Insegnamento delle lingue e intelligenza artificiale

L’indiscussa protagonista dell’era digitale nel periodo più recente, è l’intelligenza artificiale (AI) che con la sua crescita meteorica sta avendo un forte impatto su moltissimi settori, incluso il mio, quello dell’insegnamento delle lingue.

Le domande che sorgono sono tante: in che modo può l’AI aiutarmi nel mio lavoro? Quali sono i rischi nell’usare l’AI? E infine la famigerata domanda: potrà l’AI mai sostituirmi?

Per approfondire l’argomento, ho seguito un webinar di uno dei più famosi autori di libri di metodologia di insegnamento della lingua ingelse, Scott Thornbury dove, con altri colleghi, analizzava l’uso di ChatGpt come strumento di lavoro per gli insegnanti di lingua inglese (ma ciò può valer qualsiasi lingua). Qui il link per il video completo.

Interessante il fatto che l’analisi è stata fatta partendo da esempi pratici di lesson plan. Di seguito trovate alcune delle osservazioni che mi hanno colpito di più. 

Qualsiasi insegnante ha famigliarità su quanto sia difficile la fase di creazione di un programma scolastico o di una lezione. Occorre infatti ‘entrare nell’ottica’ di un argomento, elencare una serie di possibili opzioni in termini di contenuto, attività, procedura. Tutto ciò ovviamente richiede molto tempo e sforzo cognitivo da parte dell’insegnante.

L’AI è un potente tool, se interpellato, può fornirci molti spunti e darci molte opzioni che ci permettono di focalizzarci sul discernere quale sia l’attività ottimale. L’identità della lezione, il filo conduttore che collega le varie attività e le procedure, sono poi a discrezione dell’insegnate, che deve concepire, prima mentalmente e poi mettere per iscritto, il proprio piano.

Riguardo al lesson planning, si è notato che l’AI è meno efficace in questa area, in quanto, essendo un ‘contenitore vuoto’ costruisce una lezione aggregando dati, senza considerare gli studenti ed il sapere di cui hanno bisogno. In quest'area, l’insight dell’insegnante rimane ancora fondamentale. 

Uno dei concetti fondamentali della teoria del machine learning è quello del garbage in, garbage out: se l’input che viene dato alla macchina, per quanto avanzata sia, è di bassa qualità, così sarà anche l’output che la macchina ci fornirà.

L’insegnante no può quindi permettersi di diventare pigro e di delegare il pensiero che sta dietro ad una lezione alla macchina, ma deve avere ben chiaro in mente tutte le attività e procedure, in modo da fornire alla macchina strumenti necessari per il supporto.

Nella conferenza ci sono vari esempi in cui l’attività prodotta dall’AI avendo un input preciso e chiaro è molto migliore di una simile attività dove l’input è di bassa qualità. Paradossalmente, l’insegnante può interpretare un output non chiaro come una critica costruttiva e un segnale che il suo pensiero stesso di lezione richiede più approfondimento e tempo. 

L’AI è potenzialmente un ottimo strumento per lavorare da casa, consolidando ciò che si è imparato in classe: permette infatti di richiedere ulteriori esempi su una particolare forma linguistica, o può darci feedback su compiti ed esercizi svolti senza supporto. Pensare a modi per integrare l’AI ai compiti può essere un fattore determinante per rendere più dinamica ed interessante un’attività estremamente importante, ma spesso percepita dagli studenti come noiosa e cognitivamente difficile.

Occorre però monitorare con cura il feedback che lo studente riceve. La macchina infatti non ha a cuore il morale e la motivazione dello studente e quindi se interpellata a dare un giudizio, potrebbe non avere la delicatezza o la sensibilità di un insegnante esperto.

Inoltre, la macchina non si chiede domande su perchè uno studente abbia fatto un certo errore; questo ruolo fondamentale spetta infatti all’insegnante ed è uno dei principali fattori che portano ad una crescita dell’apprendimento. 

L’AI è estremamente utile per alleggerire il carico di lavoro dell’insegnante, specialmente per quelle attività che richiedono più tempo, come la stesura di un testo scritto che gli studenti devono analizzare, oppure di una serie di esercizi per testare la competenza degli studenti.

Come detto in precedenza, l’AI non ha la capacità di applicare senso critico o di fare ‘fact checking’ al suo output e di conseguenza non è inusuale trovare inaccuratezze o errori veri e propri. L’insegnante deve quindi controllare con cura esercizi prodotti dall’AI renderli più corretti e potenzialmente migliorarli, adattando i quesiti alla ai bisogni specifici della classe a cui sta insegnando. 

In conclusione, è chiaro che l’AI ha le potenzialità di migliorare sostanzialmente la qualità del lavoro degli insegnanti di lingua, fornendo spunti per le attività di brainstorming e togliendo il peso di produrre attività laboriose.

L’insegnante potrà così dedicarsi alla cosa più importante, ossia agli studenti ed a quello di cui hanno bisogno, usando sensiilità, empatia e creatività che, finora, sono qualità esclusivamente umane.