Quali sono, al momento, in questo secondo decennio del XXI secolo, le principali innovazioni tecnologiche che impattano sull\u2019apprendimento?\u00a0<\/p>\n
Sono molteplici e spesso integrate tra loro. Le connessioni sempre pi\u00f9 potenti, ad esempio, hanno permesso, durante la pandemia, di gestire in contemporanea la DaD di milioni di studenti e lo smart working di milioni di lavoratori. Solo pochi anni fa, non sarebbe stato possibile.\u00a0<\/p>\n
Le nuove connessioni 5G e quelle che saranno successivamente sviluppate, amplieranno ulteriormente le possibilit\u00e0 di comunicazione, permettendo di scambiare dati a velocit\u00e0 impensabili.\u00a0<\/p>\n
Parallelamente alla crescita della potenza delle connessioni, si stanno presentando tante nuove modalit\u00e0 di apprendimento, come la realt\u00e0 virtuale (VR), che gi\u00e0 oggi \u00e8 in grado di trasportarci e immergerci efficacemente in mondi e contesti di simulazione creati al computer, o la realt\u00e0 aumentata (AR), che pu\u00f2 erogare informazioni, immagini, istruzioni in maniera direttamente connessa, integrando ci\u00f2 che vediamo e tocchiamo.\u00a0<\/p>\n
L\u2019intelligenza artificiale (AI) comprende sempre meglio il nostro linguaggio e l\u2019interazione uomo\/macchina, accompagnata e potenziata, acquisisce tratti sempre pi\u00f9 realistici e naturali. Nello stesso tempo, si alimenta e impara grazie alla mole di informazioni generata dall\u2019utilizzo di prodotti digitali, i big data. Questo apprendimento asincrono e continuo restituisce significati e connessioni invisibili alla mente umana, con una tendenza ormai irreversibile, che ci porta ad una personalizzazione sempre pi\u00f9 profonda dell\u2019apprendimento.<\/p>\n
La formazione tecnica e l\u2019apprendimento di operazioni complesse si spostano progressivamente in ambienti, laboratori, campus, con simulatori evoluti ed integrati.\u00a0<\/p>\n
Negli ultimi anni, gli esperti di intelligenza artificiale hanno evidenziato un\u2019ampia variet\u00e0 di applicazioni nel settore della formazione e dell\u2019educazione, come tutor intelligenti, piattaforme di analisi dei big data o sistemi che personalizzano automaticamente i contenuti per ogni specifico discente.\u00a0<\/p>\n
I tutor intelligenti, tipicamente dominio-specifici, ovvero progettati per assistere l\u2019apprendimento di un determinato argomento, cercano di replicare l\u2019azione di un docente umano, invitando il discente a svolgere attivit\u00e0 o fornendo feedback durante la pratica.<\/p>\n
L\u2019analisi semantica, invece, \u00e8 la capacit\u00e0 di estratte automaticamente concetti e significati da un testo. Ha trovato molte applicazioni nell\u2019e-learning grazie ad agenti intelligenti in grado di analizzare in maniera semantica i testi, generare quiz a risposte multiple e dare feedback sulle risposte. L\u2019analisi semantica, inoltre, \u00e8 necessaria per la classificazione e il tagging automatico dei contenuti formativi, utile quando si hanno a disposizione tante risorse. Infatti, la possibilit\u00e0 di comprendere il significato di migliaia di articoli e documenti presenti in un archivio apre la strada a sistemi che raccomandano il giusto contenuto, alla giusta persona, nel giusto momento.\u00a0<\/p>\n
Un\u2019altra applicazione importante, come accennato, \u00e8 l\u2019analisi statistica dei big data, ovvero l\u2019analisi di enormi masse di dati non sempre organizzati in modo strutturato. I sistemi in grado di analizzare le reportistiche, tracciare la formazione e individuare schemi significativi si diffonderanno sempre di pi\u00f9. Immaginiamo un futuro in cui le piattaforme, analizzando il comportamento degli utenti, sapranno dirci quali attivit\u00e0 formative sono state pi\u00f9 efficaci, quando i partecipanti sono stati pi\u00f9 concentrati e dove possiamo migliorare.<\/p>\n
Nelle grandi organizzazioni, anche italiane, stanno iniziando le sperimentazioni di modalit\u00e0 evolute di apprendimento, dove si incontrano: persone, con i propri ruoli, stili ed esperienze di apprendimento, bisogni espliciti e taciti, oggetti di apprendimento strutturati e non, interni ed esterni all\u2019organizzazione e ambienti di apprendimento basati su infrastrutture tecnologiche e sistemi di intelligenza artificiale.<\/p>\n
Come funzioneranno questi ambienti, una volta a regime? Che impatto avranno sull\u2019apprendimento e sulla certificazione dello stesso?<\/p>\n
Vediamo, in sintesi, alcuni aspetti fondanti.<\/p>\n
Sebbene i diversi modelli presentino differenti strategie e vari livelli di complessit\u00e0 progettuale e gestionale, il modello del recommendation system, che permette di suggerire percorsi formativi personalizzati con un match tra persona, ruolo, stile, ambienti e oggetti di apprendimento, pu\u00f2 essere considerato un riferimento. Uno degli approcci \u00e8 content-based e prevede che il sistema suggerisca risorse formative sulla base delle scelte fatte (se hai scelto questo, ti suggerisco anche queste altre risorse). Un altro approccio \u00e8 quello collaborativo: all\u2019utente \u00e8 permesso commentare, valutare, suggerire corsi mentre il sistema ha modo di evolvere e perfezionarsi continuamente.\u00a0<\/p>\n
Processi cos\u00ec radicali non sono indolori e una vasta fascia della popolazione e del mondo del lavoro ha difficolt\u00e0 a tenere il passo e vive con sofferenza queste trasformazioni. \u00c8 indubbio che questo processo, se non accompagnato, rischia di creare tante nuove emarginazioni: tecnostress e tecnofobia sono presenti, cos\u00ec come lo sono i rischi legati alla cybersecurity. Per questo \u00e8 importante che i temi della trasformazione digitale siano centrali in tutti i sistemi di apprendimento e che si lavori sulle culture, sul digital mindset e sulle competenze. Il processo sar\u00e0 vincente se i gruppi dirigenti del paese e di ogni organizzazione ed i sistemi formativi pubblici e privati sapranno essi stessi adeguarsi coerentemente alle sfide dei cambiamenti in atto.<\/p>\n
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*Presidente di Skilla spa e autore di Apprendere nell\u2019infosfera, Franco Angeli\u00a0<\/p>\n
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