Il mercato dell'edtech è saturo di vari strumenti progettati per migliorare l'alfabetizzazione dei bambini, dagli e-reader alle app alle biblioteche digitali. Negli ultimi anni, sempre più strumenti di alfabetizzazione hanno utilizzato l’intelligenza artificiale generativa, sia per accelerare la competenza nella lettura dei bambini sia per stimolare un maggiore interesse per la lettura.

Recentemente è emerso un nuovo tipo di strumento. Denominati coach, assistenti o tutor di lettura basati sull'intelligenza artificiale, questi strumenti utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per fornire agli studenti pratiche di lettura, storie, feedback e supporto personalizzati.

Alcuni di questi strumenti si concentrano su un obiettivo di apprendimento specifico, come l'insegnamento della fonetica, o su un'area tematica all'interno di una storia. Altri incorporano dati personali come il nome del bambino e offrono opzioni per scegliere impostazioni e avatar, fornendo narrazioni uniche per ogni bambino.

In qualità di professore di lettura e sviluppo dei bambini, specializzato in strumenti digitali per bambini, ho studiato cosa funziona e cosa no quando si tratta di insegnare ai bambini a leggere. E collaborando alla ricerca con i colleghi attraverso WiKIT, un'organizzazione di ricerca internazionale focalizzata sulle prove edtech, ho esaminato diversi strumenti che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per insegnare ai bambini a leggere. Ho visto che molti hanno il potenziale per apportare progressi nell'apprendimento, ad esempio offrendo pratiche di fluidità personalizzate o feedback su misura per ciascun utente. Ma ci sono preoccupazioni molto reali riguardo all’impatto di questi strumenti sulle esperienze letterarie e di alfabetizzazione dei bambini.

Potenziali opportunità e svantaggi

A seconda dello strumento, questi coach, assistenti e tutor di lettura basati sull’intelligenza artificiale includono una varietà di elementi per supportare i bambini nell’alfabetizzazione. Alcune caratteristiche comuni includono l'utilizzo della tecnologia di riconoscimento vocale per ascoltare un bambino leggere e quindi l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per selezionare da una serie di interventi o feedback, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per generare testi narrativi da leggere per i bambini o per creare suggerimenti distinti in base alle capacità del bambino. E come molti strumenti edtech, è comune che questi utilizzino sistemi di ricompensa, come dare agli studenti la possibilità di raccogliere badge o premi man mano che progrediscono. Ognuno di questi elementi presenta una propria serie di opportunità e svantaggi.

utilizzando tecnologia di riconoscimento vocale Ascoltare un bambino leggere e utilizzare l’intelligenza artificiale per offrire feedback può essere utile purché la tecnologia sia basata su una progettazione supportata dalla scienza. È problematico il fatto che molti strumenti affermino di essere basati sulla scienza ma in realtà non siano stati sviluppati da scienziati che apprendono e non siano stati testati in rigorosi studi di valutazione. Tali strumenti sono generalmente progettati per coinvolgere e motivare il bambino a interagire con le storie, ma non sempre portano i bambini a migliorare le proprie capacità di lettura.

Lo stesso vale per le narrazioni generate dall'intelligenza artificiale, che tipicamente coinvolgono i bambini consentendo loro di fare delle scelte, ad esempio che tipo di personaggio e ambientazione scegliere per una storia, e personalizzando l'esperienza, ad esempio rendendo il protagonista un personaggio con nome ed età del bambino. Ma le narrazioni generate dall’intelligenza artificiale spesso non si allineano con ciò che la scienza consiglia per le esperienze letterarie dei bambini. Ad esempio, le narrazioni generate dall’intelligenza artificiale spesso mostrano incoerenze negli elementi della storia. In una pagina, la protagonista principale può apparire come una bambina bionda di 5 anni, ma nella pagina successiva si trasforma in un'adolescente senza alcuna indicazione temporale precedente nel testo. Anche le incoerenze negli eventi della storia sono molto comuni: in una storia che ho creato di recente con uno di questi strumenti, il personaggio principale, Natalia, a cui ho dato il nome ovviamente, improvvisamente interagiva con un nuovo personaggio, "il cane di Remi", senza alcuna riferimento precedente a come Remi o il cane sono entrati nella storia. Ricerca indica che tali interruzioni narrative confondono i giovani lettori e ostacolano l'empatia dei lettori per i personaggi.

