Qualche giorno fa in occasione della Milano Digital Week, abbiamo partecipato ad alcuni workshop al Politecnico, dedicati a un tema super interessante: usare l’Intelligenza Artificiale generativa nell’educazione.

Tutto organizzato dal Metid e diviso in due momenti: 1) usare tool text-to-text e 2) usare tool text-to-image. 

Ce ne sono mille, ma abbiamo usato i più noti: ChatGPT per i testi e il suo omologo per le immagini DALL-E. Sono argomenti che trattiamo nei nostri corsi per le scuole, ma è sempre utile e istruttivo imparare dagli altri, specie come in questo caso in cui “l’altro” è il Metid, che da anni fa ricerca sull’uso delle tecnologie nella didattica. Allora, lezioni imparate:

  1. Non aspettiamoci che l’AI crei un corso al posto nostro: piuttosto produce dei semilavorati e semmai aiuta a superare la «sindrome del foglio bianco». Ma quello che produce è tutto da rivedere, validare, sistemare, arricchire.
  2. L’AI è efficiente nel creare degli schemi, come un syllabus, un curriculum con un elenco di competenze e attività didattiche, più o meno attendibili, ma su cui va fatto un lavoro di «labor limae».
  3. È molto utile per schematizzare risultati didattici attesi e contenuti che vanno studiati per arrivare a quei risultati. Esempio: devo imparare ad analizzare una tabella, quindi studierò cosa significa tabella, come devo pulire/organizzare/normalizzare i dati, come fare filtri, tabelle pivot, raggruppamenti, calcolare indicatori statistici di base come media, mediana & co.
  4. È in grado di creare esercizi che mi permettono di esercitarmi e arrivare un pezzetto per volta a quei risultati didattici, come fosse un gioco.

Ora, questi sono tutti aspetti sintetici, ma c’è una questione di fondo che rende chiaro il fatto che conoscere i dati e le loro caratteristiche sia una competenza alla base dell’AI, un presupposto. E cioè: per ottenere dall’AI risposte adeguate, occorre fare richieste adeguate. Se per alcune persone questo aspetto può sembrare banale, o tautologico, è bene ribadirlo: quando facciamo una domanda a ChatGPT o a Bard (quello di Google) la domanda va scritta con criterio. Questa domanda in gergo si chiama “prompt” e un prompt va fatto in modo corretto, per ottenere risposte migliori. La richiesta o prompt è fatta in linguaggio naturale, cioè il modo in cui gli esseri umani parlano tra loro, ma all’interno deve avere dei parametri, che sono dati e vanno messi in un certo ordine per orientare «la macchina» nella giusta direzione. 

Quelle che vedi in basso sono due slide tratte dai workshop (clicca sulle immagini per vedere le presentazioni del Metid):

Tanto più i parametri sono pertinenti e inseriti in un ordine logico, tanto più la risposta che otterremo sarà efficace e vicina a quello che ci aspettiamo. Se non è così, aspettiamoci il peggio e non sorprendiamoci se l’AI ci dà risposte incoerenti o fuori contesto, perché in fondo il motivo forse è semplicemente che il nostro prompt non era ben fatto. 😉