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Etica e AI nella didattica: sfide e opportunitàIrene Gottoli / Antonio Faccioli
Fondazione Edulife ETS Articolo tratto da SCUOLA E DIDATTICA Rubrica: La AI generativa: nuove frontiere per l'apprendimento |
L’integrazione dell’AI nella didattica solleva importanti questioni etiche. L’articolo affronta le preoccupazioni relative alla privacy, all’equità e alla dipendenza tecnologica, fornendo linee guida su come utilizzare l’AI in modo responsabile e sostenibile nell’ambito educativo.
Parole chiave
Parole chiave
- Algoritmi
- Didattica analogica
- Etica
- Inclusione
- Intelligenza artificiale
- Privacy
- Metacognizione
- Relazione
- Responsabilità
- Creatività
- Tecnologie didattiche
- Valori
Le sfide dell’integrazione: questioni etiche, pedagogiche e sociali
L’introduzione dell’AI nel contesto educativo solleva interrogativi complessi che attengono a questioni etiche, pedagogiche e sociali, e che meritano un’analisi approfondita. Come educatori, abbiamo la responsabilità di affrontare queste sfide con consapevolezza critica, bilanciando le potenziali opportunità con i rischi concreti.
Privacy e protezione dei dati degli studenti
La questione della privacy rappresenta forse la preoccupazione più urgente. I sistemi di AI funzionano raccogliendo e analizzando grandi quantità di dati, incluse informazioni potenzialmente sensibili sugli studenti: dalle performance accademiche che potrebbero rivelare difficoltà di apprendimento, ai modelli comportamentali che riflettono situazioni personali, fino alle produzioni creative che contengono espressioni di pensieri personali.
Come educatori, ci troviamo a dover conciliare i benefici analitici dell’AI con il diritto fondamentale alla privacy dei nostri studenti, specialmente considerando che si tratta di minori.
Il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) fornisce alcune linee guida, ma l’applicazione pratica nel contesto scolastico richiede riflessioni più profonde. Dobbiamo interrogarci su quali informazioni sia eticamente accettabile raccogliere, chi debba avere accesso ai dati analizzati e come garantirne la sicurezza, quanto a lungo conservarli e come assicurare un consenso veramente informato da parte delle famiglie.
La scuola deve sviluppare protocolli chiari e trasparenti, coinvolgendo attivamente famiglie e studenti nelle decisioni riguardanti l’uso dei loro dati.
Autonomia professionale e dipendenza tecnologica
Un’altra preoccupazione riguarda il potenziale impatto sull’autonomia professionale dei docenti e sullo sviluppo delle competenze degli studenti.
L’uso abituale di strumenti AI potrebbe portare a una graduale erosione della capacità di giudizio autonomo dei docenti, quando le raccomandazioni algoritmiche iniziano a sostituire l’intuizione pedagogica sviluppata attraverso l’esperienza diretta. Allo stesso tempo, si rischia di standardizzare l’insegnamento, appiattendo le peculiarità creative dei docenti in favore di approcci “ottimizzati” suggeriti dall’AI.
Per gli studenti, il rischio è duplice: potrebbero sviluppare una dipendenza da supporti automatizzati, con conseguente riduzione della tolleranza alla frustrazione, e potrebbero vedere indebolite competenze fondamentali come la scrittura originale o il calcolo mentale quando queste vengono sistematicamente mediate da strumenti tecnologici.
Per arginare questi rischi, risulta essenziale stabilire pratiche che preservino gli spazi di autonomia creativa. Questo significa alternare consapevolmente attività supportate dalla tecnologia con altre deliberatamente “analogiche”, e insegnare esplicitamente quando e come utilizzare gli strumenti AI come supporto, non come sostituti del pensiero.
Equità di accesso e divario digitale
L’implementazione di soluzioni basate sull’AI richiede infrastrutture tecnologiche adeguate, investimenti economici significativi, formazione specializzata e supporto tecnico continuo. Questi requisiti non sono equamente distribuiti tra le scuole italiane, con significative disparità tra contesti urbani e rurali, regioni con diversi livelli di investimento e scuole con diversa capacità di attrarre finanziamenti.
Il rischio concreto è che l’introduzione dell’AI amplifichi le disuguaglianze esistenti, creando ulteriore divario tra scuole “di serie A” e scuole “di serie B”. Dobbiamo chiederci come garantire che le innovazioni tecnologiche raggiungano prioritariamente chi ne ha più bisogno e quali standard minimi debbano essere garantiti a tutte le scuole per evitare un sistema a due velocità.
Trasparenza algoritmica e controllo umano
Molti sistemi di AI educativa funzionano come “scatole nere”: producono raccomandazioni senza che gli utenti possano comprendere i processi decisionali sottostanti. Come possiamo valutare criticamente suggerimenti didattici quando non conosciamo i criteri esatti utilizzati per generarli? Come possiamo individuare e correggere eventuali bias algoritmici che potrebbero penalizzare determinati gruppi di studenti?
È fondamentale insistere su sistemi che mantengano un “human in the loop” – un controllo umano significativo su tutte le decisioni educative rilevanti – e che offrano un livello adeguato di trasparenza sui loro processi decisionali.
Preparazione a un futuro incerto
In un mondo dove l’AI assume un ruolo sempre più pervasivo, dobbiamo riflettere su quali competenze diventeranno più preziose e quali potrebbero essere automatizzate, e su come bilanciare l’insegnamento delle competenze tecniche necessarie per interagire con l’AI con le competenze umane che rimarranno distintive.
La sfida ultima non è semplicemente se e come integrare l’AI nella didattica, ma come farlo in modo che serva autenticamente i valori fondamentali dell’educazione: l’equità, l’inclusione, il pensiero critico, la creatività e lo sviluppo integrale della persona.
Privacy e protezione dei dati degli studenti
La questione della privacy rappresenta forse la preoccupazione più urgente. I sistemi di AI funzionano raccogliendo e analizzando grandi quantità di dati, incluse informazioni potenzialmente sensibili sugli studenti: dalle performance accademiche che potrebbero rivelare difficoltà di apprendimento, ai modelli comportamentali che riflettono situazioni personali, fino alle produzioni creative che contengono espressioni di pensieri personali.
Come educatori, ci troviamo a dover conciliare i benefici analitici dell’AI con il diritto fondamentale alla privacy dei nostri studenti, specialmente considerando che si tratta di minori.
Il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) fornisce alcune linee guida, ma l’applicazione pratica nel contesto scolastico richiede riflessioni più profonde. Dobbiamo interrogarci su quali informazioni sia eticamente accettabile raccogliere, chi debba avere accesso ai dati analizzati e come garantirne la sicurezza, quanto a lungo conservarli e come assicurare un consenso veramente informato da parte delle famiglie.
La scuola deve sviluppare protocolli chiari e trasparenti, coinvolgendo attivamente famiglie e studenti nelle decisioni riguardanti l’uso dei loro dati.
Autonomia professionale e dipendenza tecnologica
Un’altra preoccupazione riguarda il potenziale impatto sull’autonomia professionale dei docenti e sullo sviluppo delle competenze degli studenti.
L’uso abituale di strumenti AI potrebbe portare a una graduale erosione della capacità di giudizio autonomo dei docenti, quando le raccomandazioni algoritmiche iniziano a sostituire l’intuizione pedagogica sviluppata attraverso l’esperienza diretta. Allo stesso tempo, si rischia di standardizzare l’insegnamento, appiattendo le peculiarità creative dei docenti in favore di approcci “ottimizzati” suggeriti dall’AI.
Per gli studenti, il rischio è duplice: potrebbero sviluppare una dipendenza da supporti automatizzati, con conseguente riduzione della tolleranza alla frustrazione, e potrebbero vedere indebolite competenze fondamentali come la scrittura originale o il calcolo mentale quando queste vengono sistematicamente mediate da strumenti tecnologici.
Per arginare questi rischi, risulta essenziale stabilire pratiche che preservino gli spazi di autonomia creativa. Questo significa alternare consapevolmente attività supportate dalla tecnologia con altre deliberatamente “analogiche”, e insegnare esplicitamente quando e come utilizzare gli strumenti AI come supporto, non come sostituti del pensiero.
Equità di accesso e divario digitale
L’implementazione di soluzioni basate sull’AI richiede infrastrutture tecnologiche adeguate, investimenti economici significativi, formazione specializzata e supporto tecnico continuo. Questi requisiti non sono equamente distribuiti tra le scuole italiane, con significative disparità tra contesti urbani e rurali, regioni con diversi livelli di investimento e scuole con diversa capacità di attrarre finanziamenti.
Il rischio concreto è che l’introduzione dell’AI amplifichi le disuguaglianze esistenti, creando ulteriore divario tra scuole “di serie A” e scuole “di serie B”. Dobbiamo chiederci come garantire che le innovazioni tecnologiche raggiungano prioritariamente chi ne ha più bisogno e quali standard minimi debbano essere garantiti a tutte le scuole per evitare un sistema a due velocità.
Trasparenza algoritmica e controllo umano
Molti sistemi di AI educativa funzionano come “scatole nere”: producono raccomandazioni senza che gli utenti possano comprendere i processi decisionali sottostanti. Come possiamo valutare criticamente suggerimenti didattici quando non conosciamo i criteri esatti utilizzati per generarli? Come possiamo individuare e correggere eventuali bias algoritmici che potrebbero penalizzare determinati gruppi di studenti?
È fondamentale insistere su sistemi che mantengano un “human in the loop” – un controllo umano significativo su tutte le decisioni educative rilevanti – e che offrano un livello adeguato di trasparenza sui loro processi decisionali.
Preparazione a un futuro incerto
In un mondo dove l’AI assume un ruolo sempre più pervasivo, dobbiamo riflettere su quali competenze diventeranno più preziose e quali potrebbero essere automatizzate, e su come bilanciare l’insegnamento delle competenze tecniche necessarie per interagire con l’AI con le competenze umane che rimarranno distintive.
La sfida ultima non è semplicemente se e come integrare l’AI nella didattica, ma come farlo in modo che serva autenticamente i valori fondamentali dell’educazione: l’equità, l’inclusione, il pensiero critico, la creatività e lo sviluppo integrale della persona.
L’arte di insegnare con l’AI: dal sapere trasmesso al sapere costruito
L’integrazione dell’AI nell’insegnamento trasforma significativamente il ruolo dell’insegnante. Il modello tradizionale che vedeva l’insegnante
principalmente come trasmettitore di conoscenze sta evolvendo verso un ruolo più complesso e sfaccettato che si compone di vari aspetti.
Questo nuovo paradigma valorizza dimensioni dell’insegnamento che sono intrinsecamente umane e difficilmente replicabili dall’AI.
Questo nuovo paradigma valorizza dimensioni dell’insegnamento intrinsecamente umane e difficilmente replicabili dall’AI: l’intelligenza relazionale che permette di percepire segnali emotivi e gestire dinamiche di gruppo; la comprensione contestuale profonda degli studenti e del loro ambiente; il giudizio etico necessario per navigare questioni complesse; la creatività adattiva per rispondere all’imprevisto; e quella presenza autentica che comunica agli studenti che sono visti come persone, non come dati da ottimizzare.
L’insegnante diventa anche un modello di relazione con la tecnologia, dimostrando come utilizzare criticamente gli strumenti, quando è appropriato ricorrervi e quando invece è meglio affidarsi a processi analogici, come mantenere l’autonomia personale in un mondo mediato da algoritmi.
Questa trasformazione richiede una formazione professionale ripensata, che vada oltre le competenze tecniche per abbracciare le dimensioni pedagogiche, etiche e relazionali del nuovo ruolo. Richiede spazi di riflessione collettiva e un ripensamento dei criteri di valutazione dell’efficacia didattica.
In ultima analisi, l’avvento dell’AI nell’educazione ci offre l’opportunità di riscoprire ciò che è essenzialmente umano nell’insegnamento. Lungi dal renderci obsoleti, la tecnologia può liberarci da aspetti meccanici del nostro lavoro, permettendo di concentrarci su ciò che solo noi possiamo fare: ispirare, connettere, guidare eticamente, testimoniare umanità autentica.
principalmente come trasmettitore di conoscenze sta evolvendo verso un ruolo più complesso e sfaccettato che si compone di vari aspetti.
- Designer di esperienze di apprendimento: l’insegnante diventa un architetto che progetta percorsi di apprendimento significativi, combinando sapientemente risorse digitali e analogiche, momenti di lavoro individuale e collaborativo, attività guidate e spazi di esplorazione autonoma.
- Curatore di contenuti: in un oceano di informazioni di qualità variabile, l’insegnante sviluppa la capacità di selezionare, verificare e contestualizzare le risorse, insegnando agli studenti come distinguere fonti attendibili da quelle dubbie e come connettere frammenti di conoscenza in un quadro coerente.
- Mediatore cognitivo: l’insegnante diventa un ponte tra l’astrazione dei concetti disciplinari e l’esperienza concreta degli studenti, traducendo idee complesse in termini accessibili e connettendole con la realtà vissuta dei ragazzi.
