Documento di Briefing Dettagliato: L’Integrazione Sicura, Etica ed Equa dell’IA nell’Istruzione

Fonte Principale: “Empowering Education Leaders: A Toolkit for Safe, Ethical, and Equitable AI Integration” (Ottobre 2024) dal Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti.

Introduzione e Contesto

Il toolkit “Empowering Education Leaders” è una risorsa fondamentale sviluppata dal Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti per guidare i leader educativi nell’integrazione ponderata dell’intelligenza artificiale (IA) negli ambienti di apprendimento. Basandosi sul precedente “Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning: Insights and Recommendations” (“AI Report”), questo documento si concentra sull’offerta di linee guida pratiche per l’implementazione efficace dell’IA, ancorando il suo utilizzo a principi di sicurezza, etica e non discriminazione. Il toolkit è stato sviluppato anche in risposta all’Ordine Esecutivo del Presidente Biden del 30 ottobre 2023 sullo Sviluppo e l’Uso Sicuro, Protetto e Affidabile dell’Intelligenza Artificiale.

Il documento riconosce che l’IA nell’istruzione è un argomento complesso e in rapida espansione, con diverse prospettive sul suo utilizzo. Si rivolge a un’ampia gamma di leader educativi – da sovrintendenti e amministratori scolastici a insegnanti, genitori e membri della comunità – in vari contesti di apprendimento.

Definizioni chiave:

• Intelligenza Artificiale (IA): “un sistema basato su macchina che può, per un dato insieme di obiettivi definiti dall’uomo, fare previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano ambienti reali o virtuali.” (15 U.S.C. 9401(3))
• IA Generativa (GenAI): “la classe di modelli di IA che emulano la struttura e le caratteristiche dei dati di input al fine di generare contenuto sintetico derivato. Ciò può includere immagini, video, audio, testo e altri contenuti digitali.” (Ordine Esecutivo della Casa Bianca)

Il toolkit è strutturato in tre sezioni principali:

1. Mitigare il Rischio: Salvaguardare la Privacy, la Sicurezza e la Non Discriminazione degli Studenti (Moduli 1-3).
2. Costruire una Strategia: Integrazione dell’IA nel Nucleo Istruttivo (Moduli 4-7).
3. Massimizzare le Opportunità: Guidare l’Uso Efficace e la Valutazione dell’IA (Moduli 8-10).

Il documento utilizza la metafora di un “trekking in montagna” per rappresentare il percorso dell’integrazione dell’IA, sottolineando l’importanza di pianificazione, lavoro di squadra e gestione del rischio.

Temi Principali e Idee Fondamentali

1. Mitigare il Rischio: Opportunità, Privacy, Sicurezza e Diritti Civili

Il primo tema centrale del toolkit è la gestione proattiva dei rischi associati all’IA, bilanciando al contempo le opportunità.

1.1. Opportunità dell’IA nell’Istruzione (Modulo 1): L’IA offre numerose possibilità per migliorare l’insegnamento e l’apprendimento. L’AI Report evidenzia l’uso dell’IA per:

• Migliorare la valutazione degli studenti: catturare informazioni migliori su ciò che gli studenti sanno e sanno fare, analizzarle e presentarle in forme più utili.
• Affrontare la variabilità degli studenti: adattare gli approcci didattici e i contenuti in base ai punti di forza e alle esigenze degli studenti, inclusi quelli con disabilità e neurodiversi.
• Personalizzazione e adattamento dei contenuti: supporto per compiti attivi, aperti e creativi, e sviluppo di abilità come l’autoregolazione, la collaborazione e la comunicazione.
• Ridurre il carico amministrativo degli educatori: assistenza nella pianificazione delle lezioni, miglioramento dei materiali didattici (incluse le traduzioni linguistiche) e semplificazione della pianificazione strategica dei sistemi.
• Migliorare i cicli di feedback: fornire a studenti ed educatori un feedback più efficace per migliorare le conoscenze e le competenze.

Il Dipartimento sottolinea che “l’AI Report consiglia ai leader educativi di concentrarsi sull’uso dell’IA come strumento educativo per integrare le strutture esistenti piuttosto che sostituire il ruolo degli educatori e di altri sistemi educativi tradizionali.”

1.2. Rischi dell’IA nell’Istruzione (Modulo 1): Parallelamente alle opportunità, l’IA presenta rischi significativi che devono essere attentamente considerati:

• Privacy e Sicurezza dei Dati: Raccolta inappropriata o involontaria di dati personali, mancanza di trasparenza sull’uso dei dati, insufficiente protezione dei dati degli studenti. L’IA può raccogliere nuove forme di dati altamente sensibili (es. caratteristiche fisiche, posizione, domande informali) e volumi elevati di dati, aumentando il potenziale di sorveglianza e violazioni.
• Bias e Discriminazione Algoritmica: “La discriminazione algoritmica si verifica quando i sistemi automatizzati trattano le persone ingiustamente, o le impattano negativamente, a causa della loro razza, etnia, genere, religione, disabilità o altre caratteristiche legalmente protette.” Sistemi di proctoring basati sul riconoscimento facciale hanno ingiustamente segnalato studenti non bianchi e con disabilità per frode. L’IA può “rafforzare le disuguaglianze, i pregiudizi e le ingiustizie esistenti a causa di dati di addestramento distorti, discriminazione algoritmica e insufficiente diversità nello sviluppo dell’IA.”
• Contenuti Dannosi e Uso Malintenzionato: GenAI può perpetuare stereotipi negativi, generare “deep fake” per il cyberbullismo o essere utilizzata per campagne di impersonificazione.
• Rischio di Allucinazione e Informazioni Errate: I sistemi GenAI possono produrre “output imprecisi o fattualmente errati.”
• Eccessiva Dipendenza: L’affidamento all’IA può portare a trascurare intuizioni contestuali e fattori di rischio non riconosciuti dai sistemi.
• Urgenza di Adozione: La pressione ad adottare rapidamente nuove tecnologie IA può distrarre dalle funzioni principali dell’insegnamento e dell’apprendimento.

Pratiche di Gestione del Rischio (Modulo 1): Il toolkit raccomanda pratiche robuste di gestione del rischio, simili a quelle delineate dal NIST AI Risk Management Framework e dal Memorandum OMB M-24-10:

• Completare una valutazione d’impatto dell’IA.
• Testare l’IA in un contesto reale.
• Valutare l’IA in modo indipendente.
• Condurre un monitoraggio continuo e valutare regolarmente i rischi.
• Mitigare i rischi emergenti e garantire una formazione e supervisione umana adeguata.
• Fornire supervisione, intervento e responsabilità umani aggiuntivi per decisioni con impatto significativo.
• Fornire avviso pubblico e documentazione in linguaggio semplice.
• Identificare e valutare l’impatto dell’IA sull’equità e la correttezza, mitigando la discriminazione algoritmica.
• Consultare e incorporare il feedback delle comunità interessate.
• Notificare gli individui negativamente colpiti e mantenere processi di ricorso e di “opt-out” per le decisioni basate sull’IA.

1.3. Privacy e Sicurezza dei Dati (Modulo 2): I leader educativi devono essere esperti delle leggi federali, statali e locali sulla privacy e la sicurezza dei dati. Il toolkit evidenzia:

• COPPA (Children’s Online Privacy Protection Act): Regola la raccolta di informazioni personali da bambini sotto i 13 anni.
• FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act): Protegge la privacy dei registri educativi degli studenti e delle informazioni di identificazione personale (PII).
• IDEA (Individuals with Disabilities Education Act): Contiene requisiti di riservatezza per proteggere la privacy dei bambini con disabilità.
• CIPA (Children’s Internet Protection Act): Richiede alle scuole che ricevono sconti E-Rate di adottare una politica di sicurezza su Internet.
• PPRA (Protection of Pupil Rights Amendment): Concede ai genitori diritti sulla partecipazione a sondaggi e sulla raccolta di informazioni per scopi di marketing.

Le tecnologie IA intensificano le preoccupazioni sulla privacy perché possono “raccogliere nuove e altamente sensibili forme di dati,” “raccogliere dati estesi sulle attività e le posizioni degli studenti” e “raccogliere dati attraverso comunicazioni e interfacce che mimano l’interazione sociale umana,” inducendo gli utenti a essere meno cauti.

1.4. Diritti Civili, Accessibilità ed Equità Digitale (Modulo 3): La promozione dell’equità è un valore fondamentale. I leader educativi devono comprendere l’interazione tra:

• Diritti Civili: Leggi come il Titolo VI, il Titolo IX e l’Age Discrimination Act proibiscono la discriminazione basata su razza, colore, origine nazionale, sesso, disabilità ed età. L’IA deve essere inclusiva, priva di pregiudizi e accessibile a tutti.
• Accessibilità per Individui con Disabilità: L’ADA (Americans with Disabilities Act) e l’IDEA richiedono che i servizi e i programmi siano accessibili. L’IA può accelerare l’integrazione di Universal Design for Learning (UDL) e tecnologie assistive (AT), ma è fondamentale garantire che gli strumenti siano progettati in modo inclusivo e conforme agli standard di accessibilità (es. WCAG 2.1).
• Equità Digitale: Garantire a tutti un accesso equo a tecnologia, connettività e risorse di alfabetizzazione digitale. Il National Educational Technology Plan (NETP) identifica tre “divari digitali”:
• Divario di Accesso Digitale: Accesso ineguale a hardware, connettività e contenuti. I costi elevati di GenAI possono creare barriere.
• Divario di Uso Digitale: Accesso differenziale a usi di alta qualità della tecnologia. Si teme che l’IA possa essere usata come misura di riduzione dei costi per le comunità più povere, mentre quelle più ricche la usano per aumentare l’offerta educativa, o esclusivamente in ruoli di recupero per alcuni studenti.
• Divario di Progettazione Digitale: Allocazione di sviluppo professionale e risorse per coinvolgere gli educatori nella progettazione di usi appropriati della tecnologia. L’alfabetizzazione IA è un prerequisito.

2. Costruire una Strategia per l’Integrazione dell’IA nel Nucleo Istruttivo

Questa sezione guida i leader nella creazione di una strategia per integrare l’IA in modo efficace e sostenibile.

2.1. Comprendere l’Evidenza (Modulo 4): La legge Every Student Succeeds Act (ESSA) incoraggia la scelta di prodotti e servizi educativi basati su evidenze. Il toolkit esorta i leader a:

• Valutare le evidenze: Comprendere i quattro livelli di evidenza definiti dall’ESEA (da “Strong Evidence” a “Demonstrates a Rationale”).
• Utilizzare risorse federali: Come il What Works Clearinghouse (WWC) e l’Edtech Evidence Toolkit.
• Formare partnership di ricerca-pratica: Collaborare con i ricercatori per valutare e implementare l’IA in contesti educativi.

Per le nuove applicazioni GenAI, “l’evidenza precedente può essere utile per sondare aree in cui i prodotti più recenti potrebbero non raggiungere ciò che ha dimostrato di funzionare.”

2.2. Considerare il Nucleo Istruttivo (Modulo 5): Il concetto di “nucleo istruttivo” (studenti, insegnanti, contenuto) è fondamentale per un miglioramento significativo. L’IA dovrebbe essere utilizzata per:

• Aumentare il livello del contenuto: Migliorare la qualità dei materiali didattici.
• Migliorare le competenze e le conoscenze degli insegnanti: Fornire agli educatori strumenti e strategie per insegnare e coinvolgere gli studenti in modo più efficace.
• Aumentare l’impegno attivo degli studenti: Promuovere il pensiero critico e il ragionamento, non solo un coinvolgimento superficiale. L’IA può ridurre il carico amministrativo, ma il focus deve rimanere sull’avanzamento del nucleo istruttivo.

2.3. Pianificare la Strategia IA: Informare e Ascoltare (Modulo 6): È essenziale coinvolgere la comunità nella definizione delle politiche IA:

• Sessioni di Ascolto: Ospitare sessioni per raccogliere feedback da educatori, studenti, genitori e membri della comunità.
• Definire Principi e Valori: Stabilire principi guida, valori e impegni del distretto.
• Fissare Priorità e Ritmo: Invece di adottare ogni nuova applicazione, i leader dovrebbero “stabilire priorità e regolare il ritmo di adozione delle tecnologie emergenti.”

2.4. Guidare e Sostenere: Istituire una Task Force (Modulo 7): Per fornire supporto e guida continui, i leader dovrebbero creare una task force o un comitato:

• Composizione Diversa: Includere amministratori, specialisti del curriculum, esperti di tecnologia, educatori, studenti, famiglie e rappresentanti della comunità.
• Etica come Pietra Angolare: “Per costruire la fiducia del pubblico e garantire che gli strumenti di IA siano integrati in modi che rispettino i diritti individuali, promuovano l’equità e prevengano potenziali danni, una task force sull’IA deve intenzionalmente porre l’etica al centro.” Principi come beneficenza, rispetto per le persone e giustizia sono fondamentali, insieme a specifici concetti etici per l’istruzione (adeguatezza pedagogica, diritti dei bambini, alfabetizzazione IA, benessere degli insegnanti e equità dell’istruzione e dell’accesso).
• Creare una Carta (Charter): Definire missione, obiettivi, membri, frequenza delle riunioni e risultati attesi per la task force.

