Chi è iscritto a qualche social legato all’intelligenza artificiale e alla didattica potrebbe essere incappato nel post o nel reel:
Bastava copiare la traccia in un chatbot perché comparisse una frase senza senso nell’elaborato.
Altre fonti:
In sintesi il trucco usato da Jason Gibson, professore di storia alla Alcorn State University in Mississippi, per scoprire chi aveva usato un sistema LLM per scrivere il saggio di mid term era semplice: ha inserito nel testo digitale una richiesta fuori contesto relativa al Madagascar, nascosta agli studenti, ma leggibile per l’LLM. Come ha fatto? Ha impostato il colore bianco come colore del testo rendendolo di fatto invisibile, ma copiabile.
Il risultato? Il professore Jason ha scoperto che 32 dei suoi 35 studenti avevano utilizzato strumenti di IA per completare la propria prova di esame.
Sono passati quasi quattro anni dal novembre 2022, quando ChatGPT ha reso accessibili al grande pubblico i sistemi LLM, e quale docente non si è posto la stessa domanda del prof. Jason:
Sto correggendo uno scritto generato da un LLM oppure no?
L’esperienza americana è del tutto simile a quella delle nostre scuole superiori, dove una parte sempre più consistente dei compiti svolti a casa viene realizzata con un aiuto più o meno ampio di sistemi LLM. Nelle verifiche la situazione italiana è meno problematica, perché la scelta di svolgere le prove nella tradizionale forma scritta rende più difficile barare, mentre nel mondo americano l’uso di test al computer è una pratica molto diffusa.
Come reagire di fronte a questa invasione di campo?
La mia prima reazione istintiva è stata esattamente la stessa che ebbe il mio professore di meccanica quando comparvero le prime calcolatrici elettroniche: bando totale.
All’inizio degli anni Settanta il mio professore vietò l’uso delle calcolatrici elettroniche, mentre ammetteva l’uso del regolo calcolatore con la richiesta di produrre valori con tre o quattro cifre significative. Negli anni successivi resistette, ma solo perché dopo due anni andò in pensione. Nel resto del mondo scolastico sappiamo come è andata a finire: l’uso della calcolatrice è diventato normale e, in molte situazioni, è impensabile vietarlo durante una verifica.
È possibile che anche per i sistemi LLM si assista a un percorso simile, ma non è affatto scontato. Il punto non è soltanto stabilire se uno strumento debba essere consentito o vietato. Occorre capire se, utilizzandolo, rimane osservabile proprio la competenza che la prova intende valutare.
Da una parte vi è l’esigenza di verificare conoscenze e competenze effettivamente possedute dallo studente; dall’altra vi è la necessità di preparare a un contesto nel quale sistemi intelligenti saranno strumenti ordinari di studio e di lavoro.
Il problema sembra quindi spostarsi dal semplice “vietare o permettere” alla definizione di ciò che si intende realmente osservare e valutare.
Approfondimenti, esperienze e possibili risposte
I contributi che seguono sviluppano alcuni aspetti del problema senza pretendere di ricondurli a una conclusione definitiva.
Abbiamo già cambiato il modo di valutare altre volte
A partire dalla questione: quanto sono davvero immutabili le forme con cui la scuola verifica il sapere?La comparsa dei sistemi LLM può sembrare una frattura senza precedenti, ma le modalità con cui il sapere viene trasmesso e verificato sono cambiate molte volte.
Nelle culture fondate sull’oralità, sapere significava essere in grado di rimettere in gioco una conoscenza nel dialogo: rispondere, argomentare, correggersi. La scrittura ha reso possibile trasferire parte di quel sapere in un artefatto stabile, consultabile e valutabile anche in assenza dell’autore.
Per secoli, tuttavia, l’esistenza della scrittura non ha comportato automaticamente la prevalenza dell’esame scritto. Nelle università europee la disputa, la difesa orale di una tesi e la lezione pubblica hanno continuato a rappresentare forme centrali di verifica.
Gli esami scritti standardizzati si sono progressivamente affermati anche per ragioni pratiche: consentivano di valutare più persone, in tempi più brevi e secondo criteri maggiormente uniformi. Lo stesso vale, in forma ancora più evidente, per i test a risposta multipla del Novecento.
Questa storia suggerisce almeno un elemento utile alla discussione attuale: le tecnologie e i problemi di scala non modificano soltanto gli strumenti della scuola; finiscono per modificare anche ciò che è concretamente possibile osservare e valutare.
L’arrivo dei LLM potrebbe quindi non porre soltanto un problema di correttezza delle prove. Potrebbe rendere nuovamente necessario interrogarsi sul rapporto fra forma della verifica e competenza che si vuole rilevare.
Se un LLM riassume al posto dello studente, che cosa viene valutato?
Un esempio nel quale il problema dell’IA diventa immediatamente un problema di competenza osservabile.In un sondaggio tra studenti liceali e tecnici del triennio è emerso che l’uso di ChatGPT, Gemini, Claude e strumenti analoghi per riassumere libri, capitoli lunghi o materiali di studio è ormai molto diffuso.
