Avete mai immaginato di rendere i vostri video accessibili agli studenti o al vostro pubblico, in molte lingue diverse, senza dover passare ore a tradurre e doppiare manualmente? Con un sistema come Rask.ai, tutto questo è possibile grazie all’intelligenza artificiale. Ma come funziona davvero? Ecco i passaggi principali:
Riconoscimento vocale avanzato (Speech-to-Text)
Il primo passo che compie l’AI è trascrivere automaticamente l’audio del video.
Rask.ai utilizza modelli di riconoscimento vocale che convertono il parlato in testo, identificando con precisione parole, accenti e inflessioni.
Risultato? Un testo sincronizzato con il vostro video.
Traduzione automatica intelligente
Una volta ottenuta la trascrizione, entra in gioco il modulo di traduzione automatica.
Rask.ai traduce il testo nella lingua desiderata, mantenendo il significato e il contesto originale, grazie a sofisticati algoritmi di machine translation.
L’obiettivo è evitare traduzioni letterali e rendere il contenuto naturale nella nuova lingua.
Sintesi vocale personalizzata (Text-to-Speech)
Il testo tradotto viene poi convertito in audio grazie alla tecnologia text-to-speech (TTS).
Potete scegliere tra diverse voci, accenti e tonalità per adattare il parlato al tipo di pubblico.
Il risultato? Un audio fluido e realistico, che sembra prodotto da un madrelingua.
In buona sostanza, la tecnologia di Rask.ai combina linguistica computazionale, reti neurali e intelligenza artificiale generativa per migliorare continuamente la qualità delle traduzioni e delle voci.
Per gli insegnanti il problema di questo specifico strumento può essere un costo piuttosto elevato: si parte da un minimo di 50 $ al mese. La versione gratuita di prova consente solo di fare tre video brevissimi. Vi mostro di seguito i risultati del mio esperimento.
Ho inserito il link e la piattaforma ha svolto in pochi minuti e in maniera trasparente i passaggi che ho descritto sopra. Nella schermata è possibile alla fine interagire e ritoccare modificando a piacere sia la trascrizione sia i tempi di esecuzione.
Alla fine si può salvare in cloud o scaricare. Questo è il risultato che ho ottenuto io.
magari vi siete già imbattuti più volte in https://www.perplexity.ai/ , ma, se non è così, lasciate che vi guidi subito a porre rimedio a questa lacuna. Una persona che vuole insegnare e/o fare ricerca, infatti, non può trascurare questa applicazione dell’AI proprio all’ambito della ricerca.
In rete Perplexity viene definito come un motore di ricerca innovativo, ma per chi ricorda gli inizi dei motori di ricerca e si è abituato a fare interrogazioni usando operatori logici è subito evidente che siamo a dir poco su un altro pianeta. L’interfaccia, del resto, è quella di un chatbot conversazionale e persino i colori e i font a un occhio inesperto lo rendono del tutto simile a ChatGPT.
In realtà Perplexity AI utilizza modelli linguistici avanzati, come GPT-3.5 e GPT-4, per fornire risposte dirette e pertinenti alle domande degli utenti. A differenza dei motori di ricerca tradizionali che restituiscono una lista di link, Perplexity analizza il contesto delle query e seleziona le informazioni più rilevanti da una varietà di fonti affidabili, tra cui articoli scientifici, forum online e contenuti multimediali. Di fatto, combina tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e machine learning per comprendere le domande degli utenti e fornire risposte pertinenti, stabilendo con chi la sta interrogando una sorta di dialogo.
