Un laboratