Potenziare il giudizio descrittivo nella scuola primaria con l’uso dell’IA generativa

Autori

DOI:

https://doi.org/10.57568/iulresearch.v5i9.529

Parole chiave:

valutazione, scuola primaria, intelligenza artificiale, Giudizio descrittivo, personalizzazione

Abstract

L’articolo si propone di indagare il processo di valutazione delle prestazioni degli studenti della scuola primaria con le potenzialità offerte dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) generativa per la costruzione delle valutazioni finali. L’IA, in particolare i large language models (LLM) come ChatGPT, può
assistere gli insegnanti come assisted intelligence e come automated intelligence, facilitando il processo di valutazione oggettiva e personalizzata. L’articolo discute
una nuova prospettiva di valutazione, potenziata dall’IA, da un punto di vista critico, etico e pragmatico e invita alla ricerca finalizzata al monitorare l’impatto dell’IA sulle dinamiche didattiche, garantendo un uso efficace ed etico nell’istruzione.

Biografie autore

Andrea Tinterri, Università Telematica degli studi IUL

Andrea Tinterri è collaboratore di ricerca presso l’Università Telematica IUL e professore a contratto presso l’Università di Modena e Reggio Emilia. I suoi temi di ricerca principali sono le neuroscienze educative, le tecnologie didattiche e il game-based learning. Ha una laurea specialistica in neuroscienze cognitive e un dottorato in neurobiologia.

Angelo Basta, Università di Foggia

Angelo Basta è docente di lettere nelle scuole secondarie e, dal 2005, collabora con l'Università di Foggia. Attualmente è dottorando in Neuroscience and Education, 37° ciclo, presso la stessa università. La sua ricerca si è evoluta dalle discipline storiche e pedagogiche alle metodologie didattiche innovative, enfatizzando gli aspetti cognitivi e le pratiche di valutazione. Nel 2010, il suo lavoro di ricerca è stato pubblicato nel libro "Comunità di apprendimento in rete", di Angelo Basta, Ed. Universitas. 

Gianluca Amatori, Università Europea di Roma

Gianluca Amatori è Professore Associato di Didattica e Pedagogia Speciale (M-PED/03) presso l’Università Europea di Roma, dove è Direttore Scientifico dell’International Research Center for Inclusion and Teacher Training – IRCIT, e Direttore del Corso di Specializzazione per le Attività di Sostegno Didattico agli alunni con disabilità.

Anna Dipace, Università di Foggia

Anna Dipace, Professore ordinario di Pedagogia Sperimentale del Dipartimento di Scienze mediche e chirurgiche dell’Università di Foggia, responsabile scientifico del Centro e-learning di Ateneo e Coordinatrice del Corso di Studi in Scienze delle attività motorie e sportive presso l’Università di Foggia. 

Si occupa di tecnologie educative, e-learning, ricerca educativa e sistemi di valutazione ed è autrice di numerose pubblicazioni di articoli in riviste internazionali e monografie.

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Pubblicato

28.06.2024

Come citare

di Padova, M., Tinterri, A., Basta, A., Amatori, G., & Dipace, A. (2024). Potenziare il giudizio descrittivo nella scuola primaria con l’uso dell’IA generativa. IUL Research, 5(9), 152–170. https://doi.org/10.57568/iulresearch.v5i9.529

Fascicolo

V. 5 N. 9 (2024): La valutazione nella scuola primaria. Ricerca, innovazione e buone pratiche

Sezione

Riflessioni

Licenza

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