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Alla scoperta di Perplexity

Cari lettori,

magari vi siete già imbattuti più volte in https://www.perplexity.ai/ , ma, se non è così, lasciate che vi guidi subito a porre rimedio a questa lacuna. Una persona che vuole insegnare e/o fare ricerca, infatti, non può trascurare questa applicazione dell’AI proprio all’ambito della ricerca.

In rete Perplexity viene definito come un motore di ricerca innovativo, ma per chi ricorda gli inizi dei motori di ricerca e si è abituato a fare interrogazioni usando operatori logici è subito evidente che siamo a dir poco su un altro pianeta. L’interfaccia, del resto, è quella di un chatbot conversazionale e persino i colori e i font a un occhio inesperto lo rendono del tutto simile a ChatGPT.

In realtà Perplexity AI utilizza modelli linguistici avanzati, come GPT-3.5 e GPT-4, per fornire risposte dirette e pertinenti alle domande degli utenti. A differenza dei motori di ricerca tradizionali che restituiscono una lista di link, Perplexity analizza il contesto delle query e seleziona le informazioni più rilevanti da una varietà di fonti affidabili, tra cui articoli scientifici, forum online e contenuti multimediali. Di fatto, combina tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e machine learning per comprendere le domande degli utenti e fornire risposte pertinenti, stabilendo con chi la sta interrogando una sorta di dialogo.

Inoltre, Perplexity, fornisce in maniera dettagliata delle fonti. Ad esempio, alle domande che ho posto sulla sua interfaccia, chiedendo come è progettata e quale interazione propone, mi ha risposto:

L’interfaccia è progettata per essere intuitiva: gli utenti possono digitare domande in linguaggio naturale e ricevere risposte contestualizzate. Inoltre, è possibile porre domande successive per approfondire argomenti specifici, mantenendo il contesto della conversazione.(fonte 2) (fonte 4) La funzione “Copilot” permette anche un’interazione più avanzata, utilizzando modelli AI come GPT-4 per migliorare la qualità delle risposte. (fonte 6) (fonte7)

Nella parte in alto le fonti sono citate in miniature, che si possono espandere in una colonna sulla destra.

esempio di interfaccia delle fonti

Per esempio, la fonte 2 era: https://www.punto-informatico.it/scoperta-perplexity-ai-caratteristiche-funzionalita/

Ne cito solo una a titolo di esempio per dare un’idea della qualità media delle fonti: fornisce in tempi più brevi e già classificate sommariamente per argomento le fonti più facili da trovare (articoli vari sul web, in genere di accettabile attendibilità, ma comunque da vagliare). Sicuramente fa risparmiare molto tempo rispetto alle ricerche che eravamo abituati a svolgere da soli. Almeno per la conoscenza di base.

Oltre alle fonti, la risposta viene articolata in chiari paragrafi ed è seguita da proposte di approfondimento:

Certo, se si vuole andare più in profondità probabilmente le cose cambiano. Ma di questo mi occuperò in un prossimo post, magari cercando di capire se per il lavoro di chi insegna ci può essere molta differenza tra la versione gratuita e quella a pagamento.

Alla prossima!

Federica

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Teachally alla prova

Cari lettori,

vi avevo promesso qualche tempo fa una prova di Teachally, che avevo recensito rapidamente, basandomi su quanto veniva dichiarato nella presentazione del team che lo ha realizzato.

Ora sono entrata registrandomi e mi sono trovata di fronte un’interfaccia grafica piacevole, che mi ha invitata a creare la mia prima classe. La creazione della classe è più specifica di quella a cui siamo abituati con Google, perché vengono chiesti anche anno di corso e materia. Inoltre viene richiesto di impostare durata e struttura della lezione. A questa classe gli studenti possono essere invitati con codice di invito  oppure inseriti con importazione di un csv o manualmente.

A questo punto se si va nella sezione “Plan and teach” si trova un pulsante che permette di generare lezioni singole o unità di apprendimento da svolgere in più lezioni successive.

Si richiede di compilare un prompt consistente in una breve descrizione dell’argomento della lezione o dell’unità.

Ho fatto un esperimento di educazione civica e geografia sul confronto tra sistemi parlamentari e presidenziali: mi ha invitata con suggerimenti a semplificare e ridurre il campo, sicché alla fine ho scelto il prompt “A comparison of presidential and parliamentary systems between the US and Italy”.

