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L'uso di strumenti e sistemi di IA può potenzialmente migliorare l'insegnamento, l'apprendimento e la valutazione, fornire migliori risultati di apprendimento e aiutare le scuole a operare in modo più efficiente. 

Per massimizzare i benefici dell'IA nell'istruzione, è fondamentale essere consapevoli dei rischi e delle preoccupazioni etiche. Gli insegnanti e gli educatori devono sapere se i sistemi di IA che stanno utilizzando sono affidabili, equi, sicuri e degni di fiducia e se la gestione dei dati educativi è sicura, protegge la privacy degli individui ed è utilizzata per il bene comune. 

Nelle sezioni seguenti sono riportati alcuni aspetti critici che possono emergere durante l'utilizzo di strumenti e sistemi di IA e vengono fornite misure di mitigazione per affrontare questi aspetti. 

I dati sono la linfa vitale dell'IA. Nel contesto dell'istruzione, la maggior parte dei sistemi di IA raccoglie e analizza grandi quantità di dati degli studenti per personalizzare le esperienze di apprendimento, fornire approfondimenti e persino prevedere le prestazioni future. Sebbene questo approccio basato sui dati abbia i suoi vantaggi, solleva notevoli problemi di privacy. 

Gli studenti generano un'impronta digitale ogni volta che interagiscono con un sistema di intelligenza artificiale, inviando compiti, partecipando a discussioni online o consultando risorse didattiche. Questi dati, spesso sensibili e personali, possono essere soggetti a usi impropri o a violazioni se non vengono gestiti e protetti in modo adeguato. 

Per ridurre i rischi associati all'alimentazione dei dati, le scuole e gli educatori dovrebbero adottare le seguenti strategie: 

Sviluppare l'alfabetizzazione ai dati: Assicurarsi che gli educatori abbiano una comprensione adeguata della privacy dei dati, degli algoritmi di IA e delle implicazioni della condivisione di dati apparentemente non importanti con i modelli di IA. 

Implementare linee guida per la raccolta dei dati: Stabilire linee guida chiare per la raccolta dei dati, specificando i tipi di dati che possono essere inseriti nei modelli di IA e garantendo che vengano utilizzate solo le informazioni pertinenti e necessarie. 

Stabilire chiare politiche sulla privacy dei dati: Elaborare politiche dettagliate sulla privacy dei dati che delineino le modalità di raccolta, archiviazione e utilizzo delle informazioni personali. Stabilire in quali circostanze verrà utilizzata l'IA e se o quando verranno utilizzati i dati personali con questi strumenti. 

Leggere le politiche sulla privacy: Leggere sempre le norme sulla privacy di tutti gli strumenti o siti web basati sull'IA che si utilizzano per capire come vengono raccolti, archiviati e utilizzati i propri dati (o quelli dei propri studenti). 

Evitare di condividere informazioni personali: Gli educatori devono evitare di condividere informazioni personali come nome e cognome, numero di telefono o indirizzo e-mail quando utilizzano strumenti di intelligenza artificiale e devono osservare le limitazioni relative all'età. 

Ottenere il consenso informato: Chiedere il consenso agli studenti e alle loro famiglie prima di raccogliere informazioni personali da utilizzare con la tecnologia AI. Il consenso deve essere informato, cioè basato su una chiara spiegazione dello scopo e dei benefici della raccolta dei dati quando vengono utilizzati con gli strumenti di IA. 

Proteggere i dati: Stabilire un solido sistema di protezione contro gli attacchi informatici e le violazioni dei dati. 

La distorsione algoritmica è un altro problema etico urgente nell'istruzione basata sull'IA. 

I sistemi di IA vengono addestrati su vasti insiemi di dati, apprendono modelli e prendono decisioni sulla base di questi dati. Se i dati di addestramento sono distorti, anche le decisioni del sistema di IA possono essere distorte. Ad esempio, i risultati di un programma di IA che genera immagini possono presentare stereotipi basati su fattori come il colore della pelle, il sesso o l'età. Ad esempio, potrebbe rappresentare un "professore" come un uomo bianco e anziano, riflettendo i pregiudizi storici secondo cui i professori erano per lo più uomini. 