Inoltre, Perplexity, fornisce in maniera dettagliata delle fonti. Ad esempio, alle domande che ho posto sulla sua interfaccia, chiedendo come è progettata e quale interazione propone, mi ha risposto:
L’interfaccia è progettata per essere intuitiva: gli utenti possono digitare domande in linguaggio naturale e ricevere risposte contestualizzate. Inoltre, è possibile porre domande successive per approfondire argomenti specifici, mantenendo il contesto della conversazione.(fonte 2) (fonte 4) La funzione “Copilot” permette anche un’interazione più avanzata, utilizzando modelli AI come GPT-4 per migliorare la qualità delle risposte. (fonte 6) (fonte7)
Nella parte in alto le fonti sono citate in miniature, che si possono espandere in una colonna sulla destra.
Ne cito solo una a titolo di esempio per dare un’idea della qualità media delle fonti: fornisce in tempi più brevi e già classificate sommariamente per argomento le fonti più facili da trovare (articoli vari sul web, in genere di accettabile attendibilità, ma comunque da vagliare). Sicuramente fa risparmiare molto tempo rispetto alle ricerche che eravamo abituati a svolgere da soli. Almeno per la conoscenza di base.
Oltre alle fonti, la risposta viene articolata in chiari paragrafi ed è seguita da proposte di approfondimento:
Certo, se si vuole andare più in profondità probabilmente le cose cambiano. Ma di questo mi occuperò in un prossimo post, magari cercando di capire se per il lavoro di chi insegna ci può essere molta differenza tra la versione gratuita e quella a pagamento.
Bricks è la rivista online di AICA (Associazione Italiana per l’Informatica ed il Calcolo Automatico) dedicata alla diffusione della cultura digitale e all’innovazione nella didattica. Fondata con l’obiettivo di promuovere la conoscenza e l’uso delle tecnologie digitali nel mondo dell’istruzione e della formazione, Bricks offre una piattaforma di confronto e aggiornamento per docenti, studenti e professionisti del settore.
Attraverso articoli, interviste e approfondimenti, Bricks esplora le tematiche più attuali legate all’ICT (Information and Communication Technology), proponendo esperienze didattiche innovative, best practices e case study. La rivista rappresenta un punto di riferimento per chiunque voglia rimanere aggiornato sulle evoluzioni tecnologiche e sulle loro applicazioni nel contesto educativo.
Visitando il sito di Brickspotete scoprire un mondo di risorse utili e ispiranti per migliorare l’insegnamento e l’apprendimento attraverso l’uso consapevole delle tecnologie digitali.
In particolare, non possiamo perderci il numero 3/2024, appena uscito, che affronta in modo specifico questi temi:
Intelligenza Artificiale nella scuola: come supporto alla creatività, personalizzazione e inclusione.
Didattica per le competenze emotive: nuove metodologie per nutrire l’intelligenza emotiva.
Progetti educativi e inclusione: integrazione dell’IA nell’esperienza di apprendimento, strumenti per BES.
Tecnologie AI per apprendimento e creatività: creare videogame educativi, utilizzo di fogli di calcolo e chatbot, IA per il benessere scolastico.
Esperienze didattiche innovative: IA e creatività linguistica, narrazione, educazione civica sulle fake news.
Evitando di spoilerarvi il contenuto dei singoli articoli, cerco di farvi capire perché secondo me, se tutti i numeri di Bricks sono belli e interessanti, questo è particolarmente importante per me.
In primo luogo testimonia ancor più dei precedenti la necessità di rafforzare la visione dell’insegnamento come attività strettamente legata alla sperimentazione: l’AI ci può aiutare a fare senza grosso sforzo nella scuola quel lavoro di rielaborazione dei materiali, di analisi critica, di sperimentazione passo passo che può riuscire più semplice in alcuni ambiti scientifici, ma non è facile organizzare in forme logiche e ben strutturate in ambito umanistico, dove spesso sono gli stessi testi scolastici a favorire approcci fondati sulla prassi, ormai scarsamente utile, della restituzione mnemonica di contenuti.