Ho chiesto di generare un’unità di apprendimento di 4 lezioni, comprensiva di guida per il docente.

Un avviso mi avverte che potrei anche aggiungere materiali selezionati da me su questo argomento per integrarli nell’unità generata.

La generazione ha richiesto un po’ meno di un minuto.

Il risultato sono 4 lezioni con guida completa e abbondante (nel senso che suggerisce molti materiali, ben più di quelli che si possono usare in 45 minuti di lezione, alcuni in effetti non proprio pertinenti per il tipo di didattica a cui siamo abituati, nel senso che ci sono molti articoli online su incontri tra Presidenti del Consiglio italiani e Presidenti statunitensi, ad esempio). Potete scaricare di seguito la prima delle lezioni generate, per farvi un’idea. L’ho mantenuta in lingua originale, anche se all’interno della piattaforma è previsto uno strumento di traduzione. La traduzione in italiano è migliorabile, ma comunque abbastanza accettabile: diciamo che richiede qualche aggiustamento di lessico e di struttura ed è in una forma sintetica e paratattica che ricalca il tipico stile didattico inglese. Suona insomma un po’ diversa dalle consegne che diamo di solito nel nostro paese e troviamo sui nostri libri di testo.

Ad es. “Guida gli studenti attraverso un esercizio del diagramma di Venn, confrontando i poteri e i limiti del Presidente degli Stati Uniti e del Primo Ministro italiano. Gli studenti utilizzeranno le informazioni contenute nel libro di testo e le risorse supplementari fornite.”

Ecco quindi un esempio di lezione generata:

Nella scheda “teaching guide” l’insegnante può vedere, copiare e quindi anche fare propria per una rielaborazione, una vera e propria progettazione didattica, con tanto di tempi per ogni singola attività. Ad esempio:

Spiegazione della lezione Contenuto

Insegnamento Panoramica:

In questa lezione parlerai dei poteri esecutivi del Presidente degli Stati Uniti e del Primo Ministro italiano, sottolineando i loro ruoli, responsabilità e l’impatto sulla governance. La lezione si propone di aiutare gli studenti a comprendere le somiglianze e le differenze nei poteri esecutivi di entrambi Paesi.

Chiave Temi:

Potere esecutivo: Spiegare cos’è il potere esecutivo, generalmente definito come l’autorità di far rispettare le leggi e gestire la politica pubblica di a stato.

Presidente degli Stati Uniti: discutere il ruolo, il processo elettorale, i poteri e i limiti degli Stati Uniti Presidente.

Primo Ministro italiano: Discutere il ruolo, il processo di nomina, i poteri e le limitazioni del Primo Ministro italiano Ministro.

Analisi comparativa: Utilizza un diagramma di Venn per rappresentare visivamente le somiglianze e le differenze tra due.

Processo decisionale politico: Spiegare come i diversi poteri del Presidente degli Stati Uniti e del Primo Ministro italiano possano portare ad approcci diversi alla politica decisioni.

Didattico Contorno

Introduzione (5 minuti)

Concetto di potere esecutivo:

Definire il potere esecutivo come l’autorità di far rispettare le leggi, attuare le politiche e gestire l’amministrazione governo.

Evidenziare la sua importanza in modo funzionale governo.

Introduzione al Presidente degli Stati Uniti e al Primo Ministro italiano:

Descrivi brevemente le principali funzioni e ruoli: Presidente come capo di stato e di governo negli Stati Uniti e Primo Ministro come capo di governo negli Stati Uniti Italia.

Argomento 1: Presidente degli Stati Uniti (10 minuti)

Ruolo: Capo di Stato, capo del governo, comandante in capo delle forze armate forze.

Processo elettorale: Eletto ogni quattro anni attraverso un collegio elettorale sistema.

Poteri: Può porre il veto sulla

(…)

In questo caso la traduzione non è ottimale (ho lasciato di proposito una serie di errori per consentirvi di farne una valutazione), ma diciamo che possiamo pensare di utilizzarla come useremmo degli appunti da cui partire per migliorare.

In ogni caso mi pare un aiuto consistente.

Interessante anche la scheda che aiuta il docente nella differenziazione, che richiede un prompt che descriva le esigenze per l’inclusione e chiede di indicare il livello necessario scegliendo tra recupero – soddisfacente – avanzato.

Compilando la scheda si ottiene una nuova lezione riadattata per il bisogno specifico, che si può salvare, copiare ed esportare.

