In che modo il Machine Learning può migliorare il futuro dell’istruzione? Nel settore dell’istruzione il Machine Learning e l’intelligenza artificiale sono molto utili e possono migliorare con successo i processi di insegnamento e apprendimento. Il machine learning nell’istruzione consente di offrire a ogni studente un’esperienza educativa personalizzata, guidandolo nell’apprendimento, e consentendogli di seguire il ritmo più idoneo alle sue potenzialità e inclinazioni.

La didattica a distanza nel periodo pandemico ci ha mostrato come gli studenti abbiano bisogno di soluzioni e competenze tecnologiche, sia in emergenza che per le attività di routine, ma anche di tutoring, metodo valutativo e affettività che solo il confronto con altri umani possono garantire.

Ciò che invece è richiesto alla ricerca e alle politiche educative è di interrogarsi su come l’Intelligenza Artificiale possa favorire l’apprendimento umano e fare in modo che siano gli educatori stessi a guidare la trasformazione, rivolgendo richieste alle aziende tecnologiche.

Ci sono già software adottati da alcune scuole e università che utilizzano l’intelligenza artificiale sia per aumentare l’accessibilità dei contenuti – sottotitolazione dei video, trascrizione delle lezioni, traduzione automatica – che per aumentare le possibilità di apprendimento e di definizione della didattica.

Adaptive Learning

L’apprendimento adattivo analizza le prestazioni dello studente in tempo reale e modifica i metodi di insegnamento e il programma di studio sulla base di questi dati. Aiuta ad avere un coinvolgimento personalizzato e cerca di adattarsi all’individuo per una migliore istruzione.

Il software aiuta a suggerire il percorso di apprendimento per lo studente che meglio soddisfa i suoi bisogni formativi, oltre a suggerimenti sui materiali e su altre metodologie di apprendimento.

Apprendimento automatico 

L’apprendimento automatico esegue l’analisi in base ai dati dei singoli studenti e rende il processo decisionale automatico migliorando l’organizzazione e la gestione dei contenuti e dei programmi di studio. Aiuta a suddividere il lavoro e a capire il potenziale di ognuno, individuando quale lavoro è più adatto per l’insegnante e quale funziona per lo studente. 

Aumenta anche l’efficienza degli insegnanti, supportandoli nei compiti come la gestione della classe, la programmazione, ecc. In questo modo, gli insegnanti sono liberi di concentrarsi sui progetti che non possono essere svolti dall’intelligenza artificiale e che richiedono il tocco umano.

Analisi dell’apprendimento

Molte volte capita che gli studenti non riescano a comprendere correttamente le nozioni e i concetti fondamentali. Con l’analisi dell’apprendimento, l’insegnante può ottenere una visione dei dati ed eseguire approfondimenti altrimenti impossibili. Può analizzare milioni di contenuti, interpretarli e poi fare collegamenti e conclusioni. Questo può avere un impatto positivo sul processo di insegnamento e apprendimento.

Inoltre, l’analisi dell’apprendimento suggerisce i percorsi che lo studente dovrebbe seguire. Gli studenti possono trarre beneficio ricevendo da questo tipo di software suggerimenti sui materiali e su altre metodologie di apprendimento.

Analisi predittiva

L’analisi predittiva nel campo dell’istruzione consiste nel conoscere la predisposizione mentale e le esigenze degli studenti. Aiuta a individuare carenze e risultati insoddisfacenti che lo studente potrebbe avere in futuro. Ad esempio, con i test di classe e i risultati semestrali, si può capire quali studenti avranno un buon rendimento all’esame e quali invece avranno difficoltà. Questo aiuta il corpo docente e i genitori a stare allerta e a prendere le misure adeguate.   

Valutare le valutazioni

Il Machine Learning sotto forma di intelligenza artificiale può essere utilizzato per valutare i compiti e gli esami degli studenti in modo più accurato di quanto possa fare un essere umano. Anche se è necessario un certo input da parte dell’uomo. Tuttavia, i software garantiscono validità e affidabilità maggiori, in quanto vi è una bassa possibilità di errore.

Ci vorrà un po’ di tempo prima che a scuola e nelle università si utilizzi il Machine Learning su larga scala. Ma quando avverrà, in poco tempo sarà in grado di rivoluzionare il settore dell’istruzione.