L’Intelligenza Artificiale a supporto delle fasi di Apprendimento e Assessment

Il modello fabbrica di apprendimento su cui è basato il sistema della formazione (sia a scuola che nel mondo del lavoro) ha ridotto il costo per studente dell’istruzione così che gli Stati Occidentali hanno potuto fornire istruzione obbligatoria ,e non, a tutti. Oggi forziamo i partecipanti ai corsi ad adattarsi al sistema di formazione, senza dare loro una guida. Gli studenti , tutti, hanno esigenze, tendenze e interessi diverse/i.

Nel futuro il sistema di istruzione dovrà adattarsi agli studenti. E così anche i metodi di valutazione ed assessment.

Gli esami , ancora oggi, non sono capaci di misurare il valore intrinseco nell’educazione: creatività, ricchezza di contenuti, teamworking, comunicazione e relativi skill. Sotto esame lo studente non manifesta questi softskill , mentre sono molto evidenti nei lavori di gruppo e nei progetti. Il fallimento degli esami nel valutare questi skill sono noti , basti pensare a tanti personaggi di grande spessore come, ad esempio, Thomas Edison o Richard Brandson.

I voti non informano assolutamente sulle capacità di far impresa , giusto per citare uno degli skill che l’insegnamento deve perseguire; i punteggi più alti al test Pisa non evidenziano le capacità imprenditoriali di Paesi che ricevono bassi punteggi. Per molti studenti gli esami ed i voti demotivano e portano al disingaggio nell’apprendimento.

Il FutureLab in UK dimostra come gli esami sono pensati per categorizzare gli studenti non per supportarli nel processo di apprendimento. Concentrandosi sui punti di debolezza dello studente , gli esami ed i punteggi possono scoraggiare gli studenti dal fatto che loro possano riuscire. Il confronto con altri studenti che son riusciti, agisce sugli studenti demotivandoli. Addirittura, spinge alla rinuncia ad affrontare argomenti su cui hanno percepito insicurezze.

Gli Assessment nel 2030 incoraggieranno le motivazioni favorevoli all’apprendimento enfatizzando il progresso ed il raggiungimento , valorizzeranno anche i fallimenti stimolando il confronto e l’analisi in gruppo. La motivazione può esser preservata da metodi di verifica che proteggono l’autonomia dello studente; quindi, offriranno scelte e feedback costruttivi , creeranno opportunità per l’auto indirizzo. Il processo di valutazione dovrà essere interattivo e continuo come parte integrante del processo di apprendimento; i progetti di apprendimento offriranno continui feedback , sviluppando progresso attraverso l’auto riflessione dai propri pari, dagli insegnanti, da esperti esterni della comunità in cui si è inseriti.

Si riceverà continuamente conferma dei propri punti di forza e degli spazi di miglioramento e di come si stanno indirizzando i punti specifici. E’ importante che gli studenti riceveranno più assessment , non meno, anche se tenderanno a rifiutare gli esami formali. Ma saranno motivati ad affrontare gare o tornei una volta che si sono preparati ed allenati bene.

E allora come affrontare queste sfide ?

Inizieremo a dare agli insegnanti gli strumenti necessari per differenziare efficacemente le istruzioni. Sostituendo i libri di testo tradizionali con materiali e contenuti didattici digitali, basati sui dati . Così sarà possibile personalizzare l’istruzione!

Bisognerà fornire feedback continui. Questo significherà approfondire , dedicare tempo e attenzione , curare molto quest’aspetto. Gli insegnanti saranno sempre più skillati a identificare punti di forza e debolezza degli studenti e fornire loro feedback che comprendano. In pratica, si passerà da un tradizionale esame e voto , che verrà totalmente eliminato, a favore di un Assessment e un feedback continuo, interattivo e formativo.

L’insegnante e lo studente saranno sempre più aiutati dall’Intelligenza Artificiale e dai Learning Analytics, nuove applicazioni che permetteranno agli insegnanti ed agli studenti di guidare la loro comprensione o le idee sbagliate con un dettaglio che neppure un professionista ben formato può fornire.