Abstract. This work presents an aspect of interaction between children and robots, focusing on how the social robot Nao can “embody” concepts by activating words and images, in pursuit of “embodied semantics”. Teachers or educators construct a knowledge base that children explore by interacting with Nao, learning through a playful-educational process that incorporates multiple languages. Thus, the social robot becomes a tool for mediating knowledge. The applications can be adapted to various disciplines and cultural contexts, supporting the educational needs of users. The experience unfolds in two phases. The first involves training the robot: the educator creates a knowledge base, presenting and having Nao memorize cards containing images or words, and then enriching them with metadata. In the second phase, children directly interact with the social robot using the previously prepared cards. Through artificial vision and dynamic communication, Nao responds, elucidates the meaning, and “brings to life” the displayed concepts, facilitating their learning.
Abstract. Il mondo della scuola manifesta timore nei confronti dell’incremento di nuovi sistemi intelligenti e della loro ampia diffusione, soprattutto tra giovani e giovanissimi. Il dibattito, prevalentemente polemico, sorto in merito al nuovo chatbot ChatGPT, si concentra sulla possibilità che gli alunni ne facciano un uso acritico o fraudolento, per superare i test di valutazione, generando temi e risposte alle domande aperte e traduzioni automatiche. Abbiamo già studiato l’inserimento della robotica nelle classi della scuola primaria per il potenziamento dei concetti di relazione spazio-temporale (Grimaldi, 2015); ora desideriamo mostrare come esistano forme di utilizzo della robotica e dell’intelligenza artificiale generativa che possano risultare promettenti per l’attività scolastica.
Abstract. L’articolo introduce il tema dell’intelligenza artificiale e ne presenta sinteticamente le sue applicazioni e potenzialità nella valutazione in ambito educativo, soffermandosi sull’istruzione universitaria, ove sussiste un elevato livello di dispersione studentesca. Successivamente, illustra un progetto sperimentale (“Progetto Data Lab UniTo 2020”) portato avanti dall’Università di Torino in partnership col CSI Piemonte. Tale lavoro ha inteso costruire un modello di machine learning (ML) in grado di fornire previsioni sugli esiti di carriera degli studenti di alcuni Dipartimenti dell’Ateneo. I dati sono stati raccolti, in forma anonima e riservata, sulla piattaforma “SmartDataPlatform Yucca” del CSI-Piemonte. Lo scopo è di offrire uno strumento efficace ai decision makers, ai vari livelli accademici, utile per effettuare scelte strategiche nei casi di criticità (fuoricorso e abbandono). Si tratta di un progetto ampio e articolato e il presente contributo ne descrive gli aspetti salienti, in riferimento al ML dei corsi di studi di area pedagogica del Dipartimento di Filosofia e Scienze dell’Educazione.
Aggiornamento 2023. A conclusione dei lavori sperimentali “DataLab UniTo”, i risultati raggiunti sono stati ulteriormente discussi in sede di Ateneo e si è ritenuto di estendere il progetto, coinvolgendo gradualmente altre Scuole e Dipartimenti dell’Università di Torino (per un totale di circa sessanta CdS). In questo modo è possibile avere una valutazione diffusa sulle traiettorie degli studenti entro i diversi percorsi e predisporre gli opportuni interventi.
I risultati di un progetto che ha sperimentato le potenzialità del nuovo strumento di AI generativa di svolgere una funzione di mediazione tra l’educatore e il robot, riducendo lo scarto tra le modalità d’uso dello strumento e le competenze informatiche richieste per contestualizzarle in proposte didattiche.
Our project aims to improve skills in the area of digital and STEM disciplines for primary and secondary school students, and intends to do so raising awareness about environmental protection and sustainability.
Il progetto ha come obiettivo la sensibilizzazione all'uso sostenibile delle risorse e l'implementazione delle competenze nel settore delle discipline digitali e STEM per le classi della scuola primaria e secondaria. La "Serra Otonga" è stata progettata e implementata attraverso la piattaforma mBlock con l'utilizzo dei minirobot mBot e Codey Rocky.
Una ricerca svolta nell’ambito delle attività del Laboratorio Gallino del Dipartimento di Filosofia e Scienze dell’Educazione dell’Università di Torino ha evidenziato criticità nelle competenze spazio-temporali degli alunni di scuola primaria, in seguito alle misure restrittive dovute alla pandemia. Vediamo nel dettaglio
I robot si stanno progressivamente spostando dagli ambienti industriali – dove occupano aree riservate e svolgono compiti ripetitivi – agli spazi pubblici e alle abitazioni private. Diventeranno sempre più compagni quotidiani dell’uomo, affiancando i singoli e le famiglie nella vita di tutti i giorni in attività anche non routinarie. Da un paio di decenni si parla in proposito di robotica sociale. Il libro contiene riflessioni ed esperienze dei più autorevoli esperti italiani ed europei, provenienti da differenti discipline e capaci di fornire lo stato di avanzamento delle ricerche condotte nei più importanti laboratori di robotica. Il lettore viene posto in un osservatorio privilegiato – sensibile ai divari digitali e soprattutto alla forte interconnessione tra noi umani, tra gli stessi robot, e tra noi e loro – e viene dunque accompagnato a conoscere e insegnare come vivere e sopravvivere nella società dei robot.