Il feedback automatizzato, reso possibile da strumenti tecnologici avanzati come l’intelligenza artificiale, rappresenta una frontiera emergente per superare alcune delle sfide tradizionali legate alla personalizzazione e alla scalabilità del processo valutativo, soprattutto in classi numerose. In Italia, nonostante l’interesse crescente a livello europeo, l’adozione di valutazioni supportate da tecnologie digitali rimane limitata e presenta numerose sfide. Tali criticità sottolineano l’urgenza di promuovere lo sviluppo professionale dei docenti, attraverso percorsi di formazione mirati a integrare il feedback automatizzato nelle pratiche didattiche, al fine di valorizzare il potenziale trasformativo di questi strumenti. In tale contesto è sorto il PRIN “AI&F”, volto a definire una metodologia per l'utilizzo di un framework di machine learning open-source per supportare i docenti nel fornire feedback di alta qualità a gruppi numerosi di studenti generando percorsi interattivi e trasformativi in una logica ecosistemica. Il contributo presenta gli attuali avanzamenti della ricerca e delinea le future prospettive di sviluppo.
AI e Feedback. Interazione tra agenti umani e artificiali per valutare prove scritte in ambito universitario
Michele Giuliano, Michele Giuliano;Montone, Antonella
2025-01-01
Abstract
Il feedback automatizzato, reso possibile da strumenti tecnologici avanzati come l’intelligenza artificiale, rappresenta una frontiera emergente per superare alcune delle sfide tradizionali legate alla personalizzazione e alla scalabilità del processo valutativo, soprattutto in classi numerose. In Italia, nonostante l’interesse crescente a livello europeo, l’adozione di valutazioni supportate da tecnologie digitali rimane limitata e presenta numerose sfide. Tali criticità sottolineano l’urgenza di promuovere lo sviluppo professionale dei docenti, attraverso percorsi di formazione mirati a integrare il feedback automatizzato nelle pratiche didattiche, al fine di valorizzare il potenziale trasformativo di questi strumenti. In tale contesto è sorto il PRIN “AI&F”, volto a definire una metodologia per l'utilizzo di un framework di machine learning open-source per supportare i docenti nel fornire feedback di alta qualità a gruppi numerosi di studenti generando percorsi interattivi e trasformativi in una logica ecosistemica. Il contributo presenta gli attuali avanzamenti della ricerca e delinea le future prospettive di sviluppo.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
