AI e Formazione: Un Nuovo Paradigma Didattico – recensione di “AI Experience con 101Ò” (Fòrema, 2024)

Articolo a cura di Federica Illuzzi e Gianluca Viola

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo profondamente il mondo dell’istruzione e della formazione, introducendo strumenti innovativi che migliorano l’apprendimento e ne amplificano l’efficacia. In questo scenario, AI Experience con 101Ò, realizzato dall’AI Development Team di Fòrema, si distingue come un contributo prezioso. Il libro si propone come una guida pratica all’integrazione dell’AI nei processi formativi, con un approccio che mette al centro l’esperienza, trasformando l’AI da semplice strumento tecnologico a una vera e propria metodologia didattica in grado di rivoluzionare l’insegnamento e l’apprendimento.

Uno degli elementi più interessanti dell’opera è il legame tra l’Intelligenza Artificiale e il ciclo di apprendimento esperienziale di Kolb. Gli LLM vengono presentati come dispositivi in grado di arricchire ogni fase del percorso formativo: dalla progettazione dei corsi all’analisi dei bisogni, dalla conduzione delle attività formative fino alla valutazione dei risultati.

Grazie a tecnologie come l’Adaptive Learning, i chatbot e le simulazioni immersive, i formatori hanno la possibilità di personalizzare l’insegnamento in base alle esigenze specifiche degli studenti, offrendo esperienze didattiche più dinamiche e su misura.

Il fattore adattativo dell’approccio utilizzato, supportato dalle tecnologie, permette infatti di ritagliare una formazione su misura per ciascuna risorsa umana, nell’ottica di una formazione life-long e sempre pertinente al contesto.

I fabbisogni formativi possono essere identificati e selezionati avvalendosi delle tecnologie, sulla base di attitudini e necessità del singolo discente. Le modalità di somministrazione, i tempi e i contenuti possono essere progettati ad hoc per ognuno e possono essere variati, per via della versatilità delle soluzioni, in qualsiasi momento e adattati a nuovi scopi. Un sistema di apprendimento in continuo divenire che può inseguire le necessità del singolo. Pertanto, si propone come un’alternativa ad alta efficacia rispetto alla formazione aziendale erogata in modalità “standard”.

Il libro si suddivide in due macroaree. La prima approfondisce il ruolo dell’AI come strumento didattico, mentre la seconda si concentra sulle sue applicazioni pratiche. Un concetto chiave è quello della formazione adattiva, che sfrutta lo strumento per personalizzare i percorsi di apprendimento in tempo reale. Grazie alle piattaforme di Learning Analytics, è possibile raccogliere dati sul comportamento degli studenti e adattare i contenuti in base ai loro progressi e alle loro difficoltà. Questo approccio promuove un modello di apprendimento continuo, in cui ogni studente riceve il supporto più adatto alle necessità.

Un altro aspetto innovativo affrontato riguarda l’utilizzo dell’AI nella progettazione didattica. Gli autori spiegano come l’intelligenza artificiale possa supportare sia la macro che la micro-progettazione dei corsi, suggerendo contenuti personalizzati e adattando le attività formative ai diversi stili di apprendimento.

L’analisi predittiva consente di individuare con maggiore precisione le competenze che saranno richieste nel futuro, aiutando i formatori a costruire percorsi didattici mirati e aggiornati rispetto ai cambiamenti del mercato del lavoro.

Durante l’erogazione della formazione, l’AI assume un ruolo chiave nel fornire feedback immediati e personalizzati. Strumenti come i tutor virtuali e le piattaforme di simulazione permettono agli studenti di sperimentare situazioni realistiche in ambiente controllato, ricevendo suggerimenti e correzioni in tempo reale. L’utilizzo della gamification e della Realtà virtuale rende l’apprendimento più coinvolgente, mentre i chatbot possono rispondere alle domande e chiarire dubbi in modo più rapido ed efficace.

Anche la fase di valutazione dell’apprendimento beneficia degli LLM, grazie a strumenti avanzati di analisi dei dati. Il testo spiega come i modelli possano misurare i progressi degli studenti attraverso sistemi di valutazione adattiva, che modulano la difficoltà dei test in base alle risposte fornite. Le dashboard analitiche consentono ai formatori di monitorare in modalità sincrona l’andamento del percorso d’apprendimento e di apportare eventuali modifiche per ottimizzarne l’efficacia.

Oltre agli aspetti metodologici e pratici, il volume affronta anche le sfide e le implicazioni pedagogiche legate all’uso di tali dispositivi nella formazione continua.

Tra le criticità emergenti, spiccano la necessità di evitare un’eccessiva standardizzazione dei percorsi di apprendimento, il rischio di bias nei dati utilizzati per addestrare gli algoritmi e l’importanza di un uso etico e responsabile dell’Intelligenza Artificiale. Si sottolinea, infatti, come la “blackbox” debba essere considerata di supporto all’intelligenza umana, e non un suo sostituto. L’interazione critica e ponderata fra uomo e macchina rimane fondamentale per preservare gli aspetti relazionali e motivazionali del processo di insegnamento-apprendimento, elementi fondanti per il successo di qualsiasi processo educativo.

AI Experience con 101Ò può essere, pertanto, una risorsa di grande valore per chi lavora nel settore della formazione e vuole approfondire le potenzialità delle nuove tecnologie in ambito didattico. Il libro offre una panoramica completa e aggiornata sugli strumenti e le metodologie emergenti, delineando un modello formativo in cui l’AI non è solo un mezzo di supporto, ma un motore di innovazione pedagogica. Grazie a un approccio pratico e sperimentale, il volume si rivela essenziale per ripensare l’apprendimento nell’era digitale dell’informazione, promuovendo un’educazione continua più efficace, inclusiva e personalizzata.

Il contesto in cui si sviluppano i prodotti presentati nell’opera è altamente mutevole, pertanto le modalità scelte per la progettazione sono volutamente versatili e agili. In ogni momento della progettazione possono cambiare completamente gli scenari, sia in termini di fabbisogni che di budget. Per far fronte alla complessità del contesto, la metodologia scelta si basa su storie agili e sprint.

Una storia agile è costituita da una struttura semplice e narrativa che, partendo dal ruolo ricoperto, spiega gli strumenti che si vogliono utilizzare e il perché, ovvero gli obiettivi da raggiungere.

Lo sprint è un ciclo di sviluppo, basato su un set di storie agili, nel quale pressoché tutti i parametri possono mutare, tranne il tempo. In questa trattazione uno sprint dura un mese. Al termine di ogni sprint, dopo opportuni test di validazione delle funzionalità, se il ciclo è completato la procedura può essere archiviata per essere utilizzata in futuro.

Negli ultimi capitoli il test fornisce una serie di applicazioni (alcune già progettate e altre ancora da progettare) per molte figure in ambito HR, da progettisti della formazione, ai coach, da trainer di hard e soft skills ad HR Manager.

Tra le applicazioni in fase di test in ambito HR Management sono annoverate alcune soluzioni di supporto alla selezione del personale. Tra tutte, queste sono le più delicate, in quanto le analisi del curriculum vitae potrebbero essere affette da bias, che potrebbero penalizzare per criteri legati al genere o ad altri attributi non prettamente legati alla sfera lavorativa. Questa è la sfida principale dei prossimi sprint.

L’intelligenza artificiale sta modificando e modificherà il mondo dell’istruzione e della formazione. Se la sfida è ormai lanciata, questo manuale operativo fornisce le basi per coglierla con la giusta criticità e senza paura.

Il libro recensito è stato cortesemente fornito dalla casa editrice.