- Allenatore metacognitivo: oltre ai contenuti disciplinari, l’insegnante si concentra sempre più sul “come si impara”, guidando gli studenti a riconoscere i propri processi cognitivi, a sviluppare strategie di apprendimento efficaci e ad autoregolarsi.
Questo nuovo paradigma valorizza dimensioni dell’insegnamento che sono intrinsecamente umane e difficilmente replicabili dall’AI.
- Intelligenza relazionale: la capacità di percepire sottili segnali emotivi, di adattare la comunicazione in tempo reale in base alle reazioni degli studenti, di gestire dinamiche di gruppo complesse e di creare un clima di sicurezza psicologica in cui l’apprendimento può fiorire.
- Comprensione contestuale profonda: la conoscenza non solo degli studenti come individui, ma del loro contesto familiare e sociale, delle dinamiche della comunità locale, delle specificità culturali del territorio – un tipo di comprensione situata che va ben oltre i dati strutturati analizzabili algoritmicamente.
- Giudizio etico e valoriale: la capacità di navigare questioni eticamente complesse, di modellare valori attraverso l’esempio personale, di gestire dilemmi educativi che coinvolgono priorità in competizione e di incarnare una visione coerente di cittadinanza e umanità.
- Creatività adattiva: l’abilità di improvvisare di fronte all’imprevisto, di riconoscere opportunità di apprendimento non pianificate, di rispondere con flessibilità a situazioni emergenti e di trasformare gli ostacoli in occasioni di crescita.
- Presenza autentica: la qualità più ineffabile ma forse più potente – quella presenza pienamente umana che comunica agli studenti che sono visti, ascoltati e valorizzati non come “dati” da ottimizzare ma come persone in divenire.
Questo nuovo paradigma valorizza dimensioni dell’insegnamento intrinsecamente umane e difficilmente replicabili dall’AI: l’intelligenza relazionale che permette di percepire segnali emotivi e gestire dinamiche di gruppo; la comprensione contestuale profonda degli studenti e del loro ambiente; il giudizio etico necessario per navigare questioni complesse; la creatività adattiva per rispondere all’imprevisto; e quella presenza autentica che comunica agli studenti che sono visti come persone, non come dati da ottimizzare.
L’insegnante diventa anche un modello di relazione con la tecnologia, dimostrando come utilizzare criticamente gli strumenti, quando è appropriato ricorrervi e quando invece è meglio affidarsi a processi analogici, come mantenere l’autonomia personale in un mondo mediato da algoritmi.
Questa trasformazione richiede una formazione professionale ripensata, che vada oltre le competenze tecniche per abbracciare le dimensioni pedagogiche, etiche e relazionali del nuovo ruolo. Richiede spazi di riflessione collettiva e un ripensamento dei criteri di valutazione dell’efficacia didattica.
In ultima analisi, l’avvento dell’AI nell’educazione ci offre l’opportunità di riscoprire ciò che è essenzialmente umano nell’insegnamento. Lungi dal renderci obsoleti, la tecnologia può liberarci da aspetti meccanici del nostro lavoro, permettendo di concentrarci su ciò che solo noi possiamo fare: ispirare, connettere, guidare eticamente, testimoniare umanità autentica.
Linee guida operative per l'uso dell'AI nella didattica.
La fascia d’età 11-14 anni rappresenta un momento cruciale per lo sviluppo del pensiero critico e dell’identità digitale dei ragazzi. L’introduzione dell’AI in questo contesto richiede particolare attenzione. Concludiamo l’approfondimento con una sintesi che ci offre alcune linee guida ricche di indicazioni concrete per un’implementazione etica e pedagogicamente valida.
1. Valutazione preliminare delle tecnologie AI
Prima di introdurre qualsiasi strumento di AI nella didattica, è necessario verificare la classificazione di rischio secondo l’AI Act europeo, con particolare attenzione agli strumenti che influenzano valutazioni o percorsi educativi, considerati “ad alto rischio”. È fondamentale anche controllare la conformità GDPR, richiedendo informazioni sulla localizzazione dei server (preferibilmente in UE), sulle modalità di conservazione dei dati e sui meccanismi per l’esercizio dei diritti di accesso. Non va dimenticata la valutazione dell’accessibilità in ottica inclusiva, verificando la compatibilità con tecnologie assistive come previsto dalle Linee Guida DDI.