Attingere alla ricerca è utile per contenuti efficaci così come per il formato dei testi narrativi. Attualmente, la maggior parte delle storie generate dall’intelligenza artificiale assomigliano a e-book illustrati piuttosto che a libri illustrati digitali. In genere, in un e-book illustrato, i caratteri vengono semplicemente disegnati per riflettere le informazioni contenute nel testo. Se il testo dice: "Natalia indossa una maglietta gialla mentre sta sorridente nel suo giardino", il personaggio verrebbe disegnato per corrispondere esattamente a quella descrizione. Al contrario, a libri illustrati per bambini di alta qualità, sia le immagini che i testi contribuiscono alla profondità della narrazione, ampliando gli orizzonti dei bambini, facendoli riflettere e impegnarsi in un pensiero astratto. Il tipo di esperienza letteraria che autori come Jacqueline Woodson hanno raggiunto nel suo libro “Brown Girl Dreaming”, in cui la poesia dipinge un'immagine nella mente dei lettori, elevando l'esperienza di lettura ad arte.

Inoltre, nei libri digitali per bambini di alta qualità, le voci fuori campo non si limitano a recitare il testo scritto, ma arricchiscono la storia con ulteriori emozioni e drammaticità. Con i ruoli complementari e reciprocamente arricchenti delle immagini, dei testi e delle voci fuori campo nelle storie, i bambini possono diventare non solo sono lettori migliori, ma possono anche sviluppare capacità di scrittura e competenze mediatiche più forti.

Sebbene la qualità estetica delle storie generate dall’intelligenza artificiale possa migliorare nel tempo, sono preoccupato di come l’esposizione a tali storie potrebbe modellare gli standard dei bambini per la qualità delle storie. La capacità multimodale dei bambini di dare significato a una storia diminuisce quando questi indicatori di qualità vengono eliminati. Nonostante le affermazioni dei produttori di strumenti per la creazione di storie digitali di democratizzare l’accesso alla produzione di storie, i libri digitali mal progettati possono inavvertitamente ampliare il divario tra le narrazioni prodotte digitalmente e quelle realizzate da autori professionisti. Tali disparità introducono un divario più netto in termini di ciò a cui i critici letterari ritengono che la letteratura di alta qualità meriti di esporre i bambini, rispetto alle letture rapide generate su richiesta dagli strumenti di intelligenza artificiale. Mentre questi ultimi possono intrattenere, i primi servono ad educare.

Le preoccupazioni riguardo agli allenatori, agli assistenti e ai tutor di lettura basati sull’intelligenza artificiale riguardano sia l’apprendimento della lettura ed leggere per imparare, soprattutto quando si tratta di suggerimenti generati dall'intelligenza artificiale. Molti produttori di libri digitali si stanno già integrando suggerimenti di conversazione in tempo reale che possono migliorare la comprensione dei bambini e si è scoperto che supportano lo sviluppo dell'alfabetizzazione. I nuovi suggerimenti generati dall’intelligenza artificiale possono anche aiutare i bambini, ma non tanto quanto leggere con un adulto esperto, come un insegnante, un genitore o un tutor, e non dovrebbero essere utilizzati per sostituire tale esperienza. Nel complesso, sebbene questi strumenti abbiano un potenziale, potrebbero anche esacerbare la situazione divario digitale esistente, in particolare per i bambini che non hanno accesso alla tecnologia o che non hanno un adulto qualificato che collabori con loro per utilizzarla in modo efficace.

Come si sta svolgendo la ricerca su questi strumenti

Poiché gli strumenti sono ancora in fase di sviluppo, i ricercatori possono solo prevederne gli effetti, anziché determinarli. Sulla base della ricerca accademica sulla motivazione alla lettura, possiamo anticipare alcune sfide. Per esempio, la ricerca mostra che le motivazioni estrinseche, come i badge, sono negativamente correlate o associate in modo insignificante con la competenza di lettura. D'altra parte, la motivazione intrinseca alla lettura, che deriva dalla curiosità dei lettori e dal coinvolgimento attivo nel processo di lettura, è moderatamente e positivamente correlata con le misure della competenza di lettura.

