Azzone (Fondazione Cariplo): “Sostenere i giovani perché la tecnologia non aumenti le diseguaglianze”

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Sostenere l’accesso alla for­mazione di chi è a mag­gior ris­chio di abban­dono e for­mare una capac­ità crit­i­ca, in par­ti­co­lare tra gli ado­les­cen­ti, che con­sen­ta di capire come uti­liz­zare in modo intel­li­gente la tec­nolo­gia. Lo ha det­to il pres­i­dente del­la Fon­dazione Carip­lo, Gio­van­ni Azzone, nel cor­so del­la pre­sen­tazione del­la ricer­ca “La scuo­la del futuro? Big data e ai pos­sono essere d’aiuto, ma c’è il ris­chio di aumen­to delle dis­ug­uaglianze” real­iz­za­ta da Fon­dazione Carip­lo, WeSchool e Politec­ni­co di Milano. “L’Intelligenza arti­fi­ciale in par­ti­co­lare e la tec­nolo­gia in gen­erale, rischia di allargare il sol­co tra i più gio­vani, tra chi ha acces­so agli stru­men­ti e chi no. Così come è nec­es­sario non las­cia­re uno svilup­po incon­trol­la­to dell’intelligenza arti­fi­ciale per­ché potrebbe avere effet­ti con­troin­tu­itivi” ha spie­ga­to Azzone.

Ma quali sono i rischi del­la Scuo­la 4.0? In che modo le nuove tec­nolo­gie pos­sono aiutare a ridurre le dis­ug­uaglianze? “Siamo in una fase cru­ciale – ha spie­ga­to Azzone – L’analisi dei dati può met­ter­ci a dis­po­sizione infor­mazioni utili per il futuro del­la scuo­la e del per­cor­so educa­ti­vo dei nos­tri ragazzi. La tec­nolo­gia, l’intelligenza arti­fi­ciale pos­sono essere vali­di alleate, ma occorre un pen­siero e una strate­gia a monte. Il ris­chio, altri­men­ti, è che i più frag­ili resti­no indi­etro”. Azzone ha evi­den­zi­a­to la neces­sità di “rius­cire a capire cosa si può fare per miglio­rare la qual­ità del­la vita delle per­sone con questi stru­men­ti e non las­cia­re uno svilup­po incon­trol­la­to. Da questo pun­to di vista cre­do si stia facen­do già molto, sia a liv­el­lo di Unione Euro­pea sia a liv­el­lo glob­ale, in quan­to c’è una ten­den­za a riflet­tere su quali siano gli aspet­ti eti­ci con­nes­si all’intelligenza arti­fi­ciale” ha aggiun­to.

I dati del­la ricer­ca — Per la pri­ma vol­ta in Italia, una piattafor­ma di didat­ti­ca dig­i­tale ha con­di­vi­so dati anon­i­miz­za­ti di mil­ioni di uten­ti per con­tribuire alla ricer­ca sci­en­tifi­ca. I numeri sono sta­ti rac­colti tra mar­zo 2019 e agos­to 2021 e rac­con­tano l’esperienza di didat­ti­ca dig­i­tale di 1,7 mil­ioni di uten­ti attivi sul­la piattafor­ma WeSchool, di cui l’88 per cen­to stu­den­ti e il 10 per cen­to inseg­nan­ti (due per cen­to apparte­nen­ti ad altri grup­pi, ad esem­pio gen­i­tori). L’analisi ha riguarda­to cir­ca 16 mila scuole di tut­ta Italia, più di 172 mila inseg­nan­ti e oltre un mil­ione e mez­zo di stu­den­ti. Il team di ricer­ca ha prova­to a definire l’abbandono sco­las­ti­co dig­i­tale appro­fonden­do le situ­azioni in cui uno stu­dente abban­dona la piattafor­ma pri­ma del­la fine del cor­so. Dal­la ricer­ca è emer­so che gli stu­den­ti che las­ciano il cor­so restano attivi solo il 25 per cen­to del tem­po rispet­to ai loro com­pag­ni; oltre la metà delle clas­si anal­iz­zate pre­sen­ta almeno uno stu­dente che ha abban­do­na­to e anco­ra, in una classe su quat­tro, più del 15 per cen­to degli stu­den­ti ha abban­do­na­to il cor­so. Per quan­to riguar­da le prospet­tive future, lo stu­dio ha evi­den­zi­a­to il poten­ziale delle nuove tec­nolo­gie e tec­niche di anal­isi dati per val­utare l’andamento dei per­cor­si sco­las­ti­ci degli alun­ni: per esem­pio l’intelligenza arti­fi­ciale potrà essere uti­liz­za­ta per indi­vid­uare stu­den­ti a ris­chio abban­dono, for­nen­do ai docen­ti gli stru­men­ti per inter­venire in tem­po.

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Marco Montini

Classe ’82, gior­nal­ista pub­blicista dal 2012, cro­nista di stra­da dal 2007, scri­vo ormai da tem­po di sport, polit­i­ca, sociale e cul­tura. Attual­mente col­laboro con tes­tate dei Castel­li Romani e del­la Cap­i­tale, for­nen­do al con­tem­po prestazioni e con­sulen­ze di comu­ni­cazione per numerose realtà ter­ri­to­ri­ali, pri­vate e pub­bliche. Laziale, teatrante, ani­male sociale, adoro viag­gia­re, conoscere e nutrir­mi del­la diver­sità, del nuo­vo, del­lo sconosci­u­to.