Ho realizzato un'infografica in otto passi sulla valutazione con
l'intelligenza artificiale: chiara, ordinata, forse perfino troppo
rassicurante. Proprio per questo voglio rileggerla con la matita in mano,
come farei con un compito corretto in fretta. Ogni passo nasconde una scelta
pedagogica, un rischio e un'opportunità. Li attraverso uno per uno, con
esempi tratti dalle mie discipline.
Una premessa sul senso del percorso. L'idea che ho voluto tradurre in
immagini è che l'IA stia dentro un processo e non al suo termine:
l'IA propone, il docente decide. Se la valutazione fosse solo un voto,
sarebbe poco; ma la valutazione è un giudizio argomentato su un
apprendimento, e un giudizio non si delega. Tenerlo a mente rende tutti gli
otto passi più leggibili, e anche più esigenti.
1. Definisci attività e criteri
È il passo decisivo, ed è per questo che l'ho messo per primo. Nella logica
della progettazione a ritroso (Wiggins e McTighe) si parte da ciò che
si vuole accertare, non dallo strumento. L'IA non sa cosa conti per voi: sa
solo ciò che le dite. Una rubrica vaga produce valutazioni vaghe, solo più
eleganti.
Osservazione critica. I criteri tendono a raccogliere ciò che è
facile da misurare (correttezza formale, completezza) a scapito di ciò che è
più difficile e più importante (originalità dell'interpretazione, qualità
dell'argomentazione). Un modello linguistico, poi, premia volentieri ciò che
appare ordinato.
Suggerimento pratico. Per un'analisi del testo su Dante (il canto di
Ulisse, Inferno XXVI) distinguete quattro livelli: comprensione
letterale, analisi stilistico-retorica, contestualizzazione, interpretazione
personale motivata. Per una versione dal latino: comprensione del periodo,
riconoscimento delle strutture morfosintattiche, resa in italiano, scelte
lessicali. Per un'analisi di fonte storica (l'epitafio di Pericle in
Tucidide, un passo di Tacito sul processo alla memoria di Augusto): individuazione
di autore, destinatario e intenzione; confronto con altre fonti; uso critico
dell'evidenza. Scrivete per ogni livello descrittori a tre o quattro gradi,
e decidete in anticipo quanto pesa ciascun livello.
2. Verifica le condizioni d'uso
Il passo che si salta di più e che costa di più se saltato. Quando un
sistema entra nella valutazione degli apprendimenti, il quadro normativo
europeo (AI Act, oltre al GDPR) lo tratta con particolare cautela, e la
scuola deve avere regole chiare su strumenti ammessi, dati trattati e
informative.
Osservazione critica. «Verificare la conformità» non può ridursi a
una spunta. Chi decide quali strumenti sono accettabili? Se la risposta è
«ciascun docente da sé», avremo valutazioni disomogenee e un rischio che
ricade sui singoli.
Suggerimento pratico. Portate la questione in dipartimento e, per
il suo tramite, davanti al dirigente scolastico: una
pagina condivisa con gli strumenti autorizzati, i dati che non si caricano
mai (nomi, immagini, dati sensibili) e la formula di informativa agli
studenti. Spiegate poi alla classe, prima della prova, come verrà
usata l'IA. La trasparenza è già educazione civica digitale.
3. Assegna i codici
Sostituire i nomi con codici riduce l'esposizione dei dati e, benefico
effetto collaterale, attenua il pregiudizio del docente («X scrive sempre
bene»). Ho voluto indicare di conservare la corrispondenza fuori dal modello
proprio per questo.
Osservazione critica. Pseudonimizzare non è anonimizzare. Un testo
può rivelare l'autore dallo stile, dai riferimenti, da un errore tipico. In
una versione di latino, l'errore ricorrente sul cum narrativo
identifica quasi quanto una firma. Vale anche all'inverso: il codice non mi
protegge dal pregiudizio se riconosco la mano.
