Che cosa dobbiamo valutare quando non possiamo più attribuire automaticamente il prodotto allo studente?
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Quando uno studente consegna un lavoro realizzato con l’IA, possiamo certamente valutarne la qualità. Ma non possiamo più presumere che tutto ciò che vediamo nel prodotto corrisponda a conoscenze e capacità possedute dallo studente.
Questo non rende impossibile la valutazione. Ci obbliga però a distinguere con maggiore precisione che cosa stiamo valutando: il prodotto, la capacità di lavorare con l’IA oppure l’apprendimento dello studente.
Possiamo valutare il prodotto
Un testo può essere chiaro e ben argomentato, una presentazione efficace, una soluzione corretta. Queste qualità esistono indipendentemente da chi abbia contribuito a produrle.
Possiamo quindi valutare il prodotto in quanto prodotto. Ma dobbiamo essere prudenti nel trasformare quel giudizio in un giudizio sulle capacità dello studente.
Dire «questo è un ottimo testo» e dire «questo studente sa scrivere un ottimo testo» non sono più necessariamente la stessa cosa.
Possiamo valutare la capacità di lavorare con l’IA
In alcune attività l’uso competente dell’IA può essere esso stesso un obiettivo.
Possiamo allora valutare se lo studente sa formulare richieste adeguate, orientare l’interazione, riconoscere risposte insufficienti, verificare informazioni, confrontare alternative, correggere errori e integrare il contributo dell’IA nel proprio lavoro.
In questo caso non stiamo cercando di separare artificialmente ciò che ha fatto la persona da ciò che ha fatto la macchina. Stiamo valutando la capacità dello studente di governare un processo nel quale intervengono entrambi.
Ma se vogliamo valutare l’apprendimento dobbiamo cercare ciò che appartiene allo studente
Se l’obiettivo è sapere che cosa lo studente abbia imparato, dobbiamo invece individuare conoscenze e capacità che possiamo ragionevolmente attribuirgli.
Ci interessano allora la sua comprensione del problema, le decisioni che sa giustificare, i criteri con cui valuta le proposte, le connessioni che riesce a costruire e la capacità di utilizzare ciò che ha appreso anche quando cambiano il compito o il livello di aiuto.
Con l’IA non scompare l’oggetto della valutazione: dobbiamo semplicemente smettere di confondere tre cose diverse — la qualità del prodotto, la capacità di lavorare con l’IA e ciò che lo studente ha effettivamente appreso.
Non sempre dobbiamo valutare le stesse cose
La distinzione diventa importante perché i tre oggetti possono essere tutti legittimi, ma rispondono a domande differenti.
In un’attività potremmo essere interessati soprattutto alla qualità del risultato ottenuto. In un’altra potremmo voler sviluppare la capacità di utilizzare efficacemente l’IA. In un’altra ancora potremmo voler verificare che determinate conoscenze e capacità siano diventate patrimonio personale dello studente.
Il problema nasce quando utilizziamo la stessa evidenza — il prodotto finale — per rispondere indistintamente a tutte queste domande.
La valutazione deve partire da ciò che volevamo far imparare
Prima di decidere come valutare un lavoro realizzato con l’IA dobbiamo quindi tornare agli obiettivi dell’attività.
Se volevamo sviluppare la capacità di argomentare, dovremo raccogliere evidenze della capacità dello studente di costruire, analizzare e difendere argomentazioni. Se volevamo sviluppare conoscenze disciplinari, dovremo verificare che sappia utilizzarle. Se volevamo insegnargli a lavorare con l’IA, dovremo osservare come la interroga, la controlla e prende decisioni utilizzandone i contributi.
Non è l’IA a dirci che cosa dobbiamo valutare. È ciò che avevamo deciso che lo studente dovesse imparare.
L’IA rende esplicito un problema che esisteva già
Anche prima dell’IA un prodotto non era mai una fotografia dell’apprendimento. Era un’evidenza dalla quale cercavamo di inferire conoscenze e capacità.
Oggi quella inferenza è diventata più incerta e non possiamo più darla per scontata. Questo ci costringe a progettare insieme attività e valutazione: decidere prima quale lavoro cognitivo debba svolgere lo studente e quali evidenze ci permetteranno poi di riconoscerlo.
La valutazione, quindi, non può più essere semplicemente il giudizio sul risultato che arriva alla fine. Deve diventare parte della progettazione dell’esperienza di apprendimento.
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