GenAI: Intelligenza Artificiale Generativa

Algoritmi di IA in grado di generare automaticamente contenuti, e.g.:

• testo
• immagini
• audio e/o video
• codice [di programmazione]
• …

(cf. Policy per un uso etico e responsabile dell’Intelligenza Artificiale Generativa nelle attività di didattica e ricerca)

GenAI mediante Modelli Fondazionali (FM)

• Grosse reti neurali che imparano ad elaborare, “capire”, e produrre dati non [necessariamente] strutturati
• allenati su grandi quantità di dati, e con grandi risorse computazionali, a fare un po’ tutto
  • con l’idea di poterli poi specializzare per compiti specifici

Terminologia: Modelli Fondazionali vs. Large Language Models

Principali soluzioni tecnologiche

Categorizzate per tipo di interfaccia

• Conversazionali: e.g. ChatGPT, Claude, Scite
• Auto-completamento: e.g. GitHub Copilot
• Programmatiche: e.g. OpenAI Platform, Hugging Face
• In-App: e.g. Microsoft 365 Copilot
• Editing di audio-visivi: e.g. Suno, Runway

Lista non esaustiva!

Interfaccia conversazionale

• Interazione testuale che mima una corrispondenza (chat)
  • l’utente chiede, l’IA risponde reattivamente
• L’interfaccia permette l’inserimento di un prompt
  • opzionalmente contenente allegati (e.g. immagini, documenti)
• Le risposte sono contestuali
  • i.e., lo storico della conversazione impatta le risposte future
• La risposta contiene testo (spesso formattato)
  • opzionalmente: immagini, URL, codice

Talvolta…

• … prima di rispondere, l’IA fa una ricerca su Web
• importante per avere risultati aggiornati

Interfaccia basata su auto-completamento

• L’IA suggerisce un completamento per il testo inserito
  • e.g., codice, testo, URL
• L’utente accetta (anche in parte) o ignora il suggerimento
• Usato anche e soprattutto per codice di programmazione

Attenzione…

• … modello di costo ad abbonamento (vedi qui)
• … potenziali leak di informazioni sensibili
• … rischio di lock-in non trascurabile

Interfaccia programmatica

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(api_key="sk-1234567890abcdef1234567890abcdef")

async def main():
    stream = await client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            dict(role="user",
                 content="European countries, one by line")
        ],
        stream=True,
    )
    async for chunk in stream:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end=", ")

asyncio.run(main())

Output:

Albania, Andorra, Austria, Belarus, Belgium, Bosnia and Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Kosovo, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Malta, Moldova, Monaco, Montenegro, Netherlands, North Macedonia, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russia, San Marino, Serbia, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Turkey, Ukraine, United Kingdom, Vatican City (Holy See),

• Linguaggio di programmazione che interagisce con IA

  • e.g., Python, JavaScript

• L’interazione rimane di tipo richiesta-risposta

  • il programma invia una richiesta, l’IA risponde

Abilitante per

• Prompt parametrici, risposte processate automaticamente

  • es. list of LOCALITIES in AREA, one by line
    • dove LOCALITIES $\in$ {cities, regions, states}
    • e AREA $\in$ {Europe, Asia, Africa, America, Oceania}
    • risultati ordinati alfabeticamente

• Scrittura software che usa l’IA come servizio

  • utile in industria come in ricerca

Attenzione…

• … modello di costo a consumo (vedi qui)
  • proporzionale al numero di token processati
  • prezzi variabili per modello

Interfaccia in-app

• GenAI integrata in applicazioni desktop o web

  • e.g., Microsoft Office (Word, Excel, Outlook)

• supporto per interfaccia conversazionale interna

  • conversazione intrinsecamente contestualizzata

• IA automatizza operazioni complesse (interne all’app)

  • e.g., scrittura di bozze
  • e.g., generazione di formule, grafici

Attenzione…

• … modello di costo ad abbonamento (vedi qui)
• … potenziali leak di informazioni sensibili
• … rischio di lock-in non trascurabile

Interfaccia per editing di audio-visivi (e.g. musica)

