Chi vince tra ChatGPT, Claude e Gemini? Scoprilo con LMArena (e portalo in classe)
Se siete insegnanti interessati all’uso dell’intelligenza artificiale a scuola e siete curiosi di capire anche gli strumenti “dietro le quinte” di questa rivoluzione, allora vi consiglio di andare alla scoperta di LMArena. Questa piattaforma non è (solo) uno strumento didattico, ma un contesto che permette di osservare come funzionano e vengono confrontati i modelli IA: da ciò possono derivare spunti utili anche per la pratica in aula.
Cosa è LMArena
LMArena è una piattaforma web aperta, nata dal gruppo di ricerca della LMSYS Org in collaborazione con la University of California, Berkeley.
La sua missione: permettere agli utenti di inserire prompt, far rispondere modelli diversi di IA (chatbot, modelli testuali, generativi di immagini), confrontarne le risposte e votare quale risposta preferiscono. Con questo meccanismo si genera una classifica (“leaderboard”) dei modelli migliori secondo la comunità.
Nella pratica: scrivete la vostra domanda/prompt e ricevete le risposte di due (o più) modelli anonimi, decidete quale vi soddisfa di più e il sistema registra il vostro voto mentre i modelli vengono “svelati” e i risultati vanno a influenzare la classifica.
Osservando LMArena possiamo capire meglio le differenze qualitativamente percepite fra modelli: quale risponde in modo più “didattico”, più “creativo”, più chiaro.
Può alimentare una riflessione con gli studenti su come valutare l’IA: non solo “fa output” ma quanto è utile, coerente, corretto.
Può essere utilizzata come laboratorio metacognitivo: gli studenti possono diventare “giudici di IA”, proporre prompt, valutare risposte, riflettere su errori e pregi del modello.
Aiuta noi docenti a comprendere limitazioni e potenzialità: per esempio, se il modello si concentra su formule, su ripetizioni, su errori logici. Sapere ciò rende più consapevole l’uso in classe (evitando il rischio che gli studenti “si affidino all’IA senza pensare”).
Come utilizzare LMArena in classe
Ecco alcune idee concrete, adattabili al vostro contesto.
1. Laboratorio “Sfida IA”
Dividete la classe in piccoli gruppi e assegnate a ciascun gruppo un tema o una domanda (es. “Spiega il concetto di fotosintesi”, “Genera una traccia per un saggio su ambiente e sostenibilità”).
Ogni gruppo inserisce la propria domanda su LMArena (o in un contesto simile) e ottiene risposte da due modelli.
I gruppi valutano: Le risposte sono corrette? Sono esaustive? È adatta a uno studente della nostra età/livello?
Poi si discute insieme: perché un modello è risultato migliore? Quali elementi hanno fatto la differenza (linguaggio, chiarezza, esempio, originalità)?
Infine: riflessione scritta o orale su cosa hanno imparato — sia sul tema disciplinare, sia sul funzionamento dell’IA.
2. Didattica del Prompting
Una lezione mirata sulla “scrittura del prompt” (cioè: come devo formulare la domanda all’IA per ottenere un buon risultato).
Mostrate in classe LMArena e in diretta inserite un prompt ben formulato e uno mal formulato; confrontate le risposte.
Gli studenti riflettono: cosa rende il prompt più efficace (chiarezza, contesto, specificità, lingua, vincoli)?
E poi compito: gli studenti formulano 3 prompt in base a uno stesso argomento, li testano (magari autonomamente) e scelgono il migliore, spiegando la scelta.
Questo lavoro rafforza la metacognizione, cioè l’abilità di pensare su come pensiamo/communichiamo con l’IA.
3. Valutazione critica delle risposte IA
Utilizzando LMArena o le risposte generate da IA, gli studenti possono imparare a verificare la correttezza, rilevare errori e bias, e proporre miglioramenti.
Ad esempio, scegliete una risposta “vincente” da un modello e chiedete: è totalmente corretta? Quali sono i limiti? Cosa manca? Sbaglia qualche concetto?
Potreste farlo come attività in peer-review: ogni studente valuta la risposta di un altro studente, come se fosse un modello IA, e formula “come lo migliorerei”.
Vantaggi, limiti e – cosa più importante – precauzioni
Vantaggi
- Facilita un approccio esperienziale all’IA: non solo spiegare “cos’è” ma provarla, confrontarla, valutarla.
- Promuove il pensiero critico: “non tutto ciò che l’IA dà è perfetto”, gli studenti imparano a verificare.
- Supporta la trasparenza e la riflessione etica: LMArena è un esempio di come si valuta l’IA “dalla comunità”.
- Favorisce l’interdisciplinarità: linguistica, informatica, etica, didattica si intrecciano.
Limiti
- Accessibilità: alcuni modelli possono non essere gratuiti o perfettamente accessibili nella scuola italiana.
- Livello linguistico: molti modelli e prompt sono prevalentemente in inglese; bisogna verificare l’efficacia in italiano.
- Attenzione al falso senso di affidabilità: un modello può produrre risposta fluida ma contenere errori o semplificazioni eccessive.
- Non sostituisce la didattica: è uno strumento complementare, non un “tuttofare”.
Precauzioni / raccomandazioni
- Stabilire regole chiare: ad esempio, l’IA può essere un aiuto, ma non deve sostituire il lavoro personale.
- Fornire contesto didattico: gli studenti devono capire perché e come usano l’IA, non solo “lo uso perché faccio prima”.
- Verificare sempre le risposte: come insegnante, mostra che l’IA va “controllata”, non accettata passivamente.
- Promuovere l’uso etico: ad esempio, evitare che l’IA diventi strumento di “copiata” o riduca la riflessione personale.
- Favorire la riflessione sul funzionamento dell’IA: capacità, limiti, bias, rispetto della privacy, trasparenza — così gli studenti non sono solo utenti passivi ma diventano cittadini digitali consapevoli.
In sintesi, LMArena non è semplicemente un sito divertente dove “provare chatbot”, ma può diventare una risorsa didattica potente — se inserita in un percorso ben progettato e critico.
Come insegnanti, voi potete utilizzare LMArena per introdurre l’IA in modo pratico e riflessivo e guidare gli studenti a diventare consumatori consapevoli di output generati da IA.
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