Poster session: Includere la tecnologia nell’apprendimento, in modo intenzionale
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Dal 2023 al 2025 corsi di “AI literacy” rivolti a insegnanti di scuola secondaria (primo e secondo grado), sessioni on-line da 10 a 16 ore totali, con applicazioni pratiche, serious game, portal che sfruttano i.a. gen. per la didattica.
Casi di studio in ambito biblioteconomico per:
– uso etico i.a. gen. in classe
– gamification con quiz/questionari
– addestramento chatbot
– app per creare contenuti didattici
– realizzazione assistenti virtuali personalizzati
– agenti virtuali per traduzioni/sintesi/mappe
– allucinazioni degli algoritmi
– RAG Retreival Augmented Generation
PERCHE’ FUNZIONA?
L’efficacia dell’AI literacy per le biblioteche scolastiche dipende da diversi fattori. L’uso di prompt ben progettati, con istruzioni specifiche e contestualizzate, risulta centrale per guidare l’interazione con gli strumenti di IA. L’approccio deve stimolare la riflessione critica e promuovere sperimentazione tramite simulazioni. Le difficoltà sono generate da vincoli di licenze/costi di accesso alle tecnologie e la necessità di competenze specifiche nella progettazione dei prompt.
“Se vuoi provarlo anche tu”
STEP 1: valutare la fonte dichiarata (SITI/BLOG) dal chatbot
STEP 2: confrontare la risposta su diverse ia gen. (Perplexity Gemini Chatgpt Copilot Deepseek Qwen Komo Brave)
STEP 3: verificare su portali scientifici, rete di fact-chekers, specialisti sul tema, risorse accademiche
STEP 4: coinvolgere professionisti e luminari attraverso mail, chat, social, blog certificati
STEP 5: segnalare disinformazione sintetica o allucinazioni
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Consigli per replicare l’intervento sul pensiero critico e sulla disinformazione sintetica consiste nel partire da casi concreti, preferibilmente tratti dall’esperienza quotidiana degli utenti. L’uso di esempi di testi, immagini o notizie generate dall’IA, opportunamente selezionati o prodotti con strumenti di generazione controllata, permette di rendere immediatamente visibile il problema delle allucinazioni, dei bias e della verosimiglianza ingannevole. Il bibliotecario scolastico può supportare l’analisi collettiva ponendo l’attenzione non tanto sull’errore in sé, quanto sul processo: da dove proviene l’informazione, quali fonti mancano, quali segnali di inattendibilità emergono e quali verifiche sono possibili.
È utile strutturare il laboratorio come uno spazio dialogico, in cui l’IA generativa viene utilizzata non come autorità, ma come oggetto di indagine. La comparazione tra output dell’IA e fonti autorevoli, preferibilmente provenienti da risorse bibliotecarie o open access certificate, rafforza il ruolo della biblioteca come spazio di verifica e di educazione alla qualità dell’informazione. In questo senso, l’introduzione anche solo concettuale della RAG può diventare uno strumento didattico potente per spiegare come l’affidabilità dipenda dall’ancoraggio a basi documentarie solide.
Un altro aspetto centrale riguarda la personalizzazione dell’intervento. L’IA può essere utilizzata per generare materiali di supporto differenziati per livello di competenza, fascia d’età o contesto professionale, ma la regia resta umana. Il bibliotecario seleziona, adatta e discute criticamente i contenuti, rendendo espliciti i criteri di scelta e le responsabilità educative che stanno dietro l’uso degli algoritmi.
OBIETTIVI RAGGIUNTI DAI CORSISTI
Validazione delle fonti, condivisione delle prassi di fact-checking, creazione di quiz / presentazioni / attività interattive, sviluppo di assistenti virtuali personalizzati, uso di tecniche di RAG (Retrieval Augmented Generation), uso etico dell’IA (policy europee e UNESCO), trasparenza e spiegazione nell’utilizzo degli algoritmi
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BIBLIOGRAFIA
Sabzalieva, E., & Valentini, A. (2023). ChatGPT and artificial intelligence in higher education: Quick start guide.
Frau-Meigs, D. (2024). User empowerment through media and information literacy responses to the evolution of generative artificial intelligence (GAI): summary.
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