Il caso più evidente è stata l’ammissione di due studenti che, in preparazione a una prova di educazione civica, non avevano letto il testo di 23 pagine assegnato come materiale di lavoro. La preparazione era avvenuta esclusivamente attraverso un riassunto generato da ChatGPT.
Il punto non riguarda soltanto la conoscenza dei contenuti. La capacità di riassumere implica leggere, distinguere informazioni principali e secondarie, gerarchizzare, collegare, riformulare e produrre una rappresentazione più compatta del testo originale.
Se queste operazioni vengono delegate integralmente a un sistema esterno, una successiva interrogazione può accertare che siano stati appresi i contenuti presenti nel riassunto, ma non permette di dedurre automaticamente che sia stata esercitata la capacità di sintesi.
Il problema diventa ancora più evidente per i lavori svolti a casa. Un buon prodotto finale non costituisce più, da solo, un’evidenza affidabile del processo che lo ha generato. La stessa difficoltà riguarda relazioni, traduzioni, esercizi commentati, ricerche, presentazioni e numerosi altri prodotti scolastici.
Dal prodotto al processo: riportare alcune attività fondamentali in classe?
Se il prodotto domestico non documenta più con sufficiente affidabilità il processo, occorre forse spostare l’osservazione.Per lungo tempo il lavoro svolto a casa è stato considerato, con tutti i suoi limiti, un indicatore ragionevole dello sforzo personale dello studente. Copiare era certamente possibile, ma richiedeva una fonte, un compagno disponibile, materiali già pronti oppure una decisione deliberata di aggirare il compito.
I sistemi LLM modificano questa situazione perché rendono la scorciatoia cognitiva immediata, accessibile e spesso qualitativamente buona. La distinzione tra lavoro autonomo e prodotto assistito diventa molto più difficile da ricostruire a posteriori.
Una possibile risposta consiste quindi nello spostare l’attenzione dal prodotto al processo e, per alcune attività considerate fondamentali, nel trasferire una parte maggiore del lavoro nell’ambiente scolastico.
Leggere un testo lungo, selezionare le informazioni rilevanti, costruire una sintesi, argomentare una scelta, impostare una strategia o rivedere un elaborato potrebbero diventare attività da osservare almeno in parte durante il loro svolgimento, anziché essere valutate esclusivamente attraverso il prodotto consegnato.
Questo non implica necessariamente l’esclusione dell’IA. Potrebbero esistere momenti diversi: attività senza strumenti esterni, utili per osservare capacità individuali, e attività nelle quali l’uso del LLM è consentito e diventa esso stesso oggetto di valutazione.
Prima dello strumento: quale competenza deve essere osservata?
Il problema dell’uso dei LLM cambia se viene formulato a partire dalla competenza e non dallo strumento.La Raccomandazione del Consiglio dell’Unione Europea del 22 maggio 2018 individua otto competenze chiave per l’apprendimento permanente: competenza alfabetica funzionale, multilinguistica, matematica e in scienze, tecnologie e ingegneria, digitale, personale e sociale, di cittadinanza, imprenditoriale, e in materia di consapevolezza ed espressione culturali.
In una progettazione orientata alle competenze, il punto di partenza non è soltanto ciò che lo studente deve conoscere, ma ciò che deve essere in grado di fare utilizzando conoscenze, abilità e atteggiamenti in una situazione significativa.
La presenza dell’intelligenza artificiale rende particolarmente importante il passaggio delle evidenze osservabili. Prima di decidere se un LLM debba essere ammesso o escluso, occorre stabilire quale prestazione costituisce realmente un’evidenza della competenza che si intende valutare.
Se l’obiettivo è osservare la capacità personale di sintetizzare un testo, una sintesi prodotta integralmente dal LLM non è un’evidenza adeguata. Se invece l’obiettivo è valutare la capacità di utilizzare strumenti diversi per costruire una sintesi affidabile, confrontarla con le fonti, riconoscere omissioni e correggerla, lo stesso LLM può diventare parte legittima del compito.
Ne deriva una conseguenza meno netta del semplice divieto o permesso: lo stesso strumento può essere incompatibile con una prova e appropriato in un’altra, perché differenti sono le competenze che si vogliono osservare.
C’è spazio per altri contributi
La questione non richiede necessariamente una posizione generale sull’intelligenza artificiale. Può essere affrontata a partire da casi circoscritti, pratiche già sperimentate, difficoltà incontrate o soluzioni ancora soltanto ipotizzate.
Tra i contributi possibili:
- un’esperienza concreta relativa a una verifica o a un’attività didattica;
- una competenza che oggi risulta più difficile osservare in modo attendibile;
- una modalità di verifica modificata dopo la diffusione dei sistemi LLM;
- un’obiezione alle interpretazioni o alle proposte formulate nei contributi precedenti;
- una fonte, una ricerca o un’esperienza esterna utile ad ampliare il confronto.
Questo prototipo presenta volutamente il contenuto come una conversazione editoriale: articolo iniziale, approfondimenti, esperienza, proposta e apertura a nuovi contributi. Nella versione reale del blog i singoli contributi potrebbero essere attribuiti ai rispettivi autori e collegati alla discussione originale.
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