Questo ci permette anche di valorizzare quanto la necessità di analisi critica e consapevolezza in un’interazione verbale del tipo prompt-risposta-correzione rappresenti da molti punti di vista la riscossa degli umanisti appassionati di tecnologia. I colleghi di lettere e filosofia che hanno da tempo usato la tecnologia a scuola hanno sempre condiviso con la sottoscritta un certo sconforto per il fatto che in genere venivano apostrofati con “ah, credevo che insegnasse Matematica”. Ecco, finalmente si rende evidente (e in questo numero di Bricks in modo incontrovertibile) ciò che vado dicendo da tempo: il rapporto con la macchina per la costruzione del sapere non dà luogo a una “Computer Science” di natura esclusivamente algoritmico matematica, procedurale, fondata sul calcolo, ma richiede un approccio trasversale, in cui le conoscenze linguistiche, le abilità espressive, l’analisi critica di testi e di altri media, la semantica sono imprescindibili. Quindi è sempre più evidente l’assurdità che nel nostro sistema di istruzione lega l’informatica solo ad ambiti e insegnamenti di ambito tecnico-scientifico.
Infine, questo numero di Bricks si pronuncia su un altro argomento che mi sta molto a cuore: il rischio che le preoccupazioni su privacy, costi, procedure burocratiche (legittime, ma superabili con un lavoro non superficiale su questi temi) finiscano per causare ritardi e ridurre l’efficacia di percorsi di formazione e innovazioni che finalmente il nostro paese sta finanziando nelle scuole.
Leggete, dunque, questo numero e gustatevelo nei mesi estivi: non sarà una lettura da ombrellone, ma sicuramente una fonte di spunti utili per il prossimo anno scolastico.
Mentre il mondo è ormai pervaso da moltissime applicazioni di AI, a partire dai notissimi ChatGPT, Gemini e altri LLM, la scuola italiana rivela atteggiamenti contraddittori, come sempre accade, purtroppo, nei confronti delle novità.
Il complesso del corpo docenti sembra un po’ “sonnecchiare” (cito e citerò indirettamente più volte in questo post il dirigente scolastico Antonio Fini, di cui condivido totalmente il pensiero in merito), quasi la questione non fosse rilevante o comunque si potesse far finta di niente. Fanno naturalmente eccezione i tenaci innovatori, presenti in numero ridotto nelle singole istituzioni scolastiche, spesso dipinti come visionari o “originali”.
Al contrario, sono frequentissime per le scuole le proposte di corsi erogati da parte dei più vari enti di formazione, spesso più orientati a una divulgazione teorica e di base, piuttosto che alla promozione effettiva di buone pratiche, che sfrutti l’abbondanza di finanziamenti PNRR che perdurerà nel prossimo anno scolastico.
Per sensibilizzare TUTTO il popolo della scuola, o almeno una percentuale abbastanza significativa da incidere realmente sulla formazione dei nostri ragazzi, occorre prima di tutto una capillare informazione, magari corredata già con casi d’uso e modelli operativi. Serve un orientamento pratico e pragmatico, nutrito di basi pedagogiche e di supporto tecnologico.
Un contributo fondamentale è stato pubblicato qualche tempo fa(e spero che abbiate già avuto occasione di esaminarlo): dobbiamo ringraziare la Rete Di Scuole Fvg, che ha appena redatto un ampio documento, generato “dal basso”, frutto del lavoro di 55 scuole del Friuli Venezia-Giulia, con il supporto di esperti del settore.
“Costruire il futuro – Linee guida sull’utilizzo dell’IA in ambito scolastico”, è un’ottima e completa guida, con una parte di sfondo tecnico-culturale e un ampio apparato pratico.
L’e-book merita veramente una lettura attenta, ma soprattutto merita di essere analizzato e provato come una guida attiva, un supporto alla progettazione di esperienze e laboratori didattici, sia per i docenti, sia per gli studenti.
Contiene, infatti, delle schede che trovo veramente “ispiratrici”, oltre a una ricca bibliografia che raccomanderei a tutti di valutare almeno in parte per le letture estive.