Si possono inoltre aggiungere degli “Enrichments” ,nel senso che la lezione può essere arricchita con generatori di :

  • domande
  • esperienze di apprendimento di ambito storico-sociale
  • attività per l’apprendimento socio-emotivo
  • attività adatte a vari contesti di apprendimento
  • attività specifiche per rafforzare le conoscenze disciplinari 
  • attività specifiche per scuole ad indirizzo tecnico e professionale
  • immagini
  • curiosità (fun facts)
  • presentazioni
  • quesiti a scelta multipla
  • attività di project based learning
  • rubriche valutative
  • trivia game
  • prove conclusive
  • set domanda/risposta
  • traduzioni e riscritture
  • mozioni per il debate
  • diagrammi e schemi da completare per esercizio
  • rubriche per consentire all’insegnante di valutare la qualità della sua lezione rispetto agli standard

Una cosa divertente: mentre genera quanto richiesto la piattaforma vi intrattiene con freddure e frasi su cui riflettere: un motivo in più per divertirvi a sperimentare!

Federica

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https://teachally.com/

Il team di Teachally si presenta agli insegnanti con una serie di foto profilo in stile comics, decisamente accattivanti. Ma la cosa che sicuramente sarà più apprezzata dagli insegnanti è il supporto che questa piattaforma promette di dare per l’inclusione.

Questa azienda con sede nella zona di Seattle offre prodotti di “school management” che sembrano l’equivalente statunitense dei nostri registri elettronico, ma integrano anche modelli di pianificazione delle lezioni e strumenti per l’inclusione basati sul supporto di intelligenza artificiale.

Quindi non solo compiti, ma anche la possibilità di differenziare per obiettivi e tradurre agevolmente.

Questo almeno è quanto promette il loro sito. Nei prossimi giorni mi registrerò e vi racconterò meglio se le aspettative vengono soddisfatte…

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Intelligenza artificiale e scuola

Cari lettori,

Mentre il mondo è ormai pervaso da moltissime applicazioni di AI, a partire dai notissimi ChatGPT, Gemini e altri LLM, la scuola italiana rivela atteggiamenti contraddittori, come sempre accade, purtroppo, nei confronti delle novità.

Il complesso del corpo docenti sembra un po’ “sonnecchiare” (cito e citerò indirettamente più volte in questo post il dirigente scolastico Antonio Fini, di cui condivido totalmente il pensiero in merito), quasi la questione non fosse rilevante o comunque si potesse far finta di niente. Fanno naturalmente eccezione i tenaci innovatori, presenti in numero ridotto nelle singole istituzioni scolastiche, spesso dipinti come visionari o “originali”.

Al contrario, sono frequentissime per le scuole le proposte di corsi erogati da parte dei più vari enti di formazione, spesso più orientati a una divulgazione teorica e di base, piuttosto che alla promozione effettiva di buone pratiche, che sfrutti l’abbondanza di finanziamenti PNRR che perdurerà nel prossimo anno scolastico.

Per sensibilizzare TUTTO il popolo della scuola, o almeno una percentuale abbastanza significativa da incidere realmente sulla formazione dei nostri ragazzi, occorre prima di tutto una capillare informazione, magari corredata già con casi d’uso e modelli operativi. Serve un orientamento pratico e pragmatico, nutrito di basi pedagogiche e di supporto tecnologico.

Un contributo fondamentale è stato pubblicato qualche tempo fa(e spero che abbiate già avuto occasione di esaminarlo): dobbiamo ringraziare la Rete Di Scuole Fvg, che ha appena redatto un ampio documento, generato “dal basso”, frutto del lavoro di 55 scuole del Friuli Venezia-Giulia, con il supporto di esperti del settore.

“Costruire il futuro – Linee guida sull’utilizzo dell’IA in ambito scolastico”, è un’ottima e completa guida, con una parte di sfondo tecnico-culturale e un ampio apparato pratico.

https://stelliniudine.edu.it/wp-content/uploads/sites/724/E-Book-Costruire-il-futuro-maggio-24_def.pdf?x19470

L’e-book merita veramente una lettura attenta, ma soprattutto merita di essere analizzato e provato come una guida attiva, un supporto alla progettazione di esperienze e laboratori didattici, sia per i docenti, sia per gli studenti. 

Contiene, infatti, delle schede che trovo veramente “ispiratrici”, oltre a una ricca bibliografia che raccomanderei a tutti di valutare almeno in parte per le letture estive. 

