Educazione personalizzata con l’IA: così Arin aiuta gli alunni con BES

Nel quadro delle sfide poste dall’inclusione scolastica, emergono soluzioni basate sull’intelligenza artificiale capaci di supportare l’apprendimento personalizzato per alunni con bisogni educativi speciali.

Un esempio significativo è Pathway Companion, una piattaforma sviluppata per offrire strumenti concreti a neuropsichiatri, docenti di sostegno, educatori e famiglie.

Frutto di una collaborazione tra enti di ricerca, istituzioni accademiche e realtà del terzo settore nello specifico Fondazione Mondo Digitale ETS, in collaborazione con l’IRCCS Fondazione Don Carlo Gnocchi, ITLogiX e l’Università degli Studi Roma Tre – questa tecnologia si propone di affiancare quotidianamente il percorso di apprendimento di bambini tra 8 e 14 anni con difficoltà di lettura, di comprensione del testo e altri bisogni educativi speciali (BES).

Una piattaforma adattiva e personalizzabile per sostenere gli sforzi dei docenti

Gli alunni con disabilità tra i banchi sono in continuo aumento, quasi 338mila, circa il 4,1% del totale degli iscritti.

È in crescita anche il numero di insegnanti per il sostegno (+10%), con buon rapporto alunno-insegnante, ma non progredisce l’efficacia dell’apprendimento perché un docente su tre non ha una formazione specifica e il 12% viene assegnato in ritardo. Un altro problema è la scarsa formazione in tecnologie educative: solo in una scuola su quattro (24%) tutti gli insegnanti di sostegno hanno frequentato almeno un corso specifico di aggiornamento[1]. 
Gli strumenti tecnologici e informatici sono in continua evoluzione, ma spesso mancano la formazione e le competenze digitali dei docenti. Per sostenere in modo efficace gli sforzi delle comunità educanti impegnate in contesti ad alta vulnerabilità e fragilità che la Fondazione Mondo Digitale, insieme a Google, ha deciso di puntare su una piattaforma adattiva e personalizzabile, basata sull’intelligenza artificiale.

Arin: il chatbot che personalizza la didattica

La piattaforma è stata progettata in collaborazione con un team di neuropsichiatri infantili. L‘accesso alla piattaforma avviene tramite Arin, il chatbot intelligente – basato su ChatGPT – che assiste gli utenti sfruttando un’architettura fondata su tre motori interconnessi di intelligenza artificiale generativa. Il docente o lo specialista inizia creando il profilo di ogni singolo bambino con informazioni come età, classe frequentata e difficoltà specifiche, poi il profilo dell’alunno viene inserito nella piattaforma, senza aggiungere nessun dato identificativo da fornire all’intelligenza artificiale.

In base all’addestramento del modello, attraverso logiche conversazionali, ARIN propone le strategie didattiche e gli strumenti compensativi più efficaci per supportare lo studente e propone, di volta in volta, strategie per creare contenuti didattici personalizzabili.

Il materiale didattico che ciascun insegnante potrà caricare sulla piattaforma viene ridisegnato e riscritto in base alle esigenze specifiche di ogni singolo bambino, tenendo conto del suo profilo e delle strategie individuate, migliorando ad esempio la leggibilità, la comprensione e l’accessibilità.

Strategie e strumenti su misura per ogni studente

Inoltre, il sistema è in grado di realizzare a supporto mappe mentali e schede didattiche.

Il modello presentato è ancora in fase beta e sono già presenti i primi due motori, cioè la possibilità di creare dei profili personalizzati di ogni singolo bambino con BES, il suggerimento ai professionisti di strategie e strumenti compensativi specifici e per i docenti la capacità di adattare materiale didattico alle esigenze specifiche dell’alunno.

Verso un tutor intelligente sempre più evoluto

Il terzo motore sarà disponibile da settembre, e prevede un tutor intelligente personalizzato sui bisogni educativi di ogni singolo bambino, che potrà usarlo solo sotto la supervisione di un adulto. Il terzo motore intelligente.

In prospettiva, il tutor intelligente, sulla base dei feedback dei docenti e degli esperti che si occupano dell’apprendente, adatterà costantemente strategie, strumenti e contenuti didattici per garantire così un apprendimento personalizzato, in continua evoluzione, monitorato e rispettoso della privacy.

Teacher in the loop: sinergia tra uomo e macchina

Lo schema di funzionamento è quello dello human-in the-loop, che consiste nell’intervento dell’intelligenza umana quando una macchina ha difficoltà a risolvere un problema; in questa situazione, la persona regola e fornisce i dati iniziali all’algoritmo di apprendimento. Grazie a questo feedback sistematico, l’algoritmo migliorerà di volta in voltale sue previsioni e il suo processo decisionale e di conseguenza, i risultati saranno sempre migliori. L’human-in-the-loop e l’IA cercano di combinare il grande potenziale della macchina e dell’intelligenza umana, un processo decisionale basato su un insieme di dati e su una logica umana imbattibile, quindi maggiore sarà l’interazione, minore sarà il numero di errori commessi dall’algoritmo di intelligenza artificiale.

Nel caso del progetto che ha generato il chatbot Arin si potrebbe parlare di teacher on the loop, ovvero i materiali didattici sono quelli proposti dall’insegnante e l’elaborazione dell’IA può essere modificata dall’insegnante in qualsiasi fase, prima di essere proposta allo studente e quindi caricata sulle piattaforme di e-learning della scuola.

Si parte dalla visione del docente come parte integrante del processo adattivo, infatti se il sistema fornisce dati, tracciamenti, indicatori di comprensione, è l’insegnante, insieme alla famiglia, a interpretare questi segnali nel contesto reale dello studente. In questo modello la macchina amplifica la capacità del docente, dell’educatore, del genitore di capire e intervenire.

Note

[1] Aumentano gli alunni con disabilità e persistono criticità per l’inclusione scolastica, Rapporto Istat, febbraio 2024

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