• Interazione one-shot per generare il contenuto

  • input: descrizione testuale del contenuto
  • output: contenuto

• L’interfaccia permette poi

  • riproduzione del contenuto
  • modifica del contenuto
    • e.g., taglio di parti, modifica di tonalità

Esempio

• “Canzona di Bacco” (Lorenzo il Magnifico, 1490), rock
  • https://suno.com/song/cce33ee7-a581-47ae-b9d1-806902e88e47

Principali modalità d’utilizzo generali

Categorizzate per ruolo di GenAI

GenAI come…

• … motore di ricerca: uso GenAI per ricercare informazioni
• … assistente di (ri)scrittura: uso GenAI per (ri)scrivere documenti
• … assistente di lettura: uso GenAI per acquisire informazioni da documenti
• … assistente per l’elaborazione dei dati: uso GenAI per elaborare dati
• … generatore di contenuti: uso GenAI per creare contenuti

Lista non esaustiva!

Principali impieghi di GenAI in ambito educativo

L’utilizzo di strumenti AI varia a seconda del ruolo accademico considerato.

GenAI in ambito educativo: Docenti

Progettazione di contenuti didattici (Overview)

GenAI utile per delineare i vari aspetti di un percorso didattico, tra cui:

• Definizione degli obiettivi di apprendimento
• Strutturazione di un sillabo coerente e completo
• Suggerimenti su contenuti e risorse da includere come approfondimento
• Suggerimenti su compiti o proposte di progetto per gli studenti
• Definizione di una metodologia di valutazione basata su criteri chiari

GenAI in ambito educativo: Docenti

Progettazione di contenuti didattici (Pattern di prompt utili)

• Progetta il sillabo per un corso su X

  • assume che X sia un argomento ben definito

• Suggerisci una diversa struttura per questa dispensa affinché sia più incrementale

  • [allegando la dispensa]
  • approccio incrementale spesso più efficace

• Struttura una presentazione per una lezione su questo capitolo del libro X

  • [allegando il capitolo/libro]

GenAI in ambito educativo: Docenti

Progettazione di contenuti didattici (Esempio)

• Struttura una lezione su canto V della Divina Commedia, livello liceo scientifico.
  • caricando il testo del canto, e la pagina Wikipedia corrispondente

[conversazione completa: https://chatgpt.com/share/68c986ed-ab5c-8008-ace0-26f3c6edccc8]

GenAI in ambito educativo: Docenti

Progettazione di contenuti didattici (Note)

• Meglio seguire un approccio gerarchico:

  • prima la struttura generale delle lezioni
    • poi la struttura di ogni lezione
      • poi la struttura di ogni slide
        • …

• Sempre meglio partire da materiale pre-esistente e allegarlo al prompt

  • attenzione ai diritti d’autore

• Fornire suggerimenti sugli aspetti salienti da considerare nel prompt

GenAI in ambito educativo: Docenti

Supporto alla creazione di contenuti didattici (Overview)

GenAI utile per generare effettivamente i contenuti didattici, tra cui:

• Slides / presentazioni
• Dispense / materiale da studiare
• Casi di studio / esempi
• Esercizi / quiz / test di vario tipo

GenAI in ambito educativo: Docenti

Supporto alla creazione di contenuti didattici (Pattern di prompt utili)

• Genera il sillabo per un corso su X

  • assume che X sia un argomento ben definito

• Riscrivi questa dispensa affinché sia più incrementale

  • [allegando la dispensa]
  • approccio incrementale spesso più efficace

• Genera una presentazione per una lezione su questo capitolo del libro X

  • [allegando il capitolo/libro]

GenAI in ambito educativo: Docenti

Supporto alla creazione di contenuti didattici (Esempio)

• Genera le slide di una lezione su canto V della Divina Commedia, livello liceo scientifico
  • caricando il testo del canto, e la pagina Wikipedia corrispondente
  • magari avendo fornito la struttura generale nelle interazioni precedenti

[slide generate visibili qui]

[conversazione completa: https://chatgpt.com/share/68c986ed-ab5c-8008-ace0-26f3c6edccc8]

GenAI in ambito educativo: Docenti

Supporto alla creazione di contenuti didattici (Note)

• Meglio progettare la scaletta prima di chiedere la generazione del contenuto

  • i.e. flusso logico delle slide

• Meglio fornire materiale pre-esistente e allegarlo al prompt

  • attenzione ai diritti d’autore

• Meglio richiedere la generazione di elementi singoli (es. slide) uno alla volta

  • e.g., Genera la slide 1, Genera la slide 2, etc.