3. Massimizzare le Opportunità: Guidare l’Uso Efficace e la Valutazione dell’IA

Questa sezione si concentra sull’implementazione, la gestione, la valutazione e l’espansione dell’IA nelle scuole.

3.1. Costruire l’Alfabetizzazione IA per gli Educatori (Modulo 8): L’alfabetizzazione IA è fondamentale per un uso responsabile e include “le conoscenze, le competenze e gli atteggiamenti necessari per interagire con l’IA in modo sicuro ed efficace.” (Mills et al., 2024).

• Attività chiave: Comprendere l’IA (definizione, storia, dati e machine learning, capacità dell’IA, usi esistenti ed emergenti, etica e impatto sociale), valutare l’IA (privacy, diritti civili, equità digitale, evidenza, allineamento con le opportunità e mitigazione dei rischi) e integrarla in classe.
• Considerazioni importanti: demistificare l’IA, stabilire connessioni con i ruoli degli educatori, essere specifici sui danni, evidenziare l’agenzia umana, allineare l’IA a una visione educativa, basarsi su iniziative precedenti, coinvolgere le relazioni e adattarsi alle diverse esigenze e risorse degli insegnanti.

3.2. Aggiornare le Politiche e Sostenere l’Uso Responsabile (Modulo 9): I leader educativi dovrebbero rivedere e aggiornare le loro politiche di uso responsabile della tecnologia (RUP).

• Elementi chiave di un RUP: Contesto, definizioni/aspettative sull’alfabetizzazione IA, responsabilità e aspettative sul comportamento accademico (citazione delle fonti, rispetto del copyright, prevenzione del plagio, protezione della privacy), usi consentiti o proibiti dell’IA, usi ad alto rischio, conseguenze per l’uso improprio e riconoscimento delle esigenze degli studenti con disabilità.
• Principi guida aggiuntivi: Sicurezza (privacy e sicurezza dei dati), responsabilità, trasparenza, correttezza (evitando i bias) ed efficacia.
• Partnership con fornitori di tecnologia: I RUP dovrebbero essere la base per il dialogo con i fornitori di tecnologia per garantire uno sviluppo e un’implementazione responsabili dell’IA.

3.3. Piani d’Azione Ambiziosi (Modulo 10): I leader devono sviluppare un piano d’azione a livello di organizzazione per l’IA, riconoscendo che l’IA entrerà nella comunità in tre modi:

1. Approvvigionamento formale.
2. Integrazione in prodotti e servizi esistenti.
3. Diffusione da strumenti di uso quotidiano.

Un piano efficace dovrebbe coordinare persone, risorse e attività per massimizzare i benefici e mitigare i rischi più significativi. Il toolkit suggerisce di espandere i quattro elementi del NIST AI Risk Management Framework (Govern, Map, Measure, Manage) per guidare questo processo iterativo:

• Govern: Sviluppare una cultura che valuti le opportunità allineate alla visione del distretto e promuova la gestione dei rischi in tutti i ruoli.
• Map: Riconoscere il contesto specifico delle opportunità e dei rischi dell’IA nel distretto, inclusi i divari digitali, e anticipare i rischi emergenti.
• Measure: Stabilire relazioni con gli sviluppatori per misurare la forza delle evidenze e la qualità della mitigazione del rischio, promuovendo trasparenza e responsabilità.
• Manage: Rafforzare la capacità di gestire l’implementazione delle nuove tecnologie e aumentare le opportunità di apprendimento professionale per gli educatori per gestire i rischi.

Conclusione

L’integrazione dell’IA nell’istruzione è un percorso trasformativo che richiede leadership informata, una strategia chiara e un impegno costante per la sicurezza, l’etica e l’equità. Il toolkit del Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti fornisce una guida completa, incoraggiando i leader educativi a intraprendere un approccio proattivo, basato sull’evidenza e incentrato sull’uomo, per sfruttare il potenziale dell’IA al fine di migliorare l’apprendimento per tutti gli studenti, senza comprometterne i diritti o il benessere.

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Guida allo Studio: Integrazione Sicura, Etica ed Equa dell’IA nell’Educazione

Questa guida allo studio è progettata per rivedere la tua comprensione del “Toolkit for Safe, Ethical, and Equitable AI Integration” del Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti.

Moduli Chiave e Concetti

Il toolkit è organizzato in tre sezioni principali, ciascuna con moduli specifici:

Sezione 1: Mitigare i Rischi: Salvaguardare la Privacy degli Studenti, la Sicurezza e la Non-Discriminazione (Moduli 1-3)

• Modulo 1: Opportunità e Rischi: Esamina i potenziali benefici dell’IA nell’educazione (adattamento didattico, riduzione del carico amministrativo) e i rischi (privacy, sicurezza, accuratezza, equità, mancanza di prove, uso malevolo, allucinazioni, eccessiva dipendenza, urgenza di adozione). Introduce il NIST AI Risk Management Framework (Governare, Mappare, Misurare, Gestire) e le 15 pratiche di gestione del rischio raccomandate.
• Modulo 2: Privacy e Sicurezza dei Dati: Dettaglia le leggi federali pertinenti (COPPA, FERPA, IDEA, CIPA, PPRA) e le crescenti complessità della privacy e della sicurezza dei dati con l’IA (raccolta involontaria di PII, mancanza di trasparenza, protezione insufficiente, accesso a contenuti inappropriati, raccolta di dati sensibili, sorveglianza, inferenze sul comportamento futuro, “black box” algoritmiche).
• Modulo 3: Diritti Civili, Accessibilità ed Equità Digitale: Copre le leggi sui diritti civili (Title VI, Title IX, Age Discrimination Act), l’accessibilità per le persone con disabilità (ADA, IDEA, Sezione 504, UDL, tecnologie assistive) e le tre “divisioni digitali” (accesso, utilizzo, progettazione) nel contesto dell’IA. Sottolinea il rischio di discriminazione algoritmica e il bias umano.

