Ciclo di webinar - AI e Università: un nuovo scenario per ricerca e didattica

Relatori:
Nadia Sansone, Unitelma Sapienza; Francesco Leonetti, Università di Firenze

AI e Università: un nuovo scenario per ricerca e didattica | 1/3 |

Moderatore:
Gino Roncaglia

Nadia Sansone - Intelligenza Artificiale Conversazionale per la didattica universitaria
Il primo intervento offre una panoramica di possibili usi dell’AI conversazionale per supportare la didattica universitaria: da strumento utile ai docenti per la progettazione, valutazione e costruzione di contenuti, a oggetto di attività didattiche che mettano al centro il ruolo attivo degli studenti, con particolare riferimento alle competenze metacognitive e alle implicazioni educative di questi strumenti. Nadia Sansone, professore ordinario di Pedagogia sperimentale presso Unitelma Sapienza, è referente per la formazione didattica in e-learning, presidente del corso di laurea magistrale in Management delle Organizzazioni Pubbliche e Sanitarie, direttore del Master “TASK - Tecnologie per l’apprendimento di conoscenze e lo sviluppo di competenze” e coordinatore scientifico del Laboratorio AI4E - Artificial Intelligence for Education.
Francesco Leonetti - AI all’università: come può cambiare la didattica e il libro di testo?
Quale impatto concreto può avere un corretto e completo utilizzo delle attuali tecnologie AI in accademia? In che modo la didattica disciplinare può trarne effettivo vantaggio? In che modo i libri di testo possono essere arricchiti e integrati dall’AI? L’intervento esplora le possibili risposte a queste domande fornendo alcuni esempi applicativi. Francesco Leonetti, esperto in e-learning e AI, è docente al Master “Le nuove competenze digitali: open education, social e mobile learning” presso l’Università di Firenze e docente al corso di laurea magistrale in E-learning e Media Education presso l’Università di Roma Tre; collabora con il Laboratorio AI4E - Artificial Intelligence for Education di Unitelma Sapienza.

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Relatori:
Francesco Agrusti, Università di Roma Tre; Simone Arcagni, Università IULM

AI e Università: un nuovo scenario per ricerca e didattica | 2/3 |

Moderatore:
Gino Roncaglia

Francesco Agrusti - Algoritmi (poco) intelligenti, disastri (molto) umani. Perché abbiamo bisogno di una educazione agli algoritmi
L’intervento affronta le complesse interazioni tra sistemi algoritmici e decisioni umane, proponendo una soluzione pedagogica alla comune percezione dell’AI come soluzione universale e alle conseguenze impreviste e potenzialmente dannose di un suo uso non attento. La mancanza di una comprensione approfondita dei limiti e delle potenzialità degli algoritmi può infatti generare bias decisionali e amplificare le disuguaglianze esistenti: l’educazione algoritmica riveste un ruolo cruciale come strumento per sviluppare un approccio critico e consapevole all’uso dell’AI nel mondo contemporaneo. Francesco Agrusti è ingegnere informatico e professore associato di Pedagogia sperimentale all’Università di Roma Tre. Si occupa di valutazione didattica, Educational Data Mining, Intelligenza Artificiale per l’educazione e robotica educativa. Ha ricevuto il titolo di EDEN Fellow e ha collaborato con UC Berkeley. Coordina progetti di ricerca nazionali e internazionali ed è presidente della Fondazione Roma Tre-Education.
Simone Arcagni - Capire e comunicare l’AI per il suo potenziale culturale
Capire profondamente cosa sia l’AI significa identificarne l’origine in un sistema di riferimenti, immaginari e pratiche culturali: archivi, enciclopedie, musei, biblioteche. Solo così è possibile interrogare il machine e deep learning nelle loro potenzialità culturali attuali: il ruolo delle informazioni e delle marcature, la multimodalità, l’organizzazione dei materiali, la loro archiviazione, i modelli semantici. Simone Arcagni è docente all’Università IULM di Milano, scrittore, consulente e curatore di cultura digitale. Collabora con «Il Sole24Ore», «FilmTV» e Digital World (Rai) e tiene il blog “Postdigitale” («Il Sole24Ore»). Consulente scientifico dell’Unione degli Editori e dei Creators Digitali di ANICA, dirige OnLive Campus e Metalab di Napoli.

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Relatori:
Fabio Ciotti, Università di Roma Tor Vergata; Mario Pireddu, Università della Tuscia; Valentina Bambini, IUSS Pavia

AI e Università: un nuovo scenario per ricerca e didattica | 3/3 |

Moderatore:
Gino Roncaglia

Fabio Ciotti - Gli LLM come lettori modello: AI generativa e analisi narrativa
GPT 4, Claude 3.5 e Gemini 2 rappresentano il primo esempio di sistemi artificiali che mostrano una competenza linguistica di livello pari a quella umana. Questo insieme di capacità permette di utilizzarli per l’esecuzione cooperativa di analisi del testo narrativo. In questo intervento, una serie di esperimenti condotti con studenti universitari offre spunti significativi sulle potenzialità degli LLM come strumenti didattici innovativi per l’analisi testuale e apre nuove prospettive per l’insegnamento e l’apprendimento della letteratura. Fabio Ciotti è professore associato di Teoria della letteratura all'Università di Roma Tor Vergata, dove insegna Cultural Analytics e Teoria e critica computazionale della letteratura. Si occupa da molti anni degli aspetti metodologici e teorici delle Digital Humanities e degli Studi Letterari Computazionali.
Mario Pireddu - AI generative e apprendimento: scenari, sfide e possibilità
L’intervento esplora l’impatto delle intelligenze artificiali generative sull’apprendimento universitario, analizzando scenari di applicazione, sfide etiche e pedagogiche, e nuove possibilità per innovare la didattica. Un’occasione per riflettere criticamente sull’integrazione dell’AI come strumento di supporto alla formazione e alla ricerca accademica. Mario Pireddu è Professore associato di Didattica e pedagogia speciale presso l’Università della Tuscia e docente presso la Scuola Nazionale dell’Amministrazione (Presidenza del Consiglio dei Ministri). Si occupa del rapporto tra formazione e comunicazione, media e apprendimento.
Valentina Bambini - Come gli LLM possono estendere la ricerca sulle basi cognitive del linguaggio
L’intervento illustra alcuni usi dei modelli linguistici generativi nell’ambito degli studi sulle basi cognitive e neurali del linguaggio. Sebbene gli LLM non costituiscano uno specchio della competenza linguistica umana, essi posseggono abilità emergenti utili per supportare la ricerca in psicolinguistica e neurolinguistica. Saranno presentati diversi domini di indagine, tra cui l’utilizzo di LLM come valutatori dell’accettabilità e dell’interpretazione di frasi letterali e figurate, e la simulazione di parlanti tipici e atipici. Valentina Bambini è professoressa ordinaria di Linguistica presso l’Istituto Universitario di Studi Superiori di Pavia, dove dirige il Laboratorio di Neurolinguistica e Pragmatica Sperimentale e il corso di dottorato in Theoretical and Experimental Linguistics. Coordina vari progetti internazionali su temi della neurolinguistica.

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