Sempre di più, ormai, si usa l’intelligenza artificiale in ambito educativo. Con l’86% degli studenti universitari che già utilizza l’IA per i propri lavori, alcuni insegnanti hanno iniziato a rispondere adottando la stessa tecnologia per valutare gli elaborati degli studenti.
Per rispondere a tale tendenza, alcuni docenti hanno persino stabilito regole del tipo: “Se usi l’IA per scrivere, io userò l’IA per valutare”. Altri, invece, hanno integrato l’IA nei loro metodi d’insegnamento, personalizzando problemi matematici o richiedendo agli studenti di utilizzarla per l’autovalutazione.
Tuttavia, una ricerca dell’Università della Georgia rivela l’inefficacia del primo utilizzo citato precedentemente. Il modello LLM Mixtral, ad esempio, testato nella valutazione di compiti di scuola media, ha mostrato un’accuratezza del 33,5% rispetto a quella degli insegnanti umani. Anche con rubriche create da insegnanti, l’accuratezza è salita appena sopra il 50%.
I ricercatori, difatti, hanno osservato che gli LLM tendono a utilizzare “scorciatoie logiche”, interpretando erroneamente le risposte degli studenti e mancando di una comprensione reale del loro livello di conoscenza.
Pertanto, nonostante gli investimenti massicci in questa tecnologia, l’IA non potrà sostituire un insegnante umano. A conferma di ciò, studi recenti mostrano che le capacità di comprensione dell’IA stanno peggiorando, con l’ultima generazione di modelli che “allucinano” fino al 79% delle volte. Dunque, affidarsi all’IA per l’educazione significa quindi esporre gli studenti a una tecnologia imprecisa e potenzialmente dannosa per il loro sviluppo cognitivo, mettendo a rischio la qualità dell’istruzione stessa.
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