Sezione 2: Costruire una Strategia per l’Integrazione dell’IA nel Nucleo Istruttivo (Moduli 4-7)

• Modulo 4: Comprendere le Prove: Delinea i quattro livelli di prova dell’ESSA (Forte, Moderata, Potenziale, Dimostra una Razioneale) per la valutazione degli interventi educativi basati sull’IA. Discute il ruolo del What Works Clearinghouse (WWC) e delle partnership ricerca-pratica.
• Modulo 5: Considerare il Nucleo Istruttivo: Definisce il nucleo istruttivo come l’interazione tra studenti, insegnanti e contenuto, enfatizzando l’importanza di elevare il contenuto, migliorare le competenze degli insegnanti e aumentare l’impegno degli studenti. Sottolinea come l’IA debba supportare cambiamenti pedagogici profondi piuttosto che miglioramenti superficiali.
• Modulo 6: Pianificare la Tua Strategia di IA: Enfatizza l’importanza di informare e ascoltare le comunità educative attraverso sessioni di ascolto per raccogliere feedback. Discute la necessità di stabilire priorità e un ritmo di adozione intenzionali, resistendo alla pressione di adottare rapidamente tutte le nuove tecnologie. Presenta quattro livelli di adozione (Uso Incoraggiato, Uso Consentito, Uso Limitato, Non Uso).
• Modulo 7: Guidare e Supportare: Raccomanda l’istituzione di una task force sull’IA per fornire guida e supporto continui. Discute le considerazioni per la pianificazione di una task force (membri, integrazione, compensazione, obiettivi, conoscenze, risorse). Enfatizza l’etica come pietra angolare, basandosi sui concetti del Belmont Report (beneficenza, rispetto delle persone, giustizia) e principi specifici per l’educazione (adeguatezza pedagogica, diritti dei bambini, alfabetizzazione all’IA, benessere degli insegnanti).

Sezione 3: Massimizzare le Opportunità: Guidare l’Uso Efficace e la Valutazione dell’IA (Moduli 8-10)

• Modulo 8: Costruire l’Alfabetizzazione all’IA per gli Educatori: Definisce l’alfabetizzazione all’IA (conoscenze, abilità, atteggiamenti per interagire con l’IA in modo sicuro ed efficace). Delinea tre attività chiave: Comprendere l’IA (definizione, storia, dati/machine learning, capacità, usi in educazione, etica/impatto sociale), Valutare l’IA (privacy/sicurezza, diritti civili/equità digitale, prove, allineamento a opportunità/rischi) e Integrare l’IA nelle classi (equilibrio tra implementazioni immediate e pianificazione collaborativa, usi di produttività e trasformazione, agency di studenti ed educatori, bias umani e dell’IA, cicli di feedback).
• Modulo 9: Aggiornare le Politiche e Sostenere l’Uso Responsabile: Suggerisce di rivedere e aggiornare le politiche esistenti sull’uso responsabile della tecnologia (RUP) per includere le tecnologie IA. Descrive i passaggi per raffinare e implementare una RUP (stabilire una base di riferimento, progettare/aggiornare, implementare e migliorare periodicamente). Sottolinea l’importanza di collaborare con i partner tecnologici per lo sviluppo e l’implementazione responsabili dell’IA.
• Modulo 10: Piani d’Azione Ambiziosi: Esorta i leader educativi a sviluppare un piano d’azione a livello organizzativo per l’integrazione dell’IA, considerando come l’IA entrerà nella comunità (approvvigionamento, integrazione, diffusione). Delinea i componenti chiave di un piano e suggerisce di utilizzare un quadro come il NIST AI Risk Management Framework (Governare, Mappare, Misurare, Gestire) per guidare un processo di sviluppo iterativo.

Quiz a Risposta Breve

Rispondi alle seguenti domande in 2-3 frasi ciascuna.

1. Qual è la differenza fondamentale tra l’intelligenza artificiale (AI) e l’IA generativa (GenAI) come definite nel toolkit?
2. Nomina due leggi federali sulla privacy degli studenti che i leader educativi devono considerare quando implementano l’IA, e spiega brevemente il loro scopo.
3. Spiega come il “nucleo istruttivo” di Richard Elmore è rilevante per l’integrazione dell’IA nell’educazione.
4. Cosa sono le “tre divisioni digitali” identificate nel National Educational Technology Plan (NETP) e come si manifestano nel contesto dell’IA?
5. Descrivi due pratiche di gestione del rischio che i leader educativi dovrebbero adottare per proteggere i diritti e la sicurezza nell’uso dell’IA.
6. Qual è lo scopo principale di una sessione di ascolto comunitaria nella fase di pianificazione della strategia di IA, secondo il toolkit?
7. Perché l’etica è considerata una “pietra angolare” per una task force sull’IA e quali principi etici specifici per l’educazione sono menzionati?
8. Spiega il concetto di “discriminazione algoritmica” e fornisci un esempio di come potrebbe manifestarsi in un contesto educativo con l’uso dell’IA.
9. Quali sono i tre passaggi fondamentali suggeriti per raffinare e implementare una politica di uso responsabile della tecnologia (RUP) per l’IA?
10. Quali sono le tre modalità principali attraverso cui l’IA è prevista entrare nelle comunità educative, e perché un piano organizzativo dovrebbe affrontarle tutte?