Contrariamente a questi risultati, gli allenatori di lettura basati sull’intelligenza artificiale sembrano progettati per dare priorità all’incoraggiamento della motivazione esterna. I progressi dei bambini e il tempo trascorso sulle piattaforme vengono premiati con adesivi, applausi e premi sbloccabili. I controlli di comprensione tramite quiz possono essere facilmente aggirati attraverso tentativi ed errori, con il risultato che i bambini fingono di leggere e ricevono ricompense per le risposte errate. Inoltre, non esiste una valutazione esterna per valutare se le competenze vengono trasferite ad altri testi, indebolendo la responsabilità di queste tecnologie.

Una recente meta-analisi degli interventi che promuovono la motivazione alla lettura hanno rivelato un impatto piccolo ma degno di nota da parte di strategie che personalizzano i testi a vari livelli di lettura o incorporano connessioni con il mondo reale. È importante sottolineare che questo effetto a breve termine è più evidente tra i lettori avanzati rispetto a quelli in difficoltà. Tuttavia, al momento, i coach di lettura basati sull’intelligenza artificiale presenti sul mercato non hanno la specificità di approcci mirati efficaci.

Osservare queste tendenze è deludente. Questi strumenti hanno il potenziale per migliorare le esperienze di lettura dei bambini, se sono progettati con il contributo di educatori e ricercatori, in particolare nel campo delle scienze dell'apprendimento. Ad esempio, questi strumenti potrebbero sconvolgere le ideologie tradizionali nei testi letterari se coinvolgessero gli insegnanti nel processo di progettazione. Attraverso questo approccio collaborativo, potrebbero anche promuovere l’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale degli insegnanti. E gli sviluppatori di prodotti potrebbero attingere ricerca scientifica sull’apprendimento costruire strumenti che favoriscano l’autoespressione e la creatività dei bambini.

Sfortunatamente, c’è una sconcertante mancanza di collaborazione tra la comunità delle aziende edtech che costruiscono prodotti tecnologici per bambini, gli educatori e i ricercatori che possiedono conoscenze specifiche del settore. Anche quando le aziende interagiscono con i ricercatori, si tratta di consigli di comunicazione sporadici piuttosto che di dialogo continuo. E mentre alcune aziende testano i propri strumenti con gli insegnanti, è più comune sviluppare funzionalità popolari o in linea con i pressanti requisiti del curriculum piuttosto che con la scienza più recente e migliore.

Chi soffre di più delle tecnologie di bassa qualità? I bambini. Quindi, come possiamo garantire che l'azione, la volontà e la capacità degli studenti di fare scelte libere siano preservate e incoraggiate nella loro interazione con gli allenatori di lettura basati sull'intelligenza artificiale?

Attualmente, questa domanda chiave si riduce alle preoccupazioni sulla privacy dei dati e sul miglioramento delle procedure di raccolta del consenso per i dati. Tuttavia, rispondere alla domanda implica anche determinare chi trarrà beneficio da questi strumenti. Se i bambini sono i beneficiari previsti, allora le aziende che costruiscono questi strumenti devono riconsiderare le loro strategie di progettazione e scalabilità. Invece di una rapida scalabilità e integrazione in vari prodotti di lettura guidati dalle tendenze tecnologiche e dalle richieste di crescita degli investitori, lo sviluppo dell’edtech richiede un approccio più paziente. Ciò implica una progettazione partecipativa con diversi gruppi di bambini e il coinvolgimento di educatori e ricercatori in cicli iterativi di co-creazione. Non riduciamo il potenziale di queste tecnologie rilasciando frettolosamente strumenti che non sono ancora abbastanza maturi per supportare pienamente lo sviluppo dei bambini.

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• Fonte: https://www.edsurge.com/news/2024-04-17-the-opportunities-and-drawbacks-of-ai-powered-reading-coaches-assistants-and-tutors