Basandosi sulle informazioni contenute nelle fonti fornite, l’Alfabetizzazione AI (AILit) si relaziona ed estende le competenze digitali e mediatiche esistenti in diversi modi.

Innanzitutto, il Framework AILit si basa su idee e pratiche provenienti da quadri preesistenti sull’alfabetizzazione digitale e mediatica, oltre che sull’alfabetizzazione AI. La sua elaborazione è stata informata dalla revisione di quadri esistenti sull’alfabetizzazione digitale, sull’alfabetizzazione mediatica e sull’alfabetizzazione AI.

Il Framework AILit attinge da diverse aree tematiche e discipline, inclusa l’alfabetizzazione mediatica e digitale, collegando la comprensione tecnica alla valutazione critica, all’uso responsabile e alla risoluzione creativa dei problemi. Questi collegamenti interdisciplinari rafforzano l’idea che l’alfabetizzazione AI sia una fondazione per navigare e plasmare il ruolo dell’IA in diversi contesti.

L’alfabetizzazione AI richiede l’applicazione di competenze umane fondamentali esistenti, come il pensiero critico, la creatività, la collaborazione e la risoluzione dei problemi, nel contesto dell’interazione con i sistemi di IA. Per esempio, le competenze tradizionali di apprendimento come la metacognizione e il pensiero critico rimangono altamente rilevanti nelle interazioni con l’IA.

Uno degli aspetti cruciali dell’alfabetizzazione AI che estende le competenze mediali e digitali è la necessità di valutare criticamente i contenuti generati dall’IA. I sistemi di IA possono generare contenuti convincenti ma errati, fuorvianti o distorti. Pertanto, gli studenti devono saper identificare potenziali disinformazioni, distorsioni (bias) e manipolazioni nei risultati dell’IA. Praticare il pensiero critico in un contesto di IA implica verificare se le informazioni fornite da un sistema di IA siano accurate, pertinenti ed eque, e soppesare i risultati con altre fonti di informazione.

Questo processo di valutazione critica dei risultati dell’IA aiuta gli studenti a esercitare l’alfabetizzazione mediatica, l’alfabetizzazione digitale e la cittadinanza digitale. Li rende utilizzatori più perspicaci e responsabili dell’IA, promuovendo al contempo la trasparenza e scoraggiando l’attribuzione di tratti umani ai sistemi di IA (antropomorfismo).

In sintesi, l’alfabetizzazione AI non sostituisce le competenze digitali e mediatiche, ma si basa su di esse, le integra con la comprensione dei sistemi di IA e le estende applicando competenze fondamentali come il pensiero critico alla valutazione e all’uso etico dei sistemi di IA e dei loro risultati. Richiede agli studenti di riconoscere l’influenza dell’IA nella vita quotidiana e di comprenderne le implicazioni sociali ed etiche, che è un’evoluzione delle preoccupazioni relative alla privacy, alla sicurezza e alla disinformazione già presenti nell’alfabetizzazione digitale e mediatica.

Ecco i fondamenti, i principi e le competenze chiave che definiscono l’alfabetizzazione AI per l’educazione, basati sulle fonti fornite:

Il quadro (Framework) per l’alfabetizzazione AI, intitolato “Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education” (AILit Framework), è un’iniziativa congiunta della Commissione Europea e dell’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OECD), supportata da Code.org ed esperti internazionali. Questo quadro contribuisce alla valutazione PISA 2029 Media & Artificial Intelligence Literacy e si allinea al Piano d’azione per l’educazione digitale 2021-2027 della Commissione Europea. L’obiettivo è fornire una comprensione condivisa di cosa sia l’alfabetizzazione AI e come insegnarla, affrontando la mancanza di tale chiarezza e l’incertezza su come l’AI si integri nelle varie aree disciplinari.

Fondamenti dell’Alfabetizzazione AI:

L’alfabetizzazione AI è considerata essenziale per navigare la vita quotidiana, creare con uno scopo e prepararsi per il futuro dell’apprendimento e del lavoro, dato che l’intelligenza artificiale influenza sempre più l’accesso alle informazioni, la comunicazione e il processo decisionale. Equipaggia studenti ed educatori per comprendere sia i rischi che le opportunità presentate dall’AI e per prendere decisioni significative ed etiche sul suo utilizzo. Aiuta gli studenti a valutare criticamente l’impatto dell’AI sulle loro vite, educazione e comunità, preparandoli al contempo a plasmare il futuro. Affinché il potenziale dell’alfabetizzazione AI si realizzi pienamente, è necessario affrontare barriere come la mancanza di una comprensione condivisa e l’incertezza sull’integrazione nei programmi di studio.