Un esempio concreto: per un chatbot AI da utilizzare in classe, predisponiamo una scheda di valutazione che documenti la base legale per il trattamento dati, i meccanismi di supervisione docente, l’accessibilità per studenti con DSA e le possibilità di limitare i contenuti per età.
2. Trasparenza e consapevolezza con studenti e famiglie
Il coinvolgimento della comunità educativa è essenziale. Organizziamo incontri informativi con i genitori per spiegare quali strumenti AI verranno utilizzati, per quali obiettivi didattici, come verranno protetti i dati degli studenti e come verrà garantita la supervisione umana. Con gli studenti, sviluppiamo un “patto di utilizzo responsabile” che chiarisca quando è opportuno utilizzare l’AI e quando invece è importante esercitare le proprie capacità senza assistenza.
Un’idea efficace potrebbe essere la creazione di una “Carta dell’AI in classe” co-costruita con gli studenti, che stabilisca regole condivise e sia firmata da ragazzi, genitori e insegnanti come appendice al patto educativo di corresponsabilità.
3. Integrazione pedagogica equilibrata
L’AI dovrebbe integrarsi in un approccio didattico bilanciato. Alterniamo metodicamente attività supportate dall’AI con attività tradizionali, cercando di mantenere almeno il 50% delle attività libere da mediazione tecnologica.
Implementiamo un approccio in cui l’AI funge da assistente che amplifica la mediazione docente, non la sostituisce, e viene utilizzata sotto supervisione diretta dell’insegnante.
Un esempio pratico: in un progetto di scrittura, utilizziamo l’AI nella fase di brainstorming e revisione, mantenendo la stesura principale come attività autonoma, e documentiamo le diverse fasi per rendere trasparente il processo creativo.
4. Ripensare la valutazione nell’era dell’AI
Con l’accessibilità degli strumenti AI, dobbiamo ripensare le modalità di verifica, privilegiando prove che valutino il processo più che il prodotto finale e introducendo momenti di metacognizione in cui lo studente riflette sul proprio percorso. Per i compiti svolti con supporto AI, richiediamo una documentazione del processo: come sono state formulate certe domande all’AI e un’analisi critica delle risposte ricevute.
Un approccio efficace è implementare una valutazione a portfolio che permetta di tracciare la progressione dell’apprendimento oltre il singolo elaborato, con rubriche specifiche che includano criteri come l’efficacia nell’interrogare l’AI, la capacità di verificare le informazioni ricevute e l’originalità degli sviluppi personali.
5. Protezione dei dati e sicurezza digitale
Adottiamo il principio di minimizzazione, utilizzando versioni educative degli strumenti AI che raccolgano meno dati ed evitando di inserire informazioni identificative degli studenti nelle prompt. Con il supporto del DPO scolastico, implementiamo valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati per strumenti AI significativi e aggiorniamo i registri delle attività di trattamento.
Un’attività utile sarebbe creare un protocollo semplificato per l’uso sicuro dell’AI in classe, le “Cinque regole d’oro”, che includa la verifica delle fonti, il controllo delle informazioni personali condivise e i diritti di proprietà intellettuale.
6. Sviluppo professionale continuo
Partecipiamo a percorsi formativi specifici su aspetti etici, legali e metodologici dell’uso dell’AI in educazione. A livello di istituto, istituiamo gruppi di lavoro sull’innovazione didattica con AI e organizziamo momenti di condivisione di buone pratiche.
Un esempio concreto: un “laboratorio di co-progettazione con AI” mensile tra docenti della stessa disciplina, per sviluppare e testare attività didattiche innovative.
7. Monitoraggio e governance
Istituiamo un sistema di monitoraggio dell’uso dell’AI a livello di istituto, con un registro degli strumenti adottati e una revisione periodica degli impatti su apprendimento e benessere degli studenti. Assegniamo responsabilità specifiche all’interno dell’organigramma scolastico, facendo evolvere il ruolo dell’animatore digitale come referente per l’etica dell’AI.
Leggi i successivi articoli:
Intelligenza Artificiale: il mito e la storia
1. Valutazione preliminare delle tecnologie AI
Prima di introdurre qualsiasi strumento di AI nella didattica, è necessario verificare la classificazione di rischio secondo l’AI Act europeo, con particolare attenzione agli strumenti che influenzano valutazioni o percorsi educativi, considerati “ad alto rischio”. È fondamentale anche controllare la conformità GDPR, richiedendo informazioni sulla localizzazione dei server (preferibilmente in UE), sulle modalità di conservazione dei dati e sui meccanismi per l’esercizio dei diritti di accesso. Non va dimenticata la valutazione dell’accessibilità in ottica inclusiva, verificando la compatibilità con tecnologie assistive come previsto dalle Linee Guida DDI.