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

• AI trova impiego anche nel monitoraggio e valutazione del progresso degli studenti, con suggerimenti personalizzati per migliorare l’apprendimento
  • Analisi delle prestazioni degli studenti attraverso dati e metriche.
  • Feedback personalizzato basato sulle risposte degli studenti nei quiz o compiti.
  • Identificazione di aree di miglioramento
  • Suggerimenti su risorse o strategie di studio personalizzate.

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

• Valuta la risposta X data alla domanda Y secondo questi criteri di valutazione: ...

  Tipo	Descrizione	Peso / Valore
  Informazioni attese	informazione 1	p1
  	informazione 2	p2
  	informazione N	pN
  Errori tipici	errore tipico 1	-e1
  	errore tipico 2	-e2
  	errore tipico M	-eM
  Fattori bonus/malus	fattore 1 (bonus)	+b1
  	fattore 2 (malus)	-b2
  	fattore K (malus)	-bK

• Data la risposta A calcola il punteggio totale e fornisci un feedback costruttivo

  • La scala di valutazione va da 0 a 30, eventuali mezzi punti sono arrotondati per difetto
  • interrompi il ragionamento e chiedimi come procedere se incontri elementi non coperti dalla griglia

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

• L'esito di questo compito X ha dato questo risultato Y. Suggerisci un feedback costruttivo per lo studente basato su queste mie opinioni grezze: ...

  • Le opinioni grezze possono essere ad esempio:
    • “La risposta è corretta ma manca di esempi pratici”
    • “La spiegazione è chiara ma alcuni passaggi sono troppo sintetici”
    • “L’argomento è ben coperto ma la struttura del testo è confusa in alcuni punti”

• La media dei voti di questo quiz è Z. Suggerisci materiale di approfondimento

  • Potresti consigliare risorse aggiuntive come articoli, video o esercizi pratici per aiutare gli studenti a comprendere meglio gli argomenti in cui hanno avuto difficoltà.

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

• Domanda esempio:
  “Nel Canto V dell’Inferno, Dante incontra Paolo e Francesca. Analizza come l’autore intreccia amore e colpa nella rappresentazione dei due personaggi, mettendo in evidenza gli strumenti poetici e retorici utilizzati per suscitare empatia nel lettore, e discuti in che modo questo episodio contribuisce alla visione dantesca della giustizia divina”

• Griglia di valutazione:

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

• Risposta esempio buona (voto 26/30):
  “Nel canto V Dante colloca i lussuriosi nel secondo cerchio, travolti dalla bufera che simboleggia la passione incontrollata. L’incontro con Paolo e Francesca, introdotto dal giudizio di Minosse, è narrato con forte pathos: Francesca parla per entrambi, presentando l’amore come forza inevitabile, alimentata dalla lettura (“Galeotto fu ’l libro”). Dante utilizza un registro lirico che suscita empatia, ma al tempo stesso mostra come la mancanza di responsabilità trasformi l’amore in colpa. Il canto esprime così la tensione tra pietà umana e giustizia divina.”

• Risposta esempio non accurata (voto 14/30):
  “Nel canto V Dante incontra Paolo e Francesca, uccisi dal marito di lei dopo essersi innamorati leggendo un libro. Dante si commuove e sviene. L’episodio è famoso perché parla di un amore romantico che colpisce ancora oggi.”