Meritano inoltre di essere evidenziati alcuni punti forti dell’e-book e del progetto da cui è nato. In primo luogo, la riflessione sulla collaborazione tra istituzioni scolastiche, che è fondamentale per sviluppare risorse comuni e condivisibili. L’unione degli sforzi permette di creare un ambiente più ricco e supportivo per l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (IAg) nel contesto educativo. Questa collaborazione non solo facilita la condivisione delle migliori pratiche, ma consente anche di affrontare collettivamente le sfide legate all’implementazione di nuove tecnologie. In parallelo, la necessità di una formazione continua per il personale scolastico è imprescindibile. Gli insegnanti devono essere costantemente aggiornati sulle ultime evoluzioni nel campo dell’IAg per poter incorporare efficacemente queste tecnologie nei loro metodi didattici. Una formazione continua garantisce che il corpo docente sia ben equipaggiato per affrontare le sfide e sfruttare le opportunità offerte dall’IAg, migliorando così la qualità dell’insegnamento.

L’IAg offre nuove opportunità per migliorare l’efficacia dell’insegnamento e promuovere la creatività e l’innovazione tra gli studenti. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie non è priva di sfide. Tra le principali preoccupazioni vi sono le questioni etiche, la privacy degli studenti e la necessità di evitare bias algoritmici. È essenziale che le scuole affrontino queste sfide in modo proattivo per garantire un uso etico e responsabile dell’IAg. Per integrare efficacemente l’IAg nei programmi di studio,inoltre,  è fondamentale che gli studenti acquisiscano competenze sia pratiche che teoriche sull’uso di queste tecnologie. Un monitoraggio costante delle pratiche didattiche è cruciale per valutare l’efficacia delle tecnologie IA e apportare miglioramenti continui. Questo approccio assicura che l’IAg non solo venga adottata, ma anche utilizzata nel modo più efficace e benefico possibile.

L’adozione dell’IA nelle scuole può preparare meglio gli studenti per il futuro mercato del lavoro, dove tali competenze saranno sempre più richieste. Inoltre, come abbiamo già visto in alcuni dei post precedenti,  l’IA può essere utilizzata per personalizzare l’apprendimento, fornendo supporto individuale agli studenti e migliorando la loro esperienza educativa complessiva. Tuttavia, e il testo lo ribadisce con forza, l’uso dell’IA deve essere guidato da un forte senso di responsabilità etica, garantendo che l’adozione di queste tecnologie avvenga nel rispetto della privacy e della dignità degli studenti. La trasparenza nel funzionamento degli algoritmi e l’equità nelle valutazioni sono fondamentali per un utilizzo corretto e giusto dell’IA.

In conclusione, il documento sottolinea che le linee guida sull’uso dell’IA nelle scuole sono un work in progress, data la rapida evoluzione di queste tecnologie. Viene quindi invitato tutto il personale scolastico a impegnarsi nella promozione dell’utilizzo delle linee guida e a condividere esperienze e buone pratiche per favorire una crescita collettiva e responsabile. Questo approccio collaborativo e progressivo è essenziale per garantire che l’integrazione dell’IA nelle scuole avvenga in modo efficace, etico e sostenibile.

Come spunto di riflessione ulteriore, riporto di seguito un estratto con la mappa delle parole chiave individuate nell’e-book.

mappa sull'intelligenza artificiale a scuola

Vi invito a osservare la scelta dei termini, ma anche il loro ordinamento: se c’è qualcosa che vi sembra meriti attenzione o che non vi è chiaro, potete segnalarmelo e mi impegno a ritornare sull’argomento al più presto!

Federica

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Una startup che supporta la valutazione

Cari lettori,

abbiamo già avuto modo di riflettere più volte su quanto un assistente artificiale possa rendere più efficace e stimolante la nostra attività di valutazione, usualmente percepita come uno dei compiti più noiosi, monotoni e frustranti da parte della categoria professionale degli insegnanti di ogni ordine e grado.

Oggi vado ad esaminare e presentare sinteticamente una startup che cerca di dare risposta a questo bisogno: Graide – AI grading. Increase feedback and save time.

Al nostro arrivo sulla home page veniamo accolti da un chatbot, con questa proposta di interazione:

Ovviamente, chiediamo di saperne di più e ci vengono proposte alcune alternative: una linea di approfondimento sull’integrazione con i sistemi LMS (tra cui spiccano Moodle e Blackboard), una più tecnica sulla disponibilità di API (al momento non disponibile, contrattabile, diciamo, su misura) e una più accademica sulla presenza di casi di studio.

