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Stephanie Arnett/MIT Technology Review | Getty

Lo strumento, chiamato Tutor CoPilot, dimostra come l’intelligenza artificiale possa migliorare, anziché sostituire, il lavoro degli educatori.

Gli Stati Uniti hanno un grave problema di disuguaglianza nell’istruzione. I bambini provenienti da famiglie a basso reddito hanno meno probabilità di ricevere un’istruzione di alta qualità, in parte perché i distretti più poveri faticano a mantenere insegnanti esperti.

L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare, migliorando il tutoraggio individuale talvolta utilizzato per integrare l’insegnamento in classe in queste scuole. Con l’aiuto di uno strumento di intelligenza artificiale, i tutor potrebbero attingere alle competenze degli insegnanti più esperti durante le sessioni di tutoraggio virtuale.

I ricercatori dell’Università di Stanford hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato Tutor CoPilot sulla base del GPT-4 di OpenAI e lo hanno integrato in una piattaforma chiamata FEV Tutor, che collega virtualmente gli studenti con i tutor. I tutor e gli studenti si scambiano messaggi attraverso un’interfaccia di chat, e un tutor che ha bisogno di aiuto per spiegare come e perché uno studente ha sbagliato può premere un pulsante per generare suggerimenti da Tutor CoPilot.

I ricercatori hanno creato il modello addestrando GPT-4 su un database di 700 sessioni di tutoraggio reali, in cui insegnanti esperti hanno lavorato a tu per tu con studenti di prima e quinta elementare su lezioni di matematica, identificando gli errori degli studenti e lavorando con loro per correggerli in modo che imparassero a comprendere i concetti più ampi che venivano insegnati. Da qui, il modello genera risposte che i tutor possono personalizzare per aiutare i loro studenti online.

“Sono davvero entusiasta del futuro dei sistemi di collaborazione tra uomo e IA”, afferma Rose Wang, una dottoranda dell’Università di Stanford che ha lavorato al progetto, pubblicato su arXiv e non ancora sottoposto a peer-review “Penso che questa tecnologia sia un enorme fattore abilitante, ma solo se viene progettata bene”.

Lo strumento non è progettato per insegnare effettivamente la matematica agli studenti, ma offre ai tutor consigli utili su come guidare gli studenti verso le risposte corrette, incoraggiando al contempo un apprendimento più approfondito.

Ad esempio, può suggerire al tutor di chiedere come lo studente è arrivato a una risposta, o di proporre domande che potrebbero indicare un modo diverso di risolvere un problema.

Per verificarne l’efficacia, il team ha esaminato le interazioni di 900 tutor che insegnavano virtualmente matematica a 1.787 studenti di età compresa tra i cinque e i 13 anni provenienti da comunità storicamente svantaggiate del Sud degli Stati Uniti. Metà dei tutor aveva la possibilità di attivare Tutor CoPilot, mentre l’altra metà no.

Gli studenti i cui tutor avevano accesso a Tutor CoPilot avevano 4 punti percentuali in più di probabilità di superare l’esame di fine corso (una valutazione della padronanza di una materia da parte dello studente) rispetto a quelli i cui tutor non vi avevano accesso. (I tassi di superamento erano rispettivamente del 66% e del 62%).

Lo strumento funziona così bene perché viene utilizzato per insegnare una matematica relativamente elementare, afferma Simon Frieder, ricercatore di apprendimento automatico presso l’Università di Oxford, che non ha lavorato al progetto. “In questo momento non si potrebbe fare uno studio con una matematica molto più avanzata”, afferma Frieder.

Il team stima che lo strumento potrebbe migliorare l’apprendimento degli studenti a un costo di circa 20 dollari per tutor all’anno per il fornitore di servizi di tutoraggio, che è significativamente più economico delle migliaia di dollari che di solito servono per formare gli educatori di persona.

Ha il potenziale per migliorare il rapporto tra i tutor alle prime armi e i loro studenti, addestrandoli ad affrontare i problemi come fanno gli insegnanti esperti, afferma Mina Lee, assistente alla cattedra di informatica dell’Università di Chicago, che non è stata coinvolta nel progetto.

“Questo lavoro dimostra che lo strumento funziona davvero in contesti reali”, afferma l’autrice. “Vogliamo facilitare la connessione umana e questo evidenzia come l’intelligenza artificiale possa aumentare l’interazione uomo-uomo”.

Come passo successivo, Wang e i suoi colleghi sono interessati a esplorare quanto i tutor alle prime armi ricordino i metodi di insegnamento impartiti da Tutor CoPilot. Questo potrebbe aiutarli a capire quanto a lungo potrebbero durare gli effetti di questo tipo di interventi dell’intelligenza artificiale. Inoltre, intendono cercare di capire quali altre materie scolastiche o gruppi di età potrebbero trarre beneficio da un approccio di questo tipo.

“Ci sono molti modi sostanziali in cui la tecnologia sottostante può migliorare”, afferma Wang. “Ma non stiamo distribuendo una tecnologia di IA a casaccio senza convalidarla prima: vogliamo essere sicuri di essere in grado di valutarla rigorosamente prima di mandarla in giro. Per me, la paura peggiore è quella di far perdere tempo agli studenti”.