Inoltre, l'intelligenza artificiale è spesso accurata, ma non sempre è perfetta e gli studenti potrebbero ricevere contenuti imprecisi. È il caso delle allucinazioni dell'IA, in cui un modello di IA genera informazioni false, fuorvianti o illogiche, ma le presenta come se fossero un dato di fatto. È più comunemente associato ai generatori di testo dell'IA, ma può verificarsi anche nei sistemi di riconoscimento delle immagini e nei generatori di immagini dell'IA. In qualità di educatori, è importante valutarne l'affidabilità per garantirne l'efficacia e la validità. 

Per affrontare questi rischi, gli educatori possono adottare le seguenti misure: Qualità e integrità dei dati: L'accuratezza dei sistemi di IA dipende fortemente dalla qualità e dall'integrità dei dati su cui vengono addestrati. Gli educatori possono prima valutare e verificare i risultati generati dall'IA con fonti affidabili prima di accettarli come veri (fast-checking). Questo aiuta a garantire che gli algoritmi di IA producano risultati affidabili e imparziali. Robustezza in contesti diversi: I sistemi di IA devono essere testati per verificarne la robustezza in contesti educativi diversi, come popolazioni di studenti differenti, ambienti di apprendimento diversi e ambiti disciplinari. Ad esempio, uno strumento di apprendimento linguistico basato sull'IA dovrebbe essere testato in classi con studenti provenienti da diversi contesti linguistici per garantire che supporti efficacemente l'acquisizione della lingua per tutti gli studenti. 

Valutazione dello sviluppo dell'artefatto: Invece di valutare solo il prodotto finale, gli educatori dovrebbero esaminare anche il processo di sviluppo dell'artefatto. Ciò implica una revisione approfondita della metodologia, delle fonti di dati e del ragionamento utilizzato per creare l'artefatto per verificarne la credibilità e l'autenticità. 

Prestazioni a lungo termine: La valutazione delle prestazioni a lungo termine dei sistemi di IA è fondamentale per garantirne l'affidabilità nel tempo. Monitorare il modo in cui i sistemi di IA si adattano e si evolvono con il mutare dei requisiti educativi e delle sfide emergenti aiuta a mantenerne l'efficacia e la validità.

Man mano che le scuole si affidano sempre più alle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, c'è il rischio che insegnanti e studenti diventino troppo dipendenti dalla tecnologia. Ciò potrebbe ridurre le loro capacità di pensiero critico e di risoluzione dei problemi e la capacità di analizzare, valutare e formare pensieri indipendenti. A lungo andare, questa dipendenza potrebbe ostacolare il loro sviluppo cognitivo generale e limitare la loro capacità di pensare in modo critico. 

Per affrontare questo problema, gli educatori possono considerare i seguenti elementi durante l'implementazione degli strumenti di IA: 

Adattamento continuo: Gli educatori devono adattare continuamente i loro approcci per mantenere un equilibrio ragionevole tra l'uso dell'IA e il pensiero critico. Possono progettare e integrare l'uso dell'IA con attività che promuovano l'indagine indipendente e la risoluzione dei problemi. 

Promuovere la collaborazione tra uomo e IA: Gli educatori devono sottolineare l'importanza della collaborazione uomo-IA piuttosto che affidarsi esclusivamente all'IA o all'intelligenza umana. Promuovere l'idea che l'IA sia uno strumento per aumentare le capacità umane, piuttosto che sostituirle. 

Incoraggiare la collaborazione: Gli educatori possono integrare l'uso dell'IA con attività di apprendimento collaborativo che richiedono agli studenti di lavorare insieme, discutere idee e risolvere problemi in gruppo. 

In conclusione, gli educatori e le scuole sono incoraggiati a esplorare e a familiarizzare con le "Linee guida etiche sull'uso dell'intelligenza artificiale e dei dati nell'insegnamento e nell'apprendimento per gli educatori" pubblicate dalla Commissione europea.