Meritano inoltre di essere evidenziati alcuni punti forti dell’e-book e del progetto da cui è nato. In primo luogo, la riflessione sulla collaborazione tra istituzioni scolastiche, che è fondamentale per sviluppare risorse comuni e condivisibili. L’unione degli sforzi permette di creare un ambiente più ricco e supportivo per l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (IAg) nel contesto educativo. Questa collaborazione non solo facilita la condivisione delle migliori pratiche, ma consente anche di affrontare collettivamente le sfide legate all’implementazione di nuove tecnologie. In parallelo, la necessità di una formazione continua per il personale scolastico è imprescindibile. Gli insegnanti devono essere costantemente aggiornati sulle ultime evoluzioni nel campo dell’IAg per poter incorporare efficacemente queste tecnologie nei loro metodi didattici. Una formazione continua garantisce che il corpo docente sia ben equipaggiato per affrontare le sfide e sfruttare le opportunità offerte dall’IAg, migliorando così la qualità dell’insegnamento.
L’IAg offre nuove opportunità per migliorare l’efficacia dell’insegnamento e promuovere la creatività e l’innovazione tra gli studenti. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie non è priva di sfide. Tra le principali preoccupazioni vi sono le questioni etiche, la privacy degli studenti e la necessità di evitare bias algoritmici. È essenziale che le scuole affrontino queste sfide in modo proattivo per garantire un uso etico e responsabile dell’IAg. Per integrare efficacemente l’IAg nei programmi di studio,inoltre, è fondamentale che gli studenti acquisiscano competenze sia pratiche che teoriche sull’uso di queste tecnologie. Un monitoraggio costante delle pratiche didattiche è cruciale per valutare l’efficacia delle tecnologie IA e apportare miglioramenti continui. Questo approccio assicura che l’IAg non solo venga adottata, ma anche utilizzata nel modo più efficace e benefico possibile.
L’adozione dell’IA nelle scuole può preparare meglio gli studenti per il futuro mercato del lavoro, dove tali competenze saranno sempre più richieste. Inoltre, come abbiamo già visto in alcuni dei post precedenti, l’IA può essere utilizzata per personalizzare l’apprendimento, fornendo supporto individuale agli studenti e migliorando la loro esperienza educativa complessiva. Tuttavia, e il testo lo ribadisce con forza, l’uso dell’IA deve essere guidato da un forte senso di responsabilità etica, garantendo che l’adozione di queste tecnologie avvenga nel rispetto della privacy e della dignità degli studenti. La trasparenza nel funzionamento degli algoritmi e l’equità nelle valutazioni sono fondamentali per un utilizzo corretto e giusto dell’IA.
In conclusione, il documento sottolinea che le linee guida sull’uso dell’IA nelle scuole sono un work in progress, data la rapida evoluzione di queste tecnologie. Viene quindi invitato tutto il personale scolastico a impegnarsi nella promozione dell’utilizzo delle linee guida e a condividere esperienze e buone pratiche per favorire una crescita collettiva e responsabile. Questo approccio collaborativo e progressivo è essenziale per garantire che l’integrazione dell’IA nelle scuole avvenga in modo efficace, etico e sostenibile.
Come spunto di riflessione ulteriore, riporto di seguito un estratto con la mappa delle parole chiave individuate nell’e-book.
Vi invito a osservare la scelta dei termini, ma anche il loro ordinamento: se c’è qualcosa che vi sembra meriti attenzione o che non vi è chiaro, potete segnalarmelo e mi impegno a ritornare sull’argomento al più presto!
Il sito “Shepherd” offre una piattaforma di apprendimento per gli studenti che integra vari strumenti educativi in un unico posto. Consente agli utenti di prendere appunti, generare valutazioni di apprendimento, pianificare lo studio, e usufruire di tutor sia AI che umani. Offre due tipi di abbonamenti, uno di base e uno premium, con diversi servizi inclusi come la creazione di flashcards e quiz adattivi. Inoltre, è supportato da Y Combinator e utilizza l’intelligenza artificiale di GPT per migliorare l’esperienza di apprendimento.