Chiave di Risposta del Quiz

1. Qual è la differenza fondamentale tra l’intelligenza artificiale (AI) e l’IA generativa (GenAI) come definite nel toolkit? L’IA si riferisce a sistemi basati su macchine che possono fare previsioni, raccomandazioni o decisioni per obiettivi definiti dall’uomo. La GenAI è una sottoclasse di modelli di IA che emulano la struttura dei dati di input per generare contenuti sintetici derivati, come immagini, video, audio o testo.
2. Nomina due leggi federali sulla privacy degli studenti che i leader educativi devono considerare quando implementano l’IA, e spiega brevemente il loro scopo. La Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA) impone requisiti agli operatori di siti web o servizi online diretti a bambini sotto i 13 anni. La Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA) governa la privacy dei registri educativi degli studenti e delle informazioni di identificazione personale (PII) ivi contenute.
3. Spiega come il “nucleo istruttivo” di Richard Elmore è rilevante per l’integrazione dell’IA nell’educazione. Il nucleo istruttivo si concentra sulle interazioni tra studenti, insegnanti e contenuto di alta qualità. L’IA dovrebbe essere applicata con lo scopo di elevare il contenuto, migliorare le competenze degli insegnanti e aumentare l’impegno degli studenti, piuttosto che servire come una soluzione superficiale che non incide su queste interazioni fondamentali.
4. Cosa sono le “tre divisioni digitali” identificate nel National Educational Technology Plan (NETP) e come si manifestano nel contesto dell’IA? Le tre divisioni digitali sono: la Divisione dell’Accesso Digitale (accesso diseguale a hardware/connettività), la Divisione dell’Uso Digitale (accesso differenziale a usi di alta qualità della tecnologia) e la Divisione del Design Digitale (allocazione di risorse per il coinvolgimento degli educatori nella progettazione). Con l’IA, si manifestano come costi elevati che limitano l’accesso, usi differenziati (es. IA come sostituto vs. IA come aumento) e la necessità di alfabetizzazione all’IA per il design da parte degli educatori.
5. Descrivi due pratiche di gestione del rischio che i leader educativi dovrebbero adottare per proteggere i diritti e la sicurezza nell’uso dell’IA. Una pratica è completare una valutazione d’impatto dell’IA, documentando lo scopo, i benefici attesi, i potenziali rischi e la qualità dei dati utilizzati. Un’altra è condurre un monitoraggio continuo dopo l’implementazione per rilevare il degrado della funzionalità dell’IA e i cambiamenti nel suo impatto sui diritti o sulla sicurezza.
6. Qual è lo scopo principale di una sessione di ascolto comunitaria nella fase di pianificazione della strategia di IA, secondo il toolkit? Lo scopo principale è coinvolgere una varietà di voci della comunità, inclusi educatori, genitori, studenti e membri della comunità, per raccogliere le loro conoscenze, preoccupazioni ed entusiasmo sull’IA. Questo feedback serve come “prova” preziosa per informare lo sviluppo di una guida e di raccomandazioni per l’uso responsabile dell’IA.
7. Perché l’etica è considerata una “pietra angolare” per una task force sull’IA e quali principi etici specifici per l’educazione sono menzionati? L’etica è una pietra angolare per costruire la fiducia pubblica e garantire che gli strumenti di IA siano integrati nel rispetto dei diritti individuali e per prevenire danni. I principi specifici per l’educazione includono l’adeguatezza pedagogica, i diritti dei bambini, l’alfabetizzazione all’IA e il benessere degli insegnanti, oltre a concetti generali come beneficenza, rispetto delle persone e giustizia.
8. Spiega il concetto di “discriminazione algoritmica” e fornisci un esempio di come potrebbe manifestarsi in un contesto educativo con l’uso dell’IA. La discriminazione algoritmica si verifica quando i sistemi automatizzati trattano le persone in modo ingiusto o le influenzano negativamente a causa di caratteristiche protette dalla legge. Ad esempio, un’applicazione AI che rileva il comportamento degli studenti in un test potrebbe segnalare ingiustamente e in modo sproporzionato studenti non bianchi o con disabilità a causa di bias nei dati di addestramento.
9. Quali sono i tre passaggi fondamentali suggeriti per raffinare e implementare una politica di uso responsabile della tecnologia (RUP) per l’IA? I tre passaggi sono: 1) Stabilire una base di riferimento, che include la revisione delle componenti esistenti della RUP e delle normative federali/statali. 2) Progettare o aggiornare la RUP, incorporando elementi chiave come il contesto, le definizioni di alfabetizzazione all’IA e gli usi consentiti/proibiti. 3) Implementare la RUP e migliorarla periodicamente, disseminando la politica, fornendo formazione e creando cicli di feedback.
10. Quali sono le tre modalità principali attraverso cui l’IA è prevista entrare nelle comunità educative, e perché un piano organizzativo dovrebbe affrontarle tutte? Le tre modalità sono: Approvvigionamento (acquisto formale), Integrazione (AI incorporata in prodotti esistenti) e Diffusione (utensili AI portati dagli utenti). Un piano organizzativo deve affrontarle tutte perché l’IA non entrerà solo attraverso canali formali, ma anche attraverso l’integrazione silenziosa e l’uso individuale, richiedendo un approccio olistico alla gestione dei rischi e delle opportunità.

Domande in Formato Saggio

1. Analizza le tensioni e i rischi specifici dell’IA in educazione, come delineato nel Modulo 1. Discuti come queste tensioni (es. personalizzazione vs. sorveglianza, giudizio umano vs. automazione) possano essere mitigate attraverso le pratiche di gestione del rischio raccomandate e il framework NIST AI Risk Management.
2. Discuti l’impatto dell’IA sui diritti civili, l’accessibilità e l’equità digitale come descritto nel Modulo 3. In che modo i leader educativi possono affrontare la discriminazione algoritmica e le divisioni digitali per garantire che l’IA promuova, anziché ostacolare, l’equità per tutti gli studenti, compresi quelli con disabilità e gli studenti multilingue?
3. Spiega l’importanza di costruire l’alfabetizzazione all’IA per gli educatori (Modulo 8). Descrivi le tre attività chiave (Comprendere, Valutare, Integrare) e come un’iniziativa di alfabetizzazione all’IA dovrebbe bilanciare gli usi di produttività con gli usi trasformativi dell’IA in classe.
4. Il toolkit sottolinea la necessità di resistere alla pressione di adottare rapidamente l’IA (Modulo 6) e di basare le decisioni sull’evidenza (Modulo 4). Come possono i leader educativi bilanciare l’innovazione e la sperimentazione con un approccio cauto e basato sull’evidenza all’adozione dell’IA, e quali passi dovrebbero intraprendere per raccogliere e valutare prove affidabili?
5. Immagina di essere un leader educativo che sta creando una task force sull’IA per il tuo distretto (Modulo 7). Descrivi le considerazioni chiave nella pianificazione di questa task force e come intendi garantire che l’etica sia al centro del suo lavoro. Includi esempi di come la task force potrebbe applicare i principi etici specifici dell’educazione.