Un esempio concreto: per un chatbot AI da utilizzare in classe, predisponiamo una scheda di valutazione che documenti la base legale per il trattamento dati, i meccanismi di supervisione docente, l’accessibilità per studenti con DSA e le possibilità di limitare i contenuti per età.
2. Trasparenza e consapevolezza con studenti e famiglie
Il coinvolgimento della comunità educativa è essenziale. Organizziamo incontri informativi con i genitori per spiegare quali strumenti AI verranno utilizzati, per quali obiettivi didattici, come verranno protetti i dati degli studenti e come verrà garantita la supervisione umana. Con gli studenti, sviluppiamo un “patto di utilizzo responsabile” che chiarisca quando è opportuno utilizzare l’AI e quando invece è importante esercitare le proprie capacità senza assistenza.
Un’idea efficace potrebbe essere la creazione di una “Carta dell’AI in classe” co-costruita con gli studenti, che stabilisca regole condivise e sia firmata da ragazzi, genitori e insegnanti come appendice al patto educativo di corresponsabilità.
3. Integrazione pedagogica equilibrata
L’AI dovrebbe integrarsi in un approccio didattico bilanciato. Alterniamo metodicamente attività supportate dall’AI con attività tradizionali, cercando di mantenere almeno il 50% delle attività libere da mediazione tecnologica.
Implementiamo un approccio in cui l’AI funge da assistente che amplifica la mediazione docente, non la sostituisce, e viene utilizzata sotto supervisione diretta dell’insegnante.
Un esempio pratico: in un progetto di scrittura, utilizziamo l’AI nella fase di brainstorming e revisione, mantenendo la stesura principale come attività autonoma, e documentiamo le diverse fasi per rendere trasparente il processo creativo.
4. Ripensare la valutazione nell’era dell’AI
Con l’accessibilità degli strumenti AI, dobbiamo ripensare le modalità di verifica, privilegiando prove che valutino il processo più che il prodotto finale e introducendo momenti di metacognizione in cui lo studente riflette sul proprio percorso. Per i compiti svolti con supporto AI, richiediamo una documentazione del processo: come sono state formulate certe domande all’AI e un’analisi critica delle risposte ricevute.
Un approccio efficace è implementare una valutazione a portfolio che permetta di tracciare la progressione dell’apprendimento oltre il singolo elaborato, con rubriche specifiche che includano criteri come l’efficacia nell’interrogare l’AI, la capacità di verificare le informazioni ricevute e l’originalità degli sviluppi personali.
5. Protezione dei dati e sicurezza digitale
Adottiamo il principio di minimizzazione, utilizzando versioni educative degli strumenti AI che raccolgano meno dati ed evitando di inserire informazioni identificative degli studenti nelle prompt. Con il supporto del DPO scolastico, implementiamo valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati per strumenti AI significativi e aggiorniamo i registri delle attività di trattamento.
Un’attività utile sarebbe creare un protocollo semplificato per l’uso sicuro dell’AI in classe, le “Cinque regole d’oro”, che includa la verifica delle fonti, il controllo delle informazioni personali condivise e i diritti di proprietà intellettuale.
6. Sviluppo professionale continuo
Partecipiamo a percorsi formativi specifici su aspetti etici, legali e metodologici dell’uso dell’AI in educazione. A livello di istituto, istituiamo gruppi di lavoro sull’innovazione didattica con AI e organizziamo momenti di condivisione di buone pratiche.
Un esempio concreto: un “laboratorio di co-progettazione con AI” mensile tra docenti della stessa disciplina, per sviluppare e testare attività didattiche innovative.
7. Monitoraggio e governance
Istituiamo un sistema di monitoraggio dell’uso dell’AI a livello di istituto, con un registro degli strumenti adottati e una revisione periodica degli impatti su apprendimento e benessere degli studenti. Assegniamo responsabilità specifiche all’interno dell’organigramma scolastico, facendo evolvere il ruolo dell’animatore digitale come referente per l’etica dell’AI.
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Questo articolo è tratto da SCUOLA E DIDATTICA
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