Il quadro si basa su idee e pratiche provenienti da precedenti quadri di competenza digitale e alfabetizzazione AI, tra cui:

• DigComp (Digital Competence Framework for Citizens) della Commissione Europea, che ha influenzato la categorizzazione delle competenze e l’enfasi sull’agency dello studente in termini di conoscenza, abilità e atteggiamenti.
• AI Competencies for Students e AI Competencies for Teachers dell’UNESCO, che hanno influenzato l’enfasi sulla rilevanza globale e sull’implementazione.
• Il Digital Promise AI Literacy Framework, che ha fornito una base per definire le competenze e inquadrare le interazioni specifiche degli studenti con le tecnologie emergenti.
• Le AI4K12 5 Big Ideas in AI, che hanno informato gli aspetti tecnici del quadro, inclusa la natura dell’AI e il ruolo dei dati nel processo di addestramento.

Questi quadri preesistenti hanno contribuito a garantire che l’AILit Framework sia informato a livello internazionale, rilevante per gli educatori e basato sulle dimensioni etiche, tecniche e sociali dell’alfabetizzazione AI. Il quadro enfatizza una base duratura, l’integrazione interdisciplinare, l’applicazione pratica e le intuizioni di una comunità globale di esperti.

La ricerca che ha informato il quadro ha evidenziato tre temi chiave:

• Conoscenza tecnica: Comprendere come funzionano l’AI e il Machine Learning.
• Abilità umane: Abilità necessarie per collaborare efficacemente con gli strumenti AI.
• Considerazioni etiche: Effetti dell’AI su individui, società e ambiente.

I giovani stanno già sperimentando l’AI e necessitano di orientamento per comprenderla e usarla responsabilmente. L’integrazione dell’alfabetizzazione AI è una responsabilità condivisa dell’ecosistema educativo.

Principi di Sviluppo dell’AILit Framework:

I principi che hanno guidato lo sviluppo del quadro includono:

• Fondamentale: Definire un set fondamentale di competenze.
• Pratico: Rendere l’alfabetizzazione AI gestibile e raggiungibile in vari contesti scolastici.
• Interdisciplinare: Integrare l’alfabetizzazione AI in una vasta gamma di materie.
• Durevole: Identificare conoscenze e abilità che rimarranno rilevanti con l’evoluzione dell’AI.
• Globale: Incorporare intuizioni da educatori, ricercatori ed esperti di AI in tutto il mondo.
• Esemplificativo: Includere scenari ed esempi che rendano l’alfabetizzazione AI concreta.

Competenze Chiave dell’Alfabetizzazione AI:

L’alfabetizzazione AI rappresenta le conoscenze tecniche, le abilità durevoli e gli atteggiamenti proiettati al futuro necessari per prosperare in un mondo influenzato dall’AI. Abilita gli studenti a impegnarsi con l’AI (Engaging with AI), creare con essa (Creating with AI), gestirla (Managing AI) e progettarla (Designing AI), valutando criticamente i suoi benefici, rischi e implicazioni etiche.

Il quadro definisce l’alfabetizzazione AI attraverso 22 competenze. Ogni competenza è un’aspettativa di apprendimento che riflette conoscenze tecniche, abilità durevoli e atteggiamenti proiettati al futuro. Sono accompagnate da scenari di apprendimento per l’educazione primaria e secondaria che illustrano come gli studenti possono sviluppare la competenza in contesti educativi.

Gli elementi che compongono le competenze sono:

1. Conoscenze (Knowledge): Dichiarazioni che si concentrano sulla conoscenza concettuale, delineando le comprensioni tecniche e sociali necessarie per applicare e interagire con i sistemi AI. Includono argomenti come il modo in cui l’AI elabora i dati, le sue capacità e limitazioni, il modo in cui l’AI riflette le scelte umane e i pregiudizi, il suo ruolo nella società e il modo in cui rimodella il lavoro.
2. Abilità (Skills): Dimostrano come le capacità fondamentali (come il pensiero critico, la creatività e il pensiero computazionale) si applichino in un contesto AI. Guidano gli studenti nell’uso etico ed efficace dell’AI. Altre abilità rilevanti includono la collaborazione, l’autoconsapevolezza e la consapevolezza sociale, la comunicazione e la risoluzione dei problemi.
3. Atteggiamenti (Attitudes): Riflettono mentalità e disposizioni che preparano gli studenti a impegnarsi con l’AI non solo con competenze tecniche, ma anche con consapevolezza del suo impatto su di sé e sugli altri. Questi includono essere responsabili, curiosi, innovativi, adattabili ed empatici.