Glossario dei Termini Chiave

• Accessibilità: La pratica di rendere i prodotti, i dispositivi, i servizi o gli ambienti utilizzabili da persone con disabilità.
• Adattamento (Adaptivity): La capacità dei sistemi basati sull’IA di modificare gli approcci e i contenuti didattici in base ai punti di forza e ai bisogni degli studenti.
• Algoritmo: Un insieme di regole o istruzioni che un computer segue per risolvere un problema o eseguire un compito.
• Alfabetizzazione all’IA (AI Literacy): Le conoscenze, le abilità e gli atteggiamenti necessari per interagire con l’IA in modo sicuro ed efficace.
• Allucinazione (Hallucination Risk): Si riferisce a casi in cui i modelli di IA generano output inaccurati, fuorvianti o falsi che non sono basati su dati reali o fatti.
• Americans with Disabilities Act (ADA): Legge federale statunitense che proibisce la discriminazione basata sulla disabilità.
• Artificial Intelligence (AI) – Intelligenza Artificiale: Un sistema basato su macchina che, per un dato insieme di obiettivi definiti dall’uomo, può fare previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano ambienti reali o virtuali.
• Assisted Technology (AT) – Tecnologia Assistiva: Qualsiasi articolo, pezzo di equipaggiamento o sistema di prodotto, sia acquisito commercialmente, modificato o personalizzato, utilizzato per aumentare, mantenere o migliorare le capacità funzionali delle persone con disabilità.
• Belmont Report: Un documento fondamentale che fornisce linee guida sui principi etici di base che dovrebbero sottostare alla conduzione della ricerca umana (beneficenza, rispetto per le persone, giustizia).
• Bias e Discriminazione Algoritmica: La discriminazione algoritmica si verifica quando i sistemi automatizzati contribuiscono a trattamenti o impatti ingiustificati che sfavoriscono le persone in base a caratteristiche protette dalla legge. Il bias può essere introdotto dai dati di addestramento o dal design dell’algoritmo.
• Black Box (IA): Si riferisce alla difficoltà di ispezionare come un algoritmo o un sistema di IA raccoglie e utilizza i dati, rendendo opaca la logica interna del sistema.
• Children’s Internet Protection Act (CIPA): Legge federale statunitense che impone requisiti a scuole e biblioteche che ricevono sconti E-Rate per l’accesso a internet.
• Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA): Legge federale statunitense che impone requisiti agli operatori di siti web o servizi online diretti ai bambini sotto i 13 anni.
• Computer Vision: Un campo dell’IA che consente ai computer di “vedere” e interpretare immagini e video.
• Cyberbullismo: L’uso di tecnologie digitali per molestare, minacciare o imbarazzare un’altra persona.
• Dati Sensibili (Sensitive Data): Dati che, se esposti, possono causare danni significativi a un individuo, come dati biometrici, sanitari, finanziari o legati alla disabilità. Include anche dati su minori.
• Deep Fake: Immagini o video alterati o falsificati creati utilizzando l’IA, spesso per far apparire persone che fanno o dicono cose che non hanno mai fatto o detto.
• Digital Equity (Equità Digitale): Garantire che tutti abbiano un accesso equo alla tecnologia, alla connettività internet e alle risorse di alfabetizzazione digitale.
• Digital Use Divide (Divisione dell’Uso Digitale): Accesso differenziale a usi di alta qualità della tecnologia che offrono agli studenti opportunità significative di esplorare, creare e impegnarsi nell’analisi critica.
• Educatore: Nel toolkit, include insegnanti, presidi, paraprofessionali, bibliotecari, professionisti della salute mentale scolastica e altro personale educativo basato sulla scuola.
• Educational Technology (EdTech) – Tecnologia Educativa: Qualsiasi tecnologia progettata e impiegata dagli educatori per trasformare le operazioni scolastiche, l’insegnamento e l’apprendimento.
• Every Student Succeeds Act (ESSA): Legge federale statunitense che reautorizza l’Elementary and Secondary Education Act, incoraggiando l’uso di prodotti e servizi educativi basati sull’evidenza.
• Evidence-Based (Basato sull’Evidenza): Interventi educativi supportati da ricerche di alta qualità che dimostrano un miglioramento degli esiti degli studenti.
• Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence (Ordine Esecutivo sull’IA): Un ordine presidenziale che delinea le direttive per lo sviluppo e l’implementazione responsabili dell’IA.
• Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA): Legge federale statunitense che governa la privacy dei registri educativi degli studenti.
• Feedback Loop: Un processo in cui l’output di un sistema viene reimmesso come input, consentendo l’apprendimento e il miglioramento continui.
• Foundation Model: Modelli pre-addestrati con tecniche di deep learning su enormi set di dati, che servono come base per lo sviluppo di modelli di IA specifici.
• Generative AI (GenAI) – Intelligenza Artificiale Generativa: La classe di modelli di IA che emulano la struttura e le caratteristiche dei dati di input per generare contenuti sintetici derivati.
• Guardrails: Confini specifici e linee guida per l’uso di sistemi e strumenti di IA.
• Individuals with Disabilities Education Act (IDEA): Legge federale statunitense che governa l’educazione speciale e i servizi correlati per i bambini con disabilità.
• Informed Adoption (Adozione Informata): Il processo di prendere decisioni ben informate sull’adozione dell’IA, considerando i benefici, i rischi e le prove.
• Instructional Core (Nucleo Istruttivo): La connessione tra studenti, insegnanti e contenuto, basata su compiti istruttivi di alta qualità, come definito da Richard Elmore.
• Intelligent Tutoring Systems (ITS) – Sistemi di Tutoraggio Intelligente: Applicazioni AI studiate da tempo per supportare gli studenti nella pratica matematica e in altre aree.
• Large Language Models (LLM) – Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: Reti neurali artificiali che costituiscono la base per i sistemi GenAI, addestrate su enormi set di dati testuali per prevedere la parola successiva.
• Machine Learning: Un sottoinsieme dell’IA che consente ai sistemi di imparare dai dati, identificando pattern in grandi volumi di dati.
• Mitigating Risk (Mitigare i Rischi): Prendere misure per ridurre la probabilità o l’impatto negativo dei rischi associati all’uso dell’IA.
• Multimodality (Multimodalità): La combinazione di varie modalità di comunicazione (es. testo, audio, video) per creare significato, applicabile alle interfacce tecnologiche AI.
• National Educational Technology Plan (NETP): Un piano del Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti che fornisce guida sull’equità digitale e l’uso della tecnologia nell’educazione.
• National Institute of Standards and Technology (NIST) AI Risk Management Framework: Un quadro per la gestione dei rischi dell’IA attraverso quattro elementi: Governare, Mappare, Misurare e Gestire.
• Personally Identifiable Information (PII) – Informazioni di Identificazione Personale: Identificatori diretti (es. nome, indirizzo) o indiretti (es. data di nascita) o qualsiasi informazione che, da sola o in combinazione, può essere collegata a uno studente specifico.
• Protection of Pupil Rights Amendment (PPRA): Legge federale statunitense che garantisce ai genitori alcuni diritti riguardo alla partecipazione a sondaggi e alla raccolta di informazioni per scopi di marketing.
• Responsible Use of Technology Policy (RUP) – Politica di Uso Responsabile della Tecnologia: Una politica che fornisce guida e informazioni di supporto per garantire usi responsabili dei sistemi e degli strumenti tecnologici nelle scuole, con particolare attenzione all’agenzia dell’utente.
• Section 504 of the Rehabilitation Act of 1973: Legge federale statunitense che proibisce la discriminazione basata sulla disabilità da parte dei beneficiari di assistenza finanziaria federale.
• Sorveglianza (Monitoring and Surveillance): L’uso dell’IA per monitorare l’attività online, i movimenti fisici o altri comportamenti degli studenti, con implicazioni per la privacy e il bias.
• Task Force sull’IA: Un gruppo o comitato istituito per fornire guida e supporto continui sull’uso responsabile dell’IA in un’istituzione educativa.
• Trasparenza: La chiarezza e l’apertura su come i sistemi di IA funzionano, raccolgono dati e gestiscono i rischi.
• Universal Design for Learning (UDL) – Progettazione Universale per l’Apprendimento: Un insieme di principi di apprendimento basati sull’evidenza e un quadro per migliorare e ottimizzare l’insegnamento e l’apprendimento per tutte le persone.
• User Interface/User Experience (UI/UX) Design – Progettazione UI/UX: Processi di progettazione incentrati sull’uomo per creare interfacce efficaci ed esteticamente gradevoli per gli utenti finali.
• What Works Clearinghouse (WWC): Un’iniziativa federale che esamina la ricerca sulle risorse educative e riassume i risultati della ricerca.

