutoraggio e orientamento agli studenti e nella conduzione di ricerca e studi. Si tratta di compiti complessi che richiedono una profonda comprensione della materia, nonché la capacità di coinvolgere e motivare i corsisti.

L'IA non è in grado di interazioni interpersonali del tipo essenziale per la formazione. Gli istruttori umani possono fornire supporto emotivo, incoraggiamento e ispirazione ai corsisti, elementi cruciali del processo di apprendimento. Sono inoltre in grado di adattare le loro strategie didattiche alle esigenze individuali di ciascuno corsista, cosa difficile da replicare per un sistema alimentato da IA.

I docenti continueranno a svolgere un ruolo critico nello sviluppo e nella fornitura del curriculum, nell'offrire tutoraggio e orientamento agli studenti, e nella conduzione di ricerca e studi.

Considerazioni Etiche

L'uso dell'IA nell'istruzione ha il potenziale per migliorare i risultati dell'apprendimento e fornire esperienze di apprendimento personalizzate per i corsisti. Tuttavia, l'uso dell'IA solleva anche considerazioni etiche che devono essere affrontate per garantire che venga utilizzata in modo responsabile e benefico. Per molte di queste considerazioni, le istituzioni e i centri di formazione si affideranno ai loro partner tecnologici nell'ambito della formazione. Le istituzioni dovrebbero esaminare attentamente le pratiche dei loro partner tecnologici per capire come affrontare queste considerazioni.

Privacy

I sistemi IA raccolgono una quantità significativa di informazioni personali sugli studenti, comprese le loro abitudini di apprendimento, progressi e comportamento. Oltre a garantire che siano in atto misure adeguate di protezione dei dati, le istituzioni e i centri di formazione devono assicurarsi che questi dati siano raccolti e utilizzati in modo responsabile e trasparente. Per garantire ulteriormente la privacy dei corsisti, dovrebbero essere codificate e condivise con loro linee guida chiare sul tipo di dati raccolti e su come saranno utilizzati.

Trasparenza

Le istituzioni e i centri di formazione devono assicurarsi che gli algoritmi e i processi decisionali utilizzati dai sistemi IA siano trasparenti e comprensibili. Studenti e docenti dovrebbero essere in grado di capire come vengono prese le decisioni e di poterle contestare se necessario.

Responsabilità

Le istituzioni e i centri di formazione devono essere responsabili delle decisioni prese dai sistemi di IA. Ciò include garantire che le decisioni siano basate su dati accurati e pertinenti e che tutti i risultati siano validi e affidabili.

Supervisione Umana

I sistemi IA non dovrebbero sostituire docenti o decisori umani. La supervisione umana è necessaria per garantire che i sistemi IA siano utilizzati in modo appropriato ed equo e che le decisioni siano prese nell'interesse dei corsisti.

Accessibilità

I sistemi IA dovrebbero essere accessibili a tutti gli studenti, indipendentemente dal loro background socioeconomico o stato di disabilità. Le istituzioni e i centri di formazione devono assicurarsi che i sistemi IA non perpetuino le disuguaglianze esistenti nell'istruzione.

Sicurezza

Le istituzioni e i centri di formazione devono garantire che i sistemi IA siano sicuri e non rappresentino un rischio per il benessere fisico o emotivo degli studenti. Affrontare queste considerazioni etiche è essenziale per garantire che l'uso dell'IA nella formazione sia responsabile, equo e vantaggioso per i corsisti. Le istituzioni e i centri di formazione devono dare priorità alle considerazioni etiche nella progettazione e implementazione dei sistemi di IA per garantire che vengano utilizzati in modo che favorisca risultati di apprendimento positivi per tutti i corsisti.

Riduzione del bias (pregiudizio) nella IA

Per garantire che i sistemi di IA trattino le persone in modo equo ed evitino di perpetuare disuguaglianze esistenti, è fondamentale ridurre il pregiudizio. Ecco alcuni modi per raggiungere questo obiettivo:

Assicurare diversità nei dati di addestramento: I sistemi di IA imparano dai dati su cui vengono addestrati, e se rappresentassero solo un gruppo specifico di persone o pregiudizi, il sistema di IA potrebbe prendere decisioni prevenute. Pertanto, è cruciale assicurarsi che i dati di addestramento siano diversificati e rappresentativi dell'intera popolazione.

Affrontare il pregiudizio negli algoritmi: Il pregiudizio può essere introdotto in varie fasi del processo di sviluppo dell'IA. Pertanto, è fondamentale fare verifiche sugli algoritmi e identificare eventuali fonti potenziali di pregiudizio. Tecniche come i test avversari possono aiutare a identificare e affrontare i pregiudizi negli algoritmi.

Implementare metriche di equità: Gli sviluppatori possono utilizzare metriche di equità per misurare l'equità di un sistema di IA, identificare potenziali fonti di pregiudizio e fornire indicazioni su come migliorare l'equità del sistema.

Coinvolgere stakeholder diversificati: È importante includere stakeholder diversificati nel processo di sviluppo dell'IA, inclusi individui di diverse origini razziali, etniche e socioeconomiche, per garantire che il sistema di IA sia equo e privo di pregiudizi.

Monitorare le prestazioni del sistema di IA: È cruciale valutare continuamente le prestazioni di un sistema di IA per quanto riguarda l'equità e il pregiudizio dopo averlo implementato. Se venisse rilevato un pregiudizio, dovrebbe essere affrontato immediatamente per evitare danni a individui o gruppi.

Ridurre il pregiudizio nei sistemi di IA richiede una combinazione di approcci tecnici e sociali. È fondamentale dare priorità all'equità e all'inclusione durante il processo di sviluppo e monitorare continuamente le prestazioni del sistema di IA per garantire che rimanga equo e privo di pregiudizi.

Crediti ad Anthology per aver riportato parti dei contenuti del loro blog

Le immagini sono di Towfiqu barbhuiya su licenza Unsplash