AI, apprendimento e Università: primi risultati del progetto AI-LEAP - LEArning Personalization with AI and of AI

AI-LEAP – LEArning Personalization with AI and of AI
(Personalizzazione dell’apprendimento dell’IA e con l’IA)
http://www.ai-leap.it/

Sta per concludersi il percorso di tre importanti università italiane nella conoscenza e nel superamento delle paure dell’Intelligenza Artificiale per un utilizzo consapevole.

Negli ultimi anni, l’attenzione verso l’Intelligenza Artificiale (IA), la cui applicazione è sempre più
diffusa, con impatti crescenti che si portano dietro conseguenze normative, politiche, sociali, economiche, etiche, psicologiche, è costantemente aumentata. Tuttavia, in questi stessi anni, si è contemporaneamente assistito a un distacco, anch’esso crescente, tra i progressi scientifici e la conoscenza che i suoi fruitori hanno, anche solo dei principi base dell’IA. Risulta pertanto fondamentale creare una consapevolezza e diffondere una corretta conoscenza di queste tecnologie trasformative. La disseminazione scientifica raggiunge infatti solo una minima parte della popolazione e la società richiede tempo per assimilare concetti, quando invece il progresso su questo fronte ha un passo molto più lento. Il complesso processo di costruzione/interpretazione del mondo permeato dall’IA richiede la costruzione di strumenti concettuali adeguati nelle persone e nella società.

Esattamente in questa ottica si stanno concludendo i lavori di AI-LEAP – LEArning Personalization with
AI and of AI (Personalizzazione dell’apprendimento dell’IA e con l’IA), il progetto innovativo, a cura
di tre università italiane, volto a promuovere l’apprendimento mediante l’Intelligenza Artificiale.
Il percorso, iniziato nel 2023, è finanziato dalla Fondazione Compagnia di San Paolo e dalla Fondazione
CDP, ente no profit del Gruppo Cassa Depositi e Prestiti (CDP), attraverso il Bando Intelligenza Artificiale Ambito Educazione e Formazione -, ed è strutturato in tre parti, che sono gestite rispettivamente dall’Università degli Studi di Torino (Dipartimento di Informatica e di Psicologia), dall’Università degli Studi di Napoli Federico II e dall’Università del Piemonte Orientale con DAIRI, il Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione dell’Azienda Ospedaliero – Universitaria “SS. Antonio e Biagio e Cesare Arrigo” di Alessandria.

AI-LEAP, in questi anni di lavoro, si è posta e sta raggiungendo una serie di obiettivi per rendere i cittadini consapevoli e attivi nella società, mirando a sviluppare soluzioni innovative per promuovere
l’apprendimento dell’IA e l’apprendimento con l’IA e affrontando tre importanti sfide.
La prima è educativa e riguarda l’adattamento dell’ambiente di apprendimento alle caratteristiche e alle
abilità cognitive del discente. La seconda sfida è tecnologica e riguarda la realizzazione di strumenti che o
utilizzano l’IA come strumento che facilita l’apprendimento, oppure come argomento di apprendimento, in maniera personalizzata. Infine, la terza sfida è favorire la crescita di una cultura dell’IA.

L’Università di Torino, capo fila del progetto, ha individuato abilità di base coinvolte nel machine learning e negli approcci probabilistici all’IA; il riconoscimento precoce, nei bambini, del mix individuale di tali abilità permette un training personalizzato finalizzato a rinforzare eventuali debolezze, in particolare ha sviluppato un programma di intervento per bambini della scuola primaria che mira a personalizzare l’apprendimento dei concetti alla base del machine learning, adattando i contenuti alle loro strategie di ragionamento. L’Università di Napoli ha utilizzato strumenti di “embodied AI” per produrre materiali didattici modulari e componibili in esperienze didattiche personalizzate.

L’Università del Piemonte Orientale ha sviluppato strumenti adattativi per l’insegnamento di linee
guida mediche ai professionisti del settore, in collaborazione con l’Ospedale di Alessandria, strumenti
per facilitare nei medici l’apprendimento e l’attuazione delle linee guida cliniche sulla base della specifica storia clinica dei pazienti. Il fil rouge che unisce le tre componenti consiste nel tentativo di personalizzazione, declinato sia in riferimento alle esperienze di apprendimento dei concetti base dell’IA, sia in riferimento alle possibili applicazioni che l’IA può avere in ambiti specifici come quello medico.
“L’unità di ricerca di Torino ha messo a punto attività di machine learning concepite per insegnare i concetti alla base di questo ramo dell’intelligenza artificiale a bambini degli ultimi anni della scuola elementare. – spiega il Professor Matteo Baldoni dell’Università di Torino – Le attività sono giocose, non fanno uso del computer o di altri dispositivi e possono essere svolte nel contesto scolastico. L’unità sta inoltre verificando sperimentalmente se un training appositamente costruito per allenare il ragionamento deliberato dei bambini su aspetti rilevanti del machine learning possa favorirne l’apprendimento. Indipendentemente dalla sua efficacia per l’apprendimento del machine learning, il training si compone di attività esperienziali e riflessioni sul pensiero che promuovono le capacità di ragionamento dei bambini. Globalmente considerato, l’approccio è volto a favorire nei bambini la consapevolezza di alcuni aspetti dell’intelligenza artificiale (aiutandoli a conoscerne funzioni e benefici), allenando al contempo il pensiero deliberato”.

“Il progetto Teach E-AI 2C, seguito dall’Università Federico II di Napoli – racconta la Professoressa
Michela Ponticorvo – ha coinvolto oltre 230 studenti di scuola primaria e secondaria di primo grado in un percorso educativo sull’Intelligenza Artificiale e la robotica, attraverso attività teoriche e pratiche: sono state realizzate unità di apprendimento e laboratori in classe con il software sviluppato appositamente “Robotic Farm” e i robot Thymio. La partecipazione a queste attività ha consentito agli studenti di aumentare significativamente le loro conoscenze e aumentare la loro consapevolezza sull’IA e la robotica. I risultati contribuiranno alla definizione di linee guida per la didattica sull’Embodied AI”.
“Anche l’Università del Piemonte Orientale, in stretta collaborazione con l’Ospedale di Alessandria –
spiega il Professor Paolo Terenziani – ha sviluppato un approccio basato su metodologie di Intelligenza
Artificiale per supportare l’insegnamento in ambito medico, fornendo strumenti simulativi per facilitare
l’apprendimento di come le linee guida cliniche possano essere applicate per il trattamento dei pazienti.
L’approccio è stato utilizzato in un corso di sei mesi (sulla linea guida clinica per il rischio cardiovascolare) per studenti in medicina, suddivisi in una classe che ha sfruttato l’intelligenza artificiale ed una che ha usufruito solo di una didattica tradizionale. Test in itinere e valutazione finale hanno dimostrato quanto l’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale possa essere vantaggioso anche nell’ambito della formazione in medicina”.

Grazie a Pop AI, partner territoriale del progetto, sono state seguite, passo passo, tutte le attività di
divulgazione e disseminazione dei benefici dell’intelligenza artificiale, nel supporto alle iniziative
realizzate dai vari attori coinvolti nel progetto. “In particolare Pop AI – sottolinea Emanuela Girardi,
fondatrice e Presidente di Pop AI – si è occupata della promozione dei benefici delle tecnologie di AI
e della creazione di consapevolezza sui rischi connessi a usi scorretti o malevoli e sulle modalità per gestirli in modo responsabile. L’obiettivo di Pop AI è da sempre quello di promuovere un uso sicuro e responsabile
dell’AI”.