Questa ultima possibilità mi sembra la più interessante da proporvi, perché si lega bene a riflessioni che abbiamo fatto in passato sulla base di esperienze empiriche anche con strumenti gratuiti. Vengono citati tre studi di riferimento: i primi due sono entrambi dell’Università di Birmingham e il terzo di JSC (l’agenzia britannica per il digitale, i dati e la tecnologia che si occupa di istruzione terziaria, ricerca e innovazione, associazione no profit). Vengono pubblicati direttamente sul sito di Graide e non ci sono riferimenti a pubblicazioni scientifiche esterne, il che riduce forse la loro attendibilità ai nostri occhi. Tuttavia, la distribuzione nel tempo (dal 2021 al 2023), ci spinge a considerare con interesse i risultati, che non sembrano frutto di un’esperienza episodica o improvvisata, nata sull’onda dell’entusiasmo e delle “mode” che anche nella pedagogia, come nella tecnologia, si manifestano spesso nel mondo che ci circonda.

Il primo articolo, del novembre 2021, viene sintetizzato così nell’abstract iniziale:

Graide di 6 Bit Education è una piattaforma di valutazione e feedback basata sull’intelligenza artificiale. Impara il modo in cui gli educatori danno il feedback in modo da non dover valutare la stessa risposta due volte. Questa ricerca ha confrontato la valutazione su carta con quella sulla piattaforma Graide per 10 domande con 172 invii per domanda. I tempi medi di valutazione si sono ridotti del 74% e il numero di parole di feedback fornite è aumentato di un fattore di 7,2. Stimiamo che un’università, con 3500 studenti STEM, che utilizza Graide potrebbe risparmiare oltre 240.000 sterline all’anno.

Viene dunque evidenziata un’utilità per i feedback nei corsi universitari, con una forte enfasi sull’aspetto economico e pratico più che su quello metodologico-didattico.

Se volete leggere tutto lo studio, lo trovate qui: University of Birmingham – Graide Efficacy Research

Lo studio del 2022, sempre dell’Università di Birmingham mostra in modo più oggetivo e “data driven” cosa accade utilizzando uno strumento come Graide:

46 membri del personale e assistenti didattici post-laurea hanno utilizzato Graide durante il progetto pilota, 31 hanno partecipato all’indagine e le statistiche principali del progetto pilota sono le seguenti:

  • Quantità media di feedback dato al compito: 55,3 parole

  • Tempo medio impiegato per valutare i compiti: 5,3 minuti

  • 22532 domande classificate nel set di dati.

  • 10197 (45.3%) Domande valutate in 0-14 secondi.

  • 6873 (30.5%) Domande valutate da 0 a 6 secondi

  • 254.620 parole di feedback

  • 20.794 parole di feedback digitate (utilizzo 12,2x)

  • 46 dipendenti hanno utilizzato Graide per contrassegnare il lavoro (31 hanno partecipato all’indagine)

  • Rispetto ai sistemi esistenti:

  • L’80% ritiene che sia più facile dare un feedback coerente

  • Il 71% trova più facile dare un feedback di alta qualità

  • Il 58% afferma che è più facile per gli studenti partecipare e ricevere feedback, il resto afferma che è lo stesso

  • Il 90% lo trova più veloce

  • Graide ha mostrato una riduzione media del 53% dei tempi di valutazione.

  • Il 94% degli utenti desidera continuare a utilizzare Graide.

Anche in questo caso vi indico di seguito il link per chi vuole approfondire: graide.co.uk/case-studies/pdf-grading-univeristy-of-birmingham

La recensione più interessante è comunque quella del 2023, a cura dell’agenzia britannica per il digitale. In questo caso si rimanda anche all’articolo esterno al sito del produttore, proprio sul sito del Centro Nazionale per l’Intelligenza Artificiale: Graide Pilot Overview  – Artificial intelligence (jiscinvolve.org) Il Centro Nazionale per l’Intelligenza Artificiale nell’istruzione terziaria (NCAI) mira ad accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nell’istruzione. Attraverso una serie di progetti pilota e di test che permettono ai membri di Jisc di sperimentare direttamente l’implementazione dell’AI, il NCAI può valutare diversi prodotti AI e condividere i loro punti di forza, aiutando i membri a comprendere meglio in quali circostanze gli strumenti AI funzionano bene.