L’etica è integrata in tutto il quadro, non è un supplemento ai concetti tecnici. Gli studenti devono comprendere che l’AI esiste all’interno di sistemi sociali e politici e che gli output algoritmici possono rafforzare modelli esistenti di ingiustizia se non esaminati criticamente. Le considerazioni etiche appaiono nelle conoscenze, abilità e atteggiamenti e si riflettono in molteplici competenze.

Le competenze sono raggruppate in quattro domini che rappresentano diversi modi in cui gli studenti interagiscono con l’AI:

• Engaging with AI: Utilizzare l’AI come strumento per accedere a nuovi contenuti, informazioni o raccomandazioni, riconoscendo la sua presenza e valutando l’accuratezza e la rilevanza degli output.
• Creating with AI: Collaborare con un sistema AI in un processo creativo o di risoluzione dei problemi, guidando e affinando gli output e considerando l’etica (proprietà, attribuzione).
• Managing AI: Scegliere intenzionalmente come l’AI può supportare e migliorare il lavoro umano, delegando compiti strutturati e concentrandosi su aree che richiedono creatività, empatia e giudizio.
• Designing AI: Comprendere come funziona l’AI e collegarlo ai suoi impatti sociali ed etici, esplorando come i dati, le scelte di progettazione e il comportamento del modello influenzino la correttezza e l’impatto dei sistemi AI.

Il quadro è rivolto a insegnanti, leader educativi, decisori politici e progettisti dell’apprendimento. Il documento mira a fornire una base per comprendere l’alfabetizzazione AI e decidere come si adatta alle loro esigenze.

Basandosi sulle informazioni contenute nelle fonti fornite, l’Alfabetizzazione AI (AILit) si relaziona ed estende le competenze digitali e mediatiche esistenti in diversi modi.

Innanzitutto, il Framework AILit si basa su idee e pratiche provenienti da quadri preesistenti sull’alfabetizzazione digitale e mediatica, oltre che sull’alfabetizzazione AI. La sua elaborazione è stata informata dalla revisione di quadri esistenti sull’alfabetizzazione digitale, sull’alfabetizzazione mediatica e sull’alfabetizzazione AI.

Il Framework AILit attinge da diverse aree tematiche e discipline, inclusa l’alfabetizzazione mediatica e digitale, collegando la comprensione tecnica alla valutazione critica, all’uso responsabile e alla risoluzione creativa dei problemi. Questi collegamenti interdisciplinari rafforzano l’idea che l’alfabetizzazione AI sia una fondazione per navigare e plasmare il ruolo dell’IA in diversi contesti.

L’alfabetizzazione AI richiede l’applicazione di competenze umane fondamentali esistenti, come il pensiero critico, la creatività, la collaborazione e la risoluzione dei problemi, nel contesto dell’interazione con i sistemi di IA. Per esempio, le competenze tradizionali di apprendimento come la metacognizione e il pensiero critico rimangono altamente rilevanti nelle interazioni con l’IA.

Uno degli aspetti cruciali dell’alfabetizzazione AI che estende le competenze mediali e digitali è la necessità di valutare criticamente i contenuti generati dall’IA. I sistemi di IA possono generare contenuti convincenti ma errati, fuorvianti o distorti. Pertanto, gli studenti devono saper identificare potenziali disinformazioni, distorsioni (bias) e manipolazioni nei risultati dell’IA. Praticare il pensiero critico in un contesto di IA implica verificare se le informazioni fornite da un sistema di IA siano accurate, pertinenti ed eque, e soppesare i risultati con altre fonti di informazione.

Questo processo di valutazione critica dei risultati dell’IA aiuta gli studenti a esercitare l’alfabetizzazione mediatica, l’alfabetizzazione digitale e la cittadinanza digitale. Li rende utilizzatori più perspicaci e responsabili dell’IA, promuovendo al contempo la trasparenza e scoraggiando l’attribuzione di tratti umani ai sistemi di IA (antropomorfismo).

In sintesi, l’alfabetizzazione AI non sostituisce le competenze digitali e mediatiche, ma si basa su di esse, le integra con la comprensione dei sistemi di IA e le estende applicando competenze fondamentali come il pensiero critico alla valutazione e all’uso etico dei sistemi di IA e dei loro risultati. Richiede agli studenti di riconoscere l’influenza dell’IA nella vita quotidiana e di comprenderne le implicazioni sociali ed etiche, che è un’evoluzione delle preoccupazioni relative alla privacy, alla sicurezza e alla disinformazione già presenti nell’alfabetizzazione digitale e mediatica.