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Ecco le 8 domande frequenti con risposte approfondite che catturano i temi principali delle fonti fornite:

1. Qual è lo scopo principale del toolkit del Dipartimento dell’Istruzione degli Stati Uniti sull’integrazione dell’IA nell’educazione?

Il toolkit “Empowering Education Leaders: A Toolkit for Safe, Ethical, and Equitable AI Integration” (Dare potere ai leader educativi: un toolkit per l’integrazione sicura, etica ed equa dell’IA) è progettato per aiutare i leader educativi a prendere decisioni critiche sull’incorporazione delle applicazioni di Intelligenza Artificiale (IA) nell’apprendimento degli studenti e nel nucleo istruttivo. Si basa su un precedente “AI Report” del Dipartimento e mira a collegare le idee generali sull’IA all’istituzione di politiche di utilizzo a livello scolastico e distrettuale che ne guidino l’efficace implementazione. Il toolkit fornisce una guida sull’uso e l’integrazione efficaci dell’IA nell’insegnamento e nell’apprendimento, delinea le leggi federali pertinenti e le considerazioni essenziali per garantire un uso sicuro, protetto e non discriminatorio dell’IA. Inoltre, promuove i principi di trasparenza e consapevolezza nell’uso dell’IA nelle scuole, enfatizzando l’importanza di offrire a studenti, insegnanti e genitori l’opportunità di rinunciare alle applicazioni abilitate all’IA.

2. Quali sono le principali opportunità e i rischi associati all’integrazione dell’IA nell’educazione?

Le opportunità dell’IA nell’educazione sono numerose e includono il miglioramento della valutazione degli studenti, l’adattamento degli approcci e dei contenuti didattici in base ai punti di forza degli studenti (non solo alle loro esigenze), il supporto all’apprendimento sociale e collaborativo, l’adattamento per studenti con disabilità e l’assistenza nelle attività creative. Per gli educatori, l’IA può ridurre il carico amministrativo, estendere l’istruzione in linea con i piani degli insegnanti e migliorare i cicli di feedback.

Tuttavia, esistono anche rischi significativi che devono essere attentamente considerati. Questi includono problemi legati alla sicurezza, alla privacy (in particolare la sorveglianza), all’accuratezza delle informazioni (rischio di “allucinazioni” dell’IA), alla correttezza e alla mancanza di prove. L’IA può anche esacerbare i pregiudizi esistenti e la discriminazione algoritmica, in particolare nei confronti di studenti non bianchi o con disabilità. Altri rischi includono contenuti dannosi (come i deep fake o il cyberbullismo), l’uso improprio e l’eccessiva dipendenza dall’IA, che potrebbe sminuire il ruolo degli educatori o portare a decisioni errate. La mancanza di trasparenza sul funzionamento dei sistemi di IA e sulla raccolta dei dati è un’altra preoccupazione critica.

3. Come vengono affrontate la privacy e la sicurezza dei dati degli studenti con l’introduzione dell’IA nelle scuole?

Il toolkit sottolinea che i leader educativi devono essere ben informati sulle leggi, le norme e i regolamenti federali, statali e locali in materia di privacy e sicurezza dei dati. Vengono evidenziate diverse leggi federali chiave, tra cui il Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA), il Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA), l’Individuals with Disabilities Education Act (IDEA), il Children’s Internet Protection Act (CIPA) e il Protection of Pupil Rights Amendment (PPRA).

L’IA intensifica le preoccupazioni sulla privacy perché può raccogliere nuove e altamente sensibili forme di dati (caratteristiche fisiche, posizione, domande informali), volumi elevati di dati che consentono inferenze sul comportamento futuro, e dati tramite interazioni simili a quelle umane che possono indurre gli utenti a essere meno cauti. C’è anche il rischio di “scatole nere” in cui non è chiaro come l’IA raccoglie e utilizza i dati. Per mitigare questi rischi, il toolkit raccomanda la conduzione di valutazioni d’impatto dell’IA, test in contesti reali, valutazioni indipendenti, monitoraggio continuo, formazione del personale, supervisione umana e la fornitura di avvisi pubblici e documentazione in linguaggio semplice.

4. In che modo l’IA si relaziona ai diritti civili, all’accessibilità e all’equità digitale nell’educazione?

L’IA ha profonde implicazioni per i diritti civili, l’accessibilità e l’equità digitale. Il Dipartimento dell’Istruzione sottolinea la necessità di affrontare la discriminazione algoritmica, che si verifica quando i sistemi automatizzati trattano le persone in modo ingiusto o le influenzano negativamente a causa di caratteristiche protette dalla legge, come razza, sesso o disabilità. Le leggi federali sui diritti civili (ad esempio, il Titolo VI, il Titolo IX, l’Age Discrimination Act) e quelle sull’accessibilità (ad esempio, l’Americans with Disabilities Act, l’IDEA, la Sezione 504) devono essere rispettate nell’implementazione dell’IA.

L’IA può favorire l’accessibilità attraverso tecnologie assistive e Universal Design for Learning (UDL), supportando la multimodalità (ad esempio, speech-to-text, traduzione linguistica) per studenti con disabilità e neurodiversi. Tuttavia, può anche esacerbare le divisioni digitali (accesso, uso e design), ad esempio a causa dei costi elevati dell’IA o di usi che sostituiscono gli educatori umani nelle comunità svantaggiate. È fondamentale che i leader educativi assicurino che l’IA sia inclusiva, priva di pregiudizi e accessibile a tutti, prevenendo esiti sproporzionati, in particolare nelle azioni disciplinari basate su rilevamenti di IA di uso improprio da parte degli studenti.

