L'IA per i Bes

L’IA NEL CONTESTO DELL’UDL

1. Modelli teorici e approcci metodologici per l'implementazione dell'IA

nell'inclusione scolastica

L'implementazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) nell'inclusione scolastica richiede un

approccio metodologico e teorico solido, basato su modelli pedagogici e teorie dell'ap-

prendimento che favoriscano un ambiente educativo inclusivo e personalizzato. Diversi

pedagogisti e ricercatori hanno proposto approcci innovativi che possono informare la

progettazione e l'implementazione di sistemi basati sull'IA per l'inclusione scolastica.

Uno dei modelli teorici chiave è il concetto di Universal Design for Learning (UDL), svi-

luppato da David Rose e Anne Meyer. Il UDL promuove l'accessibilità e l'inclusione at-

traverso la progettazione di materiali didattici e attività che tengono conto della diver-

sità degli studenti e dei loro stili di apprendimento. Integrando l'IA nel contesto del UDL,

è possibile creare ambienti di apprendimento flessibili e personalizzati che supportano

gli studenti con disabilità nel raggiungimento dei loro obiettivi educativi.

Allo stesso modo, il concetto di Personalized Learning, sostenuto da pedagogisti come

18

Benjamin Bloom , fornisce un quadro per l'implementazione dell'IA nell'inclusione sco-

lastica. Secondo questo approccio, gli studenti dovrebbero avere la possibilità di perso-

18 Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as

one-to-one tutoring. Educational researcher, 13(6), 4-16.

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nalizzare il proprio percorso di apprendimento in base alle loro esigenze, interessi e abi-

lità. L'IA può svolgere un ruolo chiave nell'analisi dei dati sugli studenti e nella creazione

di percorsi educativi individualizzati che rispondono alle loro specifiche necessità.

Inoltre, le teorie dell'apprendimento basate sull'interazione sociale, come quelle propo-

ste da Lev Vygotsky, offrono un'ulteriore prospettiva per l'implementazione dell'IA

nell'inclusione scolastica. Secondo Vygotsky, l'apprendimento è un processo sociale che

avviene attraverso l'interazione con gli altri e la partecipazione a contesti culturali con-

divisi. L'IA può facilitare questa interazione sociale fornendo strumenti di comunicazione

e collaborazione che consentono agli studenti con disabilità di partecipare pienamente

alla vita scolastica.

L'implementazione dell'IA nell'inclusione scolastica richiede un approccio integrato che

si basi su modelli teorici e approcci metodologici solidi. Integrando concetti come il Uni-

versal Design for Learning, il Personalized Learning e le teorie dell'apprendimento so-

ciale, è possibile sviluppare sistemi basati sull'IA che promuovono un ambiente educa-

tivo inclusivo, flessibile e orientato agli studenti.

2. Le strategie UDL nei contesti educativi con l'utilizzo delle tecnologie dell'IA.

Le strategie di progettazione Universal Design for Learning (UDL) offrono un approccio

olistico per garantire l'accesso all'apprendimento per tutti gli studenti, inclusi coloro con

disabilità o bisogni educativi speciali. Quando integrate con le tecnologie dell'Intelli-

genza Artificiale (IA), le strategie UDL diventano ancora più efficaci nel personalizzare

l'esperienza di apprendimento degli studenti.

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Come evidenziato dalla Prof.ssa Rosa Sgambelluri, esperta in inclusione scolastica, "il

contesto scolastico odierno si presta sempre più alla possibilità di progettare ambienti

didattici eterogenei che consentono agli allievi di accedere e partecipare al processo di

insegnamento-apprendimento nella massima misura possibile, valorizzando le specifi-

19

cità e i bisogni di ciascuno" . L'IA, con la sua capacità di adattare e personalizzare il

contenuto educativo, si integra naturalmente con l'approccio UDL, consentendo agli in-

segnanti di creare ambienti di apprendimento flessibili e inclusivi.

Le tecnologie dell'IA possono essere utilizzate per personalizzare l'esperienza di appren-

dimento degli studenti, supportando così i principi UDL di rappresentazione, azione ed

espressione, e coinvolgimento (Cottini, 2020). Per esempio, gli strumenti di riconosci-

mento vocale e di sintesi vocale possono assistere gli studenti con difficoltà di lettura o

dislessia, fornendo loro alternative di accesso al testo scritto. Inoltre, i tutor intelligenti

basati sull'IA possono adattare il livello di sfida delle attività di apprendimento in base

alle capacità e ai bisogni di ciascuno studente, garantendo un coinvolgimento ottimale.

Pedagogisti come Cottini sottolineano l'importanza di adottare un approccio proattivo

nell'integrazione delle tecnologie dell'IA nell'istruzione, garantendo che siano utilizzate

20

in modo etico e responsabile per promuovere l'inclusione e l'equità . Questo richiede

Dall’ICF all’Universal

19 Rosa Sgambelluri, Design for Learning: Itinerari didattici e prospettive inclu-

sive, Editore Anicia, 2020, p. 15

20 Cottini, L. (2020). Inclusione e tecnologie digitali nell'educazione. Armando Editore.

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una riflessione critica sulle implicazioni etiche e sociali dell'uso dell'IA in contesti educa-

tivi e un impegno per sviluppare politiche e pratiche che proteggano i diritti degli stu-

denti e promuovano la loro partecipazione piena e attiva nell'ambiente educativo.