Y Combinator è un acceleratore di startup molto noto, fondato nel 2005 negli Stati Uniti. È famoso per supportare e finanziare aziende nelle loro fasi iniziali, offrendo loro capitale di avvio, risorse e mentoring per aiutarle a svilupparsi rapidamente. Tra le aziende che hanno partecipato a Y Combinator ci sono Airbnb, Dropbox, e Reddit, che dimostra l’impatto significativo di questo acceleratore nell’industria tecnologica e startup.
Il coinvolgimento dell’acceleratore di startup ci fa pensare che gli studi preliminari su questo tipo di business lo indichino come promettente sul piano economico e quindi, come insegnanti, siamo chiamati a porci qualche domanda su come l’eventuale successo di questi strumenti presso il pubblico degli studenti potrà cambiare il nostro lavoro. Qui non siamo più di fronte a uno strumento di consultazione che può “fare i compiti”, rispondendo alle domande al posto dello studente, ma a un vero e proprio sistema di supporto per l’autoistruzione e l’autovalutazione.
Del resto, il sistema non si ferma alla sola prospettiva di supportare gli studenti, ma si offre anche come strumento per le scuole e le università.
Il sito “Shepherd” per le scuole offre un supporto agli studenti tramite un’integrazione di tutoraggio AI e umano per ridurre i costi del supporto scolastico e accademico fino al 50%. La piattaforma permette di personalizzare le lezioni e le valutazioni di apprendimento basate sui curricula caricati, e propone un sistema di tutoraggio che mira a migliorare i voti, la motivazione e la ritenzione degli studenti. Inoltre, garantisce l’integrità accademica e la sicurezza dei dati degli studenti.
Questo l’inizio del mio cammino di esplorazione… Il seguito alla prossima puntata.
abbiamo già avuto modo di riflettere più volte su quanto un assistente artificiale possa rendere più efficace e stimolante la nostra attività di valutazione, usualmente percepita come uno dei compiti più noiosi, monotoni e frustranti da parte della categoria professionale degli insegnanti di ogni ordine e grado.
Al nostro arrivo sulla home page veniamo accolti da un chatbot, con questa proposta di interazione:
Ovviamente, chiediamo di saperne di più e ci vengono proposte alcune alternative: una linea di approfondimento sull’integrazione con i sistemi LMS (tra cui spiccano Moodle e Blackboard), una più tecnica sulla disponibilità di API (al momento non disponibile, contrattabile, diciamo, su misura) e una più accademica sulla presenza di casi di studio.
Questa ultima possibilità mi sembra la più interessante da proporvi, perché si lega bene a riflessioni che abbiamo fatto in passato sulla base di esperienze empiriche anche con strumenti gratuiti. Vengono citati tre studi di riferimento: i primi due sono entrambi dell’Università di Birmingham e il terzo di JSC (l’agenzia britannica per il digitale, i dati e la tecnologia che si occupa di istruzione terziaria, ricerca e innovazione, associazione no profit). Vengono pubblicati direttamente sul sito di Graide e non ci sono riferimenti a pubblicazioni scientifiche esterne, il che riduce forse la loro attendibilità ai nostri occhi. Tuttavia, la distribuzione nel tempo (dal 2021 al 2023), ci spinge a considerare con interesse i risultati, che non sembrano frutto di un’esperienza episodica o improvvisata, nata sull’onda dell’entusiasmo e delle “mode” che anche nella pedagogia, come nella tecnologia, si manifestano spesso nel mondo che ci circonda.
