Nel contesto delle sfide legate all’inclusione scolastica, si delineano nuove soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, destinate a supportare l’apprendimento personalizzato di alunni con bisogni educativi speciali (BES).
Un esempio rilevante è Pathway Companion, una piattaforma ideata per fornire strumenti utili a neuropsichiatri, docenti di sostegno, educatori e famiglie.
This initiative è il risultato di una collaborazione tra enti di ricerca, istituzioni accademiche e organizzazioni del terzo settore, tra cui la Fondazione Mondo Digitale ETS, l’IRCCS Fondazione Don Carlo Gnocchi, ITLogiX e l’Università degli Studi Roma Tre. Questa tecnologia si propone di affiancare nel percorso d’apprendimento quotidiano i bambini di età compresa tra 8 e 14 anni che presentano difficoltà di lettura, comprensione del testo e altre problematiche legate a bisogni educativi speciali.
Una piattaforma adattiva e personalizzabile per sostenere gli sforzi dei docenti
La popolazione studentesca con disabilità è in costante aumento, avvicinandosi a 338mila alunni, ovvero circa il 4,1% del totale degli iscritti.
È in crescita anche il numero di insegnanti per il sostegno (+10%), migliorando il rapporto alunno-insegnante; tuttavia, l’efficacia dell’apprendimento non progredisce, poiché un docente su tre non ha una formazione specifica e il 12% viene assegnato in ritardo. Un’ulteriore criticità è la scarsa formazione in tecnologie educative: solo in una scuola su quattro (24%) tutti gli insegnanti di sostegno hanno frequentato almeno un corso specifico di aggiornamento.[1]
Gli strumenti tecnologici e informatici evolvono continuamente, ma spesso mancano la formazione e le competenze digitali necessarie ai docenti. Per affrontare queste problematiche, la Fondazione Mondo Digitale, insieme a Google, ha sviluppato una piattaforma adattiva e personalizzabile, basata sull’intelligenza artificiale, per supportare le comunità educative impegnate in contesti vulnerabili.
Arin: il chatbot che personalizza la didattica
La piattaforma è stata concepita in collaborazione con un team di neuropsichiatri infantili. L’accesso alla piattaforma avviene tramite Arin, un chatbot intelligente – basato su ChatGPT – che assiste gli utenti impiegando un’architettura che si avvale di tre motori interconnessi di intelligenza artificiale generativa. Gli insegnanti o i professionisti iniziano creando un profilo di ogni singolo alunno con informazioni riguardanti età, classe frequentata e specifiche difficoltà, evitando l’inserimento di dati identificativi.
In base all’addestramento del modello, attraverso logiche conversazionali, Arin suggerisce strategie didattiche e strumenti compensativi adatti a supportare lo studente, elaborando proposte per contenuti didattici personalizzabili.
Il materiale didattico caricato dalla figura docente sulla piattaforma viene adattato in base alle specifiche esigenze di ciascun bambino, migliorando elementi quali leggibilità, comprensione e accessibilità.
Strategie e strumenti su misura per ogni studente
In aggiunta, il sistema ha la capacità di generare mappe mentali e schede didattiche di supporto.
Il modello attualmente è in fase beta e già dispone dei primi due motori, che comprendono la creazione di profili personalizzati per ogni bambino con BES e la fornitura di suggerimenti a professionisti su strategie e strumenti compensativi specifici; per i docenti, vi è la possibilità di adattare materiale didattico secondo le necessità dell’alunno.
Verso un tutor intelligente sempre più evoluto
Il terzo motore sarà disponibile a partire da settembre, prevedendo un tutor intelligente personalizzato sui bisogni educativi di ciascun alunno, da utilizzare sotto la supervisione di un adulto.
In prospettiva, il tutor intelligente, in base ai feedback di docenti ed esperti coinvolti nell’apprendimento, adatterà costantemente strategie, strumenti e contenuti didattici, garantendo così un apprendimento personalizzato, monitorato e rispettoso della privacy.
Teacher in the loop: sinergia tra uomo e macchina
Lo schema di funzionamento è quello dell’human-in-the-loop, che prevede l’intervento dell’intelligenza umana nel momento in cui una macchina affronta difficoltà. In tali situazioni, l’individuo fornisce dati iniziali all’algoritmo di apprendimento. Attraverso questo feedback, l’algoritmo migliora progressivamente le sue previsioni e il suo processo decisionale, portando a risultati sempre più soddisfacenti. L’human-in-the-loop e l’IA mirano a combina il potenziale della macchina con quello dell’intelligenza umana, creando un processo decisionale fondato su dati e logica umana, riducendo così il margine d’errore da parte dell’algoritmo.
Nel contesto di questo progetto, si può parlare di teacher on the loop, dove i materiali didattici suggeriti dall’insegnante vengono elaborati dall’IA e possono essere modificati in qualsiasi fase prima di essere proposti agli studenti e caricati sulle piattaforme di e-learning. La figura docente è vista come parte integrante del processo adattivo; se il sistema fornisce dati, tracciamenti e indicatori di comprensione, è compito dell’insegnante, insieme alla famiglia, interpretare questi segnali nel contesto reale dello studente. Questo modello consente alla macchina di amplificare la capacità del docente, educatore e genitore di comprendere e intervenire.
Note
[1] Aumentano gli alunni con disabilità e persistono criticità per l’inclusione scolastica, Rapporto Istat, febbraio 2024