In conclusione, l'integrazione delle tecnologie dell'IA con le strategie UDL offre un po-

tenziale significativo per migliorare l'accesso all'apprendimento e promuovere l'inclu-

sione negli ambienti educativi. Tuttavia, è essenziale adottare un approccio consapevole

e critico nell'uso di queste tecnologie, garantendo che siano impiegate in modo etico e

responsabile per massimizzare i benefici per tutti gli studenti.

3. Progettare Interventi Metacognitivi con l'IA nell'ottica dell'UDL.

Nel contesto dell'Universal Design for Learning (UDL), l'integrazione di interventi meta-

cognitivi supportati dall'Intelligenza Artificiale (IA) emerge come una strategia cruciale

per favorire l'inclusione e il successo degli studenti con diversità di apprendimento.

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Grant Wiggins e Jay McTighe, con il loro modello di "Understanding by Design" , sotto-

lineano l'importanza di progettare attività di apprendimento che favoriscano la com-

prensione profonda e duratura. Integrando l'IA in questo processo, gli insegnanti pos-

sono personalizzare le esperienze di apprendimento in base alle esigenze e alle prefe-

renze degli studenti, fornendo loro strumenti e risorse che supportano il monitoraggio

e la riflessione sul proprio apprendimento.

Inoltre, la teoria del metapprendimento di John Flavell offre una cornice concettuale

utile per comprendere come gli studenti possono sviluppare consapevolezza e controllo

21 Wiggins, G., & McTighe, J. (2005). Understanding by Design. Alexandria, VA: Association for Super-

vision and Curriculum Development. 28

sui propri processi cognitivi. Integrando l'IA, gli insegnanti possono implementare stru-

menti che supportano la pianificazione, il monitoraggio e l'adattamento delle strategie

di apprendimento degli studenti, facilitando così lo sviluppo delle loro competenze me-

tacognitive.

La prospettiva di Renzo Cottini sull'autovalutazione metacognitiva aggiunge un ulteriore

livello di comprensione al ruolo dell'IA nell'UDL. Gli strumenti basati sull'IA possono sup-

portare gli studenti nell'autovalutazione delle proprie abilità e prestazioni, fornendo

loro feedback immediato e suggerimenti per migliorare le loro strategie di apprendi-

22

mento . 23

Infine, l'approccio di Carlo Ianes all'apprendimento autoriflessivo offre una prospet-

tiva chiave per l'integrazione dell'IA nell'UDL. Gli strumenti basati sull'IA possono aiutare

gli studenti a riflettere criticamente sul proprio apprendimento, identificando punti di

forza e aree di miglioramento e sviluppando strategie efficaci per affrontare le sfide.

In conclusione, progettare interventi metacognitivi con l'IA nell'ottica dell'UDL richiede

l'adozione di metodologie e prospettive consolidate dei pedagogisti, integrando le loro

idee con le potenzialità dell'IA per supportare gli studenti nella comprensione, nella re-

golazione e nell'ottimizzazione del proprio apprendimento.

22 Cottini, R. (2006). Le competenze di apprendimento. Bologna: Il Mulino.

23 Ianes, C. (2009). L'arte dell'apprendere. Il ruolo dell'autoriflessione nell'attività didattica. Milano: Fran-

coAngeli. 29

CAPITOLO 4

L’IMPATTO POTENZIALE DELL’IA

NELL’APPRENDIMENTO PERSONALIZZATO

1. Progetti e iniziative sull'IA per l'inclusione scolastica: Una panoramica inter-

nazionale

In Italia e nel mondo, sono numerosi i progetti e le iniziative che utilizzano l'Intelligenza

Artificiale (IA) per promuovere l'inclusione scolastica degli studenti con disabilità o biso-

gni educativi speciali. Queste iniziative si basano su approcci pedagogici innovativi,

spesso ispirati alle teorie di pedagogisti come Maria Montessori e Jean Piaget, che valo-

rizzano l'individualità degli studenti e promuovono un apprendimento centrato sull'e-

sperienza.

In Italia, ad esempio, il progetto "InclusiveAI" si propone di sviluppare soluzioni basate

sull'IA per supportare gli studenti con disabilità nell'ambiente educativo. Questo pro-

getto si ispira alla pedagogia di Maria Montessori, che enfatizza l'importanza di rispet-

tare i tempi e i ritmi di apprendimento di ciascun bambino, e utilizza l'IA per personaliz-

zare l'esperienza di apprendimento in base alle esigenze individuali degli studenti.

Sempre in Italia la Fondazione Mondo Digitale, grazie a un nuovo finanziamento di Goo-

gle, sta sviluppando soluzioni di intelligenza artificiale per garantire i diritti di tutti i bam-

bini e ragazzi a scuola, come ci chiede la nostra Costituzione.

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Si tratta di una piattaforma di apprendimento basata sull'intelligenza artificiale, che in-

clude tra le sue funzionalità un tutoring intelligente per supportare i caregiver (docenti,

docenti di sostegno, operatori sanitari, operatori socio-sanitari e genitori) e i bambini

con disturbi specifici dell'apprendimento (Dsa), nel loro percorso di formazione e per la

loro crescita, garantendo anche una navigazione sicura online.

Negli Stati Uniti, il progetto "AI for Accessibility" promosso da Microsoft si concentra

sull'uso dell'IA per sviluppare strumenti e tecnologie che migliorano l'accessibilità per le