Suggerimento pratico. Togliete anche intestazioni, dediche,
riferimenti a esperienze personali riconoscibili. Usate codici casuali, non
numeri di registro. E se volete davvero provare la correzione «alla cieca»,
fate correggete voi stessi un sottoinsieme anonimizzato prima di vedere le
proposte dell'IA.
4. Raccogli e leggi le risposte
Nel fumetto accanto al passo 4 («Lettura accurata? Revisione docente!») ho
voluto ricordare l'essenziale: tra la consegna e l'IA c'è un passaggio
umano. Controllare che le consegne siano complete e leggibili non è
burocrazia, è la prima forma di valutazione.
Osservazione critica. La digitalizzazione è il punto debole delle
discipline classiche. Un OCR di una versione scritta a mano può confondere
desinenze, trasformare -ae in -e, perdere accenti e segni
diacritici; il greco, con spiriti e accenti, è ancor più fragile. Un errore
dell'OCR diventa, agli occhi del modello, un errore dello studente.
Suggerimento pratico. Verificate sempre la trascrizione con una
lettura a campione dell'originale. Per le prove di latino e greco, valutate
se non sia più sensato far digitare direttamente il testo agli studenti,
oppure lasciare la correzione dei punti morfosintattici a voi e usare l'IA
solo per le parti argomentative.
5. Ottieni proposte di correzione
Il passo più interessante: l'IA propone punteggi e due valutazioni,
una per lo studente e una per il docente. Due registri diversi per due
destinatari diversi: allo studente un messaggio orientato al miglioramento,
al docente un resoconto tecnico con evidenze e margini di dubbio. È una
distinzione di grande valore formativo, in linea con Black e Wiliam sulla
valutazione formativa e con Hattie sul feedback efficace.
Osservazione critica. Il punteggio proposto dà un'illusione di
oggettività. I modelli mostrano bias noti: preferenza per testi lunghi, per
lo stile fluido, per l'interpretazione più «canonica». Uno studente che
legge i Sepolcri di Foscolo in modo originale ma poco convenzionale
rischia di essere penalizzato proprio dove dovrebbe essere premiato.
Suggerimento pratico. Chiedete esplicitamente
citazioni testuali come evidenza per ogni punteggio e consentite al
modello di rispondere «non valutabile». Un esempio di istruzione:
Sei un assistente che propone una valutazione, non un valutatore.
Usa SOLO la rubrica allegata. Per ogni criterio indica: livello proposto,
una citazione testuale dell'elaborato che lo giustifica, il tuo grado di
incertezza (alto/medio/basso). Non assegnare punteggio dove manca evidenza.
Produci (A) un commento per lo studente, con un punto di forza e un'azione
di miglioramento; (B) una nota tecnica per il docente con dubbi e rischi.
6. Rivedi le evidenze
«Confronta ogni proposta con il lavoro originale». Questo è il punto in cui
la competenza disciplinare del docente è insostituibile, e dove spesso si
scopre che il modello ha valutato il testo che si aspettava, non quello che
ha letto.
Osservazione critica. Il rischio ha un nome: automation bias,
la tendenza a fidarsi di ciò che arriva da un sistema che sembra sicuro di
sé. Più il commento è ben formulato, più è difficile contraddirlo,
soprattutto alla trentesima verifica. Nelle discipline antiche aggiungete le
allucinazioni: citazioni di Tacito inventate, attribuzioni a Livio di
episodi mai raccontati, cronologie errate (confondere le guerre persiane con
la guerra del Peloponneso è un esempio classico).
Suggerimento pratico. Costruite una lista di controllo breve: la
citazione esiste? Il giudizio sul testo è coerente con ciò che lo studente
ha scritto davvero? L'errore segnalato è un errore? Per la storia,
verificate sempre le fonti e le datazioni citate. Se un'argomentazione dello
studente vi sembra fuori schema, leggetela due volte prima di accettare il
giudizio dell'IA.
7. Decidi la valutazione
«Il docente corregge gli errori e conferma il voto». Ecco il cuore etico
dell'intero percorso: la responsabilità è e resta del docente. In Italia la
valutazione scolastica è un atto professionale e collegiale; non è
esternalizzabile.
Osservazione critica. Nell'infografica ho scritto «conferma il voto»,
ma non basta, se la conferma è un timbro. Se, su cento proposte, ne
correggete due, probabilmente non state valutando, state ratificando. E come
spieghereste a uno studente o a un genitore una valutazione di cui non avete
padroneggiato le ragioni?
Suggerimento pratico. Tenete un piccolo registro degli scostamenti:
dove e perché avete modificato la proposta. Dopo qualche prova scoprirete i
punti ciechi del modello (su una certa rubrica, su un certo tipo di
traduzione) e potrete aggiustare istruzioni e criteri. Cercate di calibrarvi
con un collega correggendo insieme un campione di tre o quattro elaborati:
l'IA diventa così occasione di confronto professionale, non scorciatoia
solitaria.
8. Comunica e gestisci i feedback
L'ultimo passo è quello in cui la valutazione diventa apprendimento. Il
feedback è efficace quando dice dove si è, dove si deve arrivare e come
arrivarci (Hattie e Timperley), e quando lo studente può
fare qualcosa con esso. La gestione delle richieste di revisione,
poi, ricorda che valutare è un dialogo.
Osservazione critica. Un feedback generato dall'IA, anche gentile e
preciso, rischia di essere impersonale e standardizzato. Gli studenti
riconoscono subito il tono «da formulario», e l'effetto è un'ulteriore
distanza dall'insegnante. E c'è il rischio opposto: il feedback troppo lungo
che nessuno legge.
Suggerimento pratico. Limitate il feedback a un punto di forza, una
priorità di miglioramento, un'azione concreta, e
riscrivetelo con la vostra voce. Poi chiedete allo studente di
rispondere: «Quale suggerimento userai nella prossima versione? Dove non sei
d'accordo?». In latino, fate riscrivere solo il periodo più problematico; in
italiano, una revisione mirata dell'attacco o della tesi; in storia, una
nuova risposta che integri una seconda fonte. Per la richiesta di revisione,
proponete un breve colloquio: spesso la contestazione di un voto diventa il
miglior momento di apprendimento dell'anno.
Quello che l'infografica non dice (e che dovrei aggiungere)
Il percorso è circolare, non lineare. Le frecce che ho disegnato
scendono dal punto 1 al punto 8, ma ciò che si impara al passo 7 deve
ritornare al passo 1: i criteri si affinano, le prove si ripensano. Il nono
passo che manca è la riprogettazione.
L'IA non sostituisce le prove autentiche. Se ogni compito scritto può
essere generato, il vero salto è cambiare i compiti: una difesa orale della
versione («perché hai tradotto così ratio?»), un commento a voce di
un passo di Tito Livio, un confronto tra Tucidide e Sallustio sul tema della
stasis, una discussione socratica su un canto del Purgatorio.
L'IA può supportare la correzione, ma quello che stiamo valutando è la
comprensione, e quella si vede meglio nel dialogo.
Coinvolgete gli studenti. Fate valutare agli studenti, con la stessa
rubrica, un loro elaborato e uno proposto dall'IA. Scopriranno che i criteri
non sono un segreto dei docenti e che un giudizio, anche se ben scritto, può
essere sbagliato. È la competenza critica che ci interessa formare.
Cominciate in piccolo. Una sola prova formativa, senza peso sul voto,
con un solo gruppo di studenti informato. Poi raccontatevi cosa ha
funzionato. Nella scuola, come nella buona filologia, la prima regola è la
prudenza davanti alle fonti, e anche l'IA è, in fondo, una fonte da
collazionare.
Se usi l'infografica nella tua scuola o in un corso di formazione,
raccontami nei commenti cosa hai cambiato: la migliore versione del percorso
nascerà da un confronto tra colleghi.
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