5. Qual è l’importanza delle prove quando si considerano gli strumenti abilitati all’IA nell’educazione?

L’Every Student Succeeds Act (ESSA) richiede che le scuole e i distretti scelgano prodotti e servizi educativi (interventi) basati su prove. Il toolkit estende questa enfasi all’IA, esortando i leader educativi a comprendere le quattro categorie di prove (dalla “Strong Evidence” alla “Demonstrates a Rationale”) quando valutano l’adozione di strumenti di IA. Si sottolinea che, sebbene l’IA nell’educazione abbia una storia di 50 anni con prove solide per alcune applicazioni (ad esempio, i sistemi di tutoraggio intelligenti), molte delle nuove applicazioni GenAI potrebbero non avere lo stesso livello di ricerca.

I leader dovrebbero diffidare del “fattore wow” e delle affermazioni non comprovate, richiedendo prove chiare ai fornitori. Devono considerare non solo l’efficacia media, ma anche se l’IA evita potenziali danni a qualsiasi studente, soprattutto in gruppi specifici. Il toolkit suggerisce di utilizzare studi correlazionali per valutare l’assenza di danni o indizi di beneficio, e studi quasi-sperimentali o sperimentali (A/B testing) per confrontare nuovi approcci con quelli esistenti. Collaborare con i ricercatori attraverso partnership ricerca-pratica può anche aiutare a costruire una base di prove più solida.

6. Come possono i leader educativi sviluppare una strategia coerente per l’integrazione dell’IA nel nucleo istruttivo?

Per costruire una strategia efficace, i leader educativi dovrebbero prima informare e ascoltare le loro comunità attraverso sessioni di ascolto. Queste sessioni dovrebbero coinvolgere diverse voci (educatori, studenti, genitori, membri della comunità) per comprendere le loro conoscenze, preoccupazioni ed entusiasmo riguardo all’IA. L’esperienza della comunità è considerata una forma di “prova” da considerare.

La strategia deve essere guidata da una visione educativa condivisa e non dalla tecnologia stessa. I leader sono incoraggiati a stabilire priorità chiare e un ritmo di adozione, essendo disposti a dire “no” o “andare lentamente” quando necessario. Ciò implica considerare fattori come l’allineamento con la strategia educativa, l’analisi dei rischi, la moderazione dei contenuti, le prove e la capacità/prontezza delle risorse umane. Il toolkit propone una classificazione degli usi dell’IA in “Uso incoraggiato”, “Uso consentito”, “Uso limitato” e “Nessun uso”. Infine, i leader dovrebbero istituire una task force (o un organismo simile) per fornire guida e supporto continui a tutti i membri della comunità scolastica sull’uso responsabile dell’IA, ancorando sempre l’etica come pietra angolare della loro strategia.

7. Cosa implica la “alfabetizzazione all’IA” per gli educatori e perché è così importante?

L’alfabetizzazione all’IA per gli educatori è fondamentale per l’uso responsabile dell’IA. Comporta lo sviluppo delle conoscenze, delle competenze e degli atteggiamenti necessari per interagire con l’IA in modo sicuro ed efficace. È importante perché consente agli educatori di prendere decisioni informate sull’integrazione dell’IA in classe, di comprendere le questioni etiche e i rischi (agendo come “esseri umani nel ciclo”), e di guidare gli studenti verso futuri di successo in un mondo sempre più guidato dall’IA.

Gli elementi chiave dell’alfabetizzazione all’IA includono:

• Comprendere l’IA: Definire l’IA, la sua storia, i concetti di dati e machine learning (inclusi i pregiudizi), e l’ampiezza delle sue capacità (oltre i soli chatbot).
• Valutare l’IA: Preparare gli educatori a valutare l’uso dell’IA considerando privacy e sicurezza dei dati, diritti civili ed equità digitale, prove di efficacia e allineamento con le opportunità e la mitigazione dei rischi.
• Integrare l’IA in classe: Bilanciare l’implementazione immediata con la pianificazione collaborativa, gli usi di produttività con gli usi trasformativi, promuovere l’agency di studenti ed educatori, riconoscere i pregiudizi umani e il potenziale di pregiudizi dell’IA, e stabilire cicli di feedback per migliorare l’uso dell’IA nel tempo.

8. Qual è il ruolo delle politiche sull’uso responsabile della tecnologia (RUP) nell’era dell’IA e come possono essere aggiornate?

Una Politica sull’Uso Responsabile della Tecnologia (RUP), talvolta chiamata “Politica sull’Uso Accettabile”, fornisce guida e informazioni di supporto per garantire l’uso responsabile dei sistemi e degli strumenti tecnologici nelle scuole. Nell’era dell’IA, i leader educativi devono rivisitare e aggiornare le RUP esistenti per integrare l’IA e altre tecnologie emergenti. L’aggiornamento dovrebbe enfatizzare l’agency dell’utente e la voce nell’uso etico delle tecnologie.

I passaggi chiave per perfezionare e implementare una RUP includono:

1. Stabilire una base: Rivedere i componenti esistenti della RUP del distretto, le normative federali, statali e locali sulla privacy e i diritti civili, e le nuove opportunità e i rischi specifici dell’IA. Coinvolgere la comunità per rispondere a domande su come l’IA viene utilizzata, quali usi appropriati dovrebbero continuare, quali dovrebbero essere proibiti e quali usi ad alto rischio richiedono pratiche di gestione del rischio aggiuntive.
2. Progettare o aggiornare la RUP: Incorporare elementi chiave come il contesto (visione, principi, valori del distretto), definizioni sull’alfabetizzazione all’IA, responsabilità ed aspettative specifiche sul comportamento accademico (citazione delle fonti, prevenzione del plagio, protezione della privacy), usi consentiti o proibiti dell’IA, usi dell’IA ad alto rischio e conseguenze per l’uso improprio. La RUP dovrebbe anche considerare le esigenze uniche degli studenti con disabilità.
3. Implementare e migliorare periodicamente: Diffondere la politica, formare i membri della comunità sul suo utilizzo, creare cicli di feedback con educatori e studenti, stabilire una cadenza per la revisione e l’aggiornamento delle politiche e monitorare l’implementazione per identificare e risolvere le violazioni, assicurando che l’uso dell’IA non porti a una disciplina sproporzionata di determinati gruppi di studenti.

Inoltre, le RUP fungono da base per la discussione e la difesa dell’uso responsabile dell’IA con i partner tecnologici, garantendo che i fornitori sviluppino e implementino l’IA in modo sicuro, equo ed efficace.