Il test pilota di Graide nel settore dell’istruzione superiore aveva come obiettivo studiare la domanda di strumenti di valutazione AI e verificare se Graide potesse soddisfare tali esigenze. Iniziato a marzo 2022 e concluso a gennaio 2023, il progetto si è svolto in due fasi: nella prima, nove università hanno testato Graide e sono state intervistate per scoprire l’utilità della piattaforma; nella seconda, cinque università hanno sperimentato Graide direttamente.

I feedback rilevati indicano che Graide è particolarmente efficace nell’ambito matematico, grazie a un’interfaccia intuitiva e alla capacità di dare feedback consistente, migliorando anche la coerenza del feedback fornito dai docenti. Tuttavia, Graide si è mostrato meno efficace per domande matematiche più complesse con meno risposte standardizzate e per materie meno quantitative.

Le risposte degli studenti al monitoraggio mostrano un apprezzamento per la rapidità e la qualità del feedback ricevuto tramite Graide, con la maggior parte che desidererebbe continuare ad utilizzarlo.

E se questa sintesi dell’articolo sopra linkato di Tom Moule comincia a mettervi un po’ di curiosità e vi siete persi i miei post precedenti, trovate prove ed esperimenti su www.federicascarrione.info.

A presto!

Federica

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Orientarsi tra prompt e GPTs

Cari Lettori,

Per chi ha ChatGPT 4.0 c’è una voce di menu in più nella colonna di sinistra: si tratta di “Explore GPTs”. Questa aggiunta, per quanto limitata a una voce nel menu, vi aprirà un mondo di nuove possibilità. Ho iniziato ad esplorarle da un po’ di tempo e mi permetto di farvi qui una sintesi rapida, che spero vi possa invogliare a fare esperimenti e, magari, a venire a raccontarmeli.

Intanto, cominciamo a fare il punto di ciò che avevamo fatto fin qui nei vari post della categoria “esperimenti”.

Sino ad ora, quanto abbiamo sperimentato comportava una sorta di dialogo da parte nostra con l’intelligenza generativa. Noi formulavamo richieste, ottenevamo risposte, le valutavamo e decidevamo se potevano andarci bene o no. Se non ci andavano bene, con una richiesta ulteriore e più precisa tentavamo di aggiustare il tiro.

La richiesta tecnicamente si chiama prompt. L’interazione tramite prompt è quella più comune e possiamo senza timore dire che ci è molto utile, dentro e fuori da scuola, non solo per il supporto che ci possono dare le risposte, ma anche perché in qualche misura ci costringe ad affinare le nostre capacità di porre correttamente i quesiti, di fare scelte lessicali precise e non equivocabili, di comprende le sfumature del linguaggio e pesare la qualità dei contenuti. Il rapporto tra l’input che diamo e l’output che riceviamo è una sfida che ci può arricchire e può sicuramente migliorare le nostre capacità espressive e critiche. Inoltre, il lavoro organizzato per domanda e risposta è il più veloce e il più pratico nella maggior parte delle esigenze comuni.

Ci sono, tuttavia, casi in cui la nostra cooperazione con l’intelligenza artificiale necessita di punti fermi, di approfondimenti specifici o di una serie di istruzioni ben precisa. Proprio in questi casi ci serve un Generative Pre-trained Transformer (GPT, appunto) personalizzato.

GPT è una famiglia di modelli di intelligenza artificiale sviluppati da OpenAI che sono capaci di generare testo che somiglia a quello scritto dagli esseri umani. Questi modelli sono stati addestrati su vasti dataset di testi esistenti per apprendere le strutture della lingua, stili di scrittura, informazioni su svariati argomenti, e molto altro. Una volta addestrato, un modello GPT può essere utilizzato per creare testi in risposta a prompt specifici, imitando lo stile e il contenuto dei testi su cui è stato addestrato.

Nell’area “Explore GPTs” ci vengono presentati dei GPT pubblici addestrati per scopi specifici: scrittura, produttività, ricerca e analisi, programmazione, scuola e persino una categoria “Lifestyle” che in italiano sarei tentata di tradurre con “Passatempi”, dal momento che include oroscopi, consigli di viaggio, giochi. Appartiene a questa categorie anche DALL-E, la nota intelligenza generativa che produce immagini (anche quelle che trovate in questo sito, ovviamente!).

