Promosso o bocciato? L’IA che prevede il rendimento accademico della DAD

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L’accesso all’istruzione si è trasformato grazie alla modalità online, abbattendo limiti temporali e geografici. Questa rivoluzione, però, ha portato con sé nuove sfide per gli insegnanti, resi “distanti” dalla natura stessa del sistema online e quindi meno capaci di monitorare e personalizzare l’apprendimento degli studenti.

In questo scenario, il team di esperti dell’Università di Córdoba sta scrivendo un nuovo capitolo. Juan Carlos Gámez, Aurora Esteban, Francisco Javier Rodríguez e Amelia Zafra hanno sviluppato un modello di Intelligenza Artificiale che va oltre la semplice previsione di “successo o insuccesso”, categorizzando gli studenti in modo più sfumato e preciso grazie all’uso della logica fuzzy e della classificazione ordinale.

FlexNSLVOrd, l’Intelligenza Artificiale che comprende e supporta gli studenti

Questo non è solo un algoritmo che “indovina” il rendimento degli studenti. È un vero e proprio assistente per i docenti, che suggerisce come modulare le strategie didattiche. Amelia Zafra, esperta del settore, sottolinea come il sistema permetta una personalizzazione mai vista prima, adattando l’insegnamento alle reali necessità degli studenti, identificate grazie all’analisi di dati concreti come punteggi, partecipazione e impegno nelle varie attività. Un altro punto di forza è la logica fuzzy, spiegata da Juan Carlos Gámez:

Simula la capacità umana di adattarsi a diverse situazioni, rendendo l’algoritmo flessibile e intuitivo, quasi “umano”.

Ma la vera rivoluzione è nella “comprensibilità” dell’algoritmo. Gli insegnanti non ricevono solo previsioni fredde e astratte, ma spiegazioni e indicazioni utili a capire le esigenze di ogni studente, offrendo un supporto mirato. Questo strumento, come sottolineato da Francisco Javier Rodríguez, cambia radicalmente l’approccio all’insegnamento, identificando ciò che realmente influisce sul successo formativo.

L’efficacia del modello è stata verificata attraverso test su un ampio insieme di dati reali, dimostrando il suo potenziale rivoluzionario. L’obiettivo futuro? Integrarlo nelle piattaforme di e-learning come Moodle, trasformando così il modo in cui gli educatori interagiscono e supportano i loro studenti online.