Il primo articolo, del novembre 2021, viene sintetizzato così nell’abstract iniziale:
Graide di 6 Bit Education è una piattaforma di valutazione e feedback basata sull’intelligenza artificiale. Impara il modo in cui gli educatori danno il feedback in modo da non dover valutare la stessa risposta due volte. Questa ricerca ha confrontato la valutazione su carta con quella sulla piattaforma Graide per 10 domande con 172 invii per domanda. I tempi medi di valutazione si sono ridotti del 74% e il numero di parole di feedback fornite è aumentato di un fattore di 7,2. Stimiamo che un’università, con 3500 studenti STEM, che utilizza Graide potrebbe risparmiare oltre 240.000 sterline all’anno.
Viene dunque evidenziata un’utilità per i feedback nei corsi universitari, con una forte enfasi sull’aspetto economico e pratico più che su quello metodologico-didattico.
Lo studio del 2022, sempre dell’Università di Birmingham mostra in modo più oggetivo e “data driven” cosa accade utilizzando uno strumento come Graide:
46 membri del personale e assistenti didattici post-laurea hanno utilizzato Graide durante il progetto pilota, 31 hanno partecipato all’indagine e le statistiche principali del progetto pilota sono le seguenti:
Quantità media di feedback dato al compito: 55,3 parole
Tempo medio impiegato per valutare i compiti: 5,3 minuti
22532 domande classificate nel set di dati.
10197 (45.3%) Domande valutate in 0-14 secondi.
6873 (30.5%) Domande valutate da 0 a 6 secondi
254.620 parole di feedback
20.794 parole di feedback digitate (utilizzo 12,2x)
46 dipendenti hanno utilizzato Graide per contrassegnare il lavoro (31 hanno partecipato all’indagine)
Rispetto ai sistemi esistenti:
L’80% ritiene che sia più facile dare un feedback coerente
Il 71% trova più facile dare un feedback di alta qualità
Il 58% afferma che è più facile per gli studenti partecipare e ricevere feedback, il resto afferma che è lo stesso
Il 90% lo trova più veloce
Graide ha mostrato una riduzione media del 53% dei tempi di valutazione.
Il 94% degli utenti desidera continuare a utilizzare Graide.
La recensione più interessante è comunque quella del 2023, a cura dell’agenzia britannica per il digitale. In questo caso si rimanda anche all’articolo esterno al sito del produttore, proprio sul sito del Centro Nazionale per l’Intelligenza Artificiale: Graide Pilot Overview – Artificial intelligence (jiscinvolve.org) Il Centro Nazionale per l’Intelligenza Artificiale nell’istruzione terziaria (NCAI) mira ad accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nell’istruzione. Attraverso una serie di progetti pilota e di test che permettono ai membri di Jisc di sperimentare direttamente l’implementazione dell’AI, il NCAI può valutare diversi prodotti AI e condividere i loro punti di forza, aiutando i membri a comprendere meglio in quali circostanze gli strumenti AI funzionano bene.
Il test pilota di Graide nel settore dell’istruzione superiore aveva come obiettivo studiare la domanda di strumenti di valutazione AI e verificare se Graide potesse soddisfare tali esigenze. Iniziato a marzo 2022 e concluso a gennaio 2023, il progetto si è svolto in due fasi: nella prima, nove università hanno testato Graide e sono state intervistate per scoprire l’utilità della piattaforma; nella seconda, cinque università hanno sperimentato Graide direttamente.
I feedback rilevati indicano che Graide è particolarmente efficace nell’ambito matematico, grazie a un’interfaccia intuitiva e alla capacità di dare feedback consistente, migliorando anche la coerenza del feedback fornito dai docenti. Tuttavia, Graide si è mostrato meno efficace per domande matematiche più complesse con meno risposte standardizzate e per materie meno quantitative.
Le risposte degli studenti al monitoraggio mostrano un apprezzamento per la rapidità e la qualità del feedback ricevuto tramite Graide, con la maggior parte che desidererebbe continuare ad utilizzarlo.
E se questa sintesi dell’articolo sopra linkato di Tom Moule comincia a mettervi un po’ di curiosità e vi siete persi i miei post precedenti, trovate prove ed esperimenti su www.federicascarrione.info.