TODO Embed result somehow in the slide: https://chatgpt.com/share/e/68c941b1-3088-8004-acfa-21fa935fb69f

AI in ambito accademico: Docenti

Supporto alla valutazione degli studenti

AI in ambito accademico: Docenti

• I Docenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 4: Supporto attività amministrative

• L’efficacia nell’automatizzazione di compiti ripetitivi rende AI uno strumento utile per la gestione di varie attività amministrative
  • Gestione delle comunicazioni con gli studenti (email, annunci, etc…).
  • Gestione delle iscrizioni e registrazioni degli studenti.
  • Monitoraggio delle scadenze accademiche e amministrative.

AI in ambito accademico: Docenti

• I Docenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 5: Creazione di tutor AI personalizzati

• È possibile creare tutor AI personalizzati per assistere gli studenti al di fuori delle ore di lezione in grado di:
  • Rispondere a domande frequenti sugli argomenti del corso.
  • Fornire spiegazioni aggiuntive su concetti complessi.
  • Fornire supporto personalizzato in base alle esigenze individuali degli studenti.

AI in ambito accademico: Studenti

• Gli Studenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 1: Produzione di contenuti

• Gli studenti possono utilizzare AI per la generazione di vari contenuti:
  • Creazione di appunti di studio sintetici e organizzati.
  • Generazione di bozze per progetti o relazioni.
  • Creazione di presentazioni per progetti accademici.

AI in ambito accademico: Studenti

• Gli Studenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 2: Comprensione

• Diverse soluzioni AI sono in grado di aiutare gli studenti nello studio:
  • Spiegazioni semplificate di concetti complessi.
  • Risposte a domande specifiche su argomenti di studio.
  • Suggerimenti per ulteriori letture o risorse di apprendimento.
  • Esempi pratici per illustrare concetti teorici (codice, esercizi matematici, etc…).

AI in ambito accademico: Studenti

• Gli Studenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 3: Arricchimento materiale prodotto

• AI può aiutare a migliorare qualitativamente del materiale prodotto dagli studenti:
  • Correzione grammaticale e stilistica di testi.
  • Parafrasi o riformulazione di contenuti per maggiore chiarezza.
  • Suggerimenti per migliorare la struttura o l’organizzazione del materiale.
  • Strutturazione di codice per progetti di programmazione.
  • Generazione di grafici o diagrammi per visualizzare dati o concetti.

AI in ambito accademico: Studenti

• Gli Studenti utilizzano AI per semplificare e migliorare vari aspetti della loro attività didattiche.

Caso 4: Brainstorming

• Strumenti AI possono essere affiancati agli studenti a supporto del processo creativo:
  • Idee per progetti o ricerche.
  • Refactoring di codice.
  • Trovare soluzioni alternative a problemi complessi.
  • Suggerimenti per migliorare l’efficacia di presentazioni o discorsi.

TBD carrellata di esempi su tecnologie

Sfide e criticità dell’applicazione di GenAI all’educazione

Sfide e criticità dell’applicazione di GenAI all’educazione

• Possibili impatti negativi sull’apprendimento
  • es. mancato sviluppo di competenze, eccessiva dipendenza dagli strumenti
• Questioni etiche, legali e di privacy
  • es. è giusto usage GenAI per correzioni e valutazioni?
  • es. problemi legati al diritto d’autore nell’uso di materiali protetti come input
  • es. plagio accidentale o volontario
  • es. data leak di informazioni sensibili
• Facilità di abuso degli strumenti AI da parte di studenti
  • es. frode nello svolgimento di compiti, esami, etc.

Potenziali abusi degli strumenti GenAI

Un controllo diretto su come gli studenti utilizzano GenAI è spesso impraticabile

• è possibile che gli studenti abusino degli strumenti generativi
• è difficile verificare le competenze reali degli studenti

Prevenire abusi degli strumenti GenAI (pt. 1)

Strumenti di rilevamento automatico

• … della similarità tra elaborati (per evitare che gli studenti si copino a vicenda)

  • e.g., Turnitin, https://github.com/DanySK/code-plagiarism-detector

• … del plagio (per evitare che gli studenti copino da fonti esterne)

  • e.g., Compilatio

• … di errori di grammatica e stile (per evitare che gli studenti presentino elaborati con errori banali)

  • e.g., Grammarly

• … di contenuti generati da AI (per evitare che gli studenti usino AI per generare i loro elaborati)

  • e.g., GPTZero, OpenAI AI Text Classifier

Note

• Hanno una funzione di deterrenza
• Hanno margine d’errore, tanto maggiore quanto più complessa la rilevazione
  • es. rilevazione di testi generati da AI è molto imprecisa
  • $\rightarrow$ dicono dove guardare, non certificano problemi

Prevenire abusi degli strumenti GenAI (pt. 2)

Strategie di verifica

• Evitare compiti che possano essere svolti in toto con GenAI

  • es. risposte multiple, calcoli di cui si debba riportare solo il risultato, etc.

