L’intelligenza artificiale sta cambiando rapidamente il modo in cui valutiamo il potenziale umano, ma la sua natura opaca rappresenta un rischio significativo. L’attuale tendenza a implementare sistemi di intelligenza artificiale “a scatola nera” nell’istruzione, dove il processo decisionale è nascosto, mina la fiducia e la responsabilità. Proprio come i passeggeri meritano di capire come funziona un aereo, gli studenti e gli insegnanti devono vedere come le valutazioni basate sull’intelligenza artificiale arrivano alle loro conclusioni. Questa non è solo una questione di equità; è un requisito fondamentale per un apprendimento significativo e per eque opportunità.
Il problema dell’intelligenza artificiale opaca
Il fascino dell’intelligenza artificiale nei test risiede nella sua capacità di personalizzare le valutazioni, adattando le domande agli interessi individuali (un appassionato di sport che usa le statistiche, un astronomo che analizza i pianeti). Ma questa personalizzazione crea un paradosso: se ogni studente sostiene un test unico, come possiamo garantire che i punteggi siano comparabili? Senza trasparenza, ciò rischia di creare standard arbitrari e di rafforzare le disuguaglianze esistenti.
Il pericolo è che i modelli di intelligenza artificiale proprietari, guidati da interessi commerciali, possano fungere da guardiani segreti di opportunità educative e professionali. Ciò è in diretto contrasto con il rigore scientifico delle misurazioni educative consolidate, che danno priorità al libero accesso a metodi e dati. Non pretendere la spiegabilità significa accettare un sistema in cui l’intelligenza artificiale determina i risultati senza giustificazione.
La solidità scientifica richiede trasparenza
L’OCSE sostiene che la validità – ovvero l’accuratezza e la significatività di una valutazione – non è qualcosa da verificare alla fine; deve essere integrato fin dall’inizio. La validità non è più una proprietà statica; è un argomento dinamico su uno studente nel contesto. Un test di lettura basato sull’intelligenza artificiale non è valido se i suoi risultati vengono interpretati o utilizzati in modo errato, ad esempio classificando ingiustamente uno studente in base a un singolo punteggio.
La spiegabilità è la chiave per garantire che ciò non accada. Gli studenti meritano di capire perché hanno ricevuto un punteggio particolare (un 78 in un saggio, per esempio). Il feedback senza la comprensione è inutile. Proprio come ci aspettiamo etichette nutrizionali sugli alimenti, abbiamo bisogno di “etichette di valutazione” che dettaglino la progettazione, il punteggio e i limiti dei test basati sull’intelligenza artificiale. La International Test Commission raccomanda spiegazioni in linguaggio semplice agli studenti e alle famiglie.
Equità ed evitare danni
I sistemi di intelligenza artificiale ereditano i pregiudizi dai dati su cui sono formati, rendendo l’equità una preoccupazione fondamentale. La tecnologia può introdurre nuove barriere: un’intelligenza artificiale per il punteggio vocale deve accogliere, ad esempio, gli studenti sordi. Il principio “non nuocere” deve essere fondamentale.
Come sottolinea il Manuale per la valutazione al servizio dell’apprendimento, qualsiasi test deve dimostrare di essere non solo accurato ma anche sicuro, efficace e giusto. Ciò richiede un’argomentazione rigorosa sulla validità che affronti potenziali pregiudizi e garantisca un accesso equo alle opportunità.
Verso una piazza digitale
Ci troviamo a un bivio. Accettiamo un futuro dominato da “scatole nere” proprietarie che modellano silenziosamente i percorsi degli studenti, o costruiamo una “piazza pubblica digitale” in cui la progettazione della valutazione è aperta, trasparente e soggetta a dibattito? L’innovazione senza spiegabilità è irresponsabile.
Il valore di una valutazione non è solo la sua accuratezza; è quanto siano utili gli approfondimenti per studenti ed educatori. È tempo di chiedere ai fornitori di intelligenza artificiale di “mostrare il loro lavoro”, garantendo che la storia dell’intelligenza artificiale nell’istruzione sia fatta di apertura, rigore scientifico e fiducia guadagnata.
Il futuro dell’intelligenza artificiale nell’istruzione dipende dalla nostra volontà di dare priorità alla trasparenza, all’equità e alla validità scientifica, non solo al progresso tecnologico. Solo allora potremo sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale senza sacrificare i principi di eque opportunità e apprendimento significativo.