La cosa veramente affascinante, tuttavia, è che oltre alla scoperta dei GPTs pubblici ci viene offerta la possibilità di creare i nostri GPTs personalizzati.

Il pulsante “Create” in alto a destra ci apre un nuovo mondo, in cui sperimentare un’interazione più costruita e meno condizionata dalla casualità.

Sulla destra ci troviamo un GPT builder che interagisca con noi ancora attraverso prompt, ma attenzione: questa volta no stiamo facendo una domanda, stiamo in un certo senso coprogettando il nostro assistente personalizzato.

Hi! I’ll help you build a new GPT. You can say something like, “make a creative who helps generate visuals for new products” or “make a software engineer who helps format my code.”

What would you like to make?

GPT Builder

Questo se entriamo nella scheda di default “Create”. Se invece clicchiamo su “Configure” possiamo produrre manualmente compilando i vari campi di una maschera.

Il risultato del nostro addestramento è in preview a sinistra e possiamo testarlo in ogni momento con prompt specifici per verificarne il corretto funzionamento.

Oltre a dirgli cosa vogliamo che faccia possiamo e dobbiamo fornirgli materiali ben confezionati e chiari che facciano parte del suo bagaglio di istruzione. Ad esempio, io, come insegnante, gli posso fornire una serie di dispense con dei contenuti, la descrizione dei criteri con cui elaborare una verifica e in seguito insegnargli a creare verifiche relative alle dispense che gli ho allegato. Oppure posso rendere più approfondito l’esame dei testi che hanno prodotto i miei ragazzi, rendendo più efficace e meglio strutturata l’attività di valutazione che nei post precedenti avevo iniziato a sperimentare con dei semplici prompt.

SE l’argomento vi interessa, chiedete: potrei tornare sull’argomento dettagliando meglio come ho svolto queste operazioni e quali risultati ne ho ricavato.

Per ora comincio a mettervi questa piccola pulce nell’orecchio…

Cordialmente,

Federica

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Risorse digitali per percorsi sulla legalità

Carissimi,

Oggi ho il piacere di condividere in questo spazio due piccole risorse che ho creato per i miei studenti e per i colleghi che se ne vogliono servire con i loro, nell’ambito dell’attività per il CPL Pavia, cioè il Centro per la Promozione della Legalità, rete di scuole formatasi su un progetto di Regione Lombardia e USR Lombardia a partire dal lontano 2015.

Si tratta di due Escape room, create con Genial.ly , che molti di voi sicuramente conosceranno come strumento versatile e veloce per vivacizzare la didattica con risorse multimediali e interattive.

I due strumenti che offro sono molto flessibili e di proposito non sono studiati per essere esaustivi, ma piuttosto per costituire uno spunto che l’insegnante può gestire in modi diversi.

  1. Modalità guidata, più adatta studenti giovanissimi o in contesti con scarso uso della tecnologia. In questo caso il docente gestisce in modo centralizzato l’escape room proiettandola su lim o digital board e facendo partecipare tutta la classe contemporaneamente, per attivare discussione, annotazioni e ricerca sotto il suo diretto controllo.
  2. Modalità flipped, come strumento preparatorio domestico per una successiva discussione in classe su questi argomenti. Raccomando questo utilizzo solo con classi che abbiano già sperimentato con successo la modalità flipped, perchè studenti non abituati a questa modalità potrebbero essere disorientati dalla varietà di argomenti proposta.
  3. Modalità individuale o a piccoli gruppi in classe, con doppia esecuzione:
    • la presentazione contenente l’escape room andrebbe utilizzata su un dispositivo digitale (personalmente l’ho provata sia con BYOD sia in laboratorio, senza differenze sostanziali), lasciando aperta la possibilità di approfondire attraverso ulteriori ricerche in rete
    • lo studente o il gruppo dovrebbe avere a disposizione un altro supporto, cartaceo o digitale, su cui sviluppare testualmente il contenuto richiesto.

Se l’attività sarà gradita, come spero, aggiungerò presto delle proposte di griglie di valutazione.

Questa escape room riguarda personaggi che si sono distinti nella lotta alla mafia e si conclude con un importante messaggio e un approfondimento sul presidente Mattarella.
Questa escape room serve ad introdurre con gli studenti il tema della Trasparenza nella Pubblica Amministrazione.

Nella speranza di aver realizzato un prodotto utile e interessante, vi auguro buon lavoro. Fatemi sapere qui sotto com’è andata!

Federica