• Considerare modalità di verifica in cui l’impiego di GenAI è poco pratico

  • es. esami orali, scritti su carta, etc.

• Tenere la verifica in ambienti controllati dove l’accesso alla rete sia limitato

  • es. nei laboratori del DISI è prassi limitare i siti Web accessibili durante gli esami al solo eol.unibo.it

• Progettare compiti che richiedano competenze specifiche difficilmente replicabili con GenAI…

  • es. analisi critica, riflessioni personali, applicazioni pratiche, etc.

• … da verificare con modalità orali o pratiche

  • es. discussioni, presentazioni, progetti, etc.

Protezione dei dati e privacy

• Dati caricati su piattaforme AI possono essere utilizzati per addestrare modelli futuri
• Ciò può comportare rischi per la protezione dei dati, specialmente se i dati contengono informazioni sensibili o personali
  • es. informazioni anagrafiche sugli studenti e le loro prestazioni accademiche

Problemi di Bias, Disinformazione e Accuratezza

• GenAI può generare informazioni incomplete, imprecise, sbagliate, o incoerenti

• Occorre rivedere sempre il materiale generato, sia lato docenti che lato studenti

• Per mitigare l’imprecisione, è utile fornire contesto e dettagli nei prompt, e allegare fonti di riferimento

  • contesto $\approx$ chi sei, cosa stai facendo
  • dettagli $\approx$ cosa ti serve, come lo vuoi
  • fonti $\approx$ materiale di riferimento, esempi

• Per mitigare l’incompletezza, è utile:

  1. sfruttare la generazione poco alla volta, gerarchicamente, e ricorsivamente
     • es. prima i capitoli, poi le sezioni di ogni capitolo, poi i paragrafi di ogni sezione, etc.
  2. chiedere esplicitamente di includere certi aspetti
     • es. fornendo una scaletta di cose da includere, esempi, etc.

Impatto sul Pensiero Critico e sull’Eccessiva Dipendenza

• Abbiamo visto come potenzialmente strumenti AI siano in grado:

  • Di fornire facilmente accesso a risposte rapide.
  • Generare immediatamente contenuti su richiesta.

• Tale facilità può portare a una dipendenza eccessiva dagli strumenti AI

• Diversi ostacoli all’apprendimento e allo sviluppo del pensiero critico:

  • Riduzione della capacità di ricerca indipendente.
  • Diminuzione della capacità di analisi critica delle informazioni.
  • Minore sviluppo di competenze di risoluzione dei problemi.

Impatto sul Pensiero Critico e sull’Eccessiva Dipendenza

• Ricerche evidenziano come però, l’uso di AI generativa:

  • Possano incrementare la creatività,
  • Facilitare un apprendimento più profondo se usata per aumentare la conoscenza e la costruzione di idee.

• A livello educativo è necessario progettare attività che incoraggino l’uso critico e riflessivo degli strumenti AI, promuovendo un equilibrio tra l’uso di AI e lo sviluppo di competenze umane fondamentali.

Necessità di Sviluppo Professionale e Alfabetizzazione sull’IA

• Molti docenti non hanno ancora ricevuto una formazione adeguata sull’uso dell’IA, nonostante la sua diffusione crescente.
• I distretti scolastici stanno iniziando a introdurre linee guida e programmi di formazione per docenti e studenti.
• È stato suggerito che un modulo o un corso dedicato ai chatbot IA dovrebbe diventare una componente obbligatoria dei corsi di laurea per garantire che gli studenti siano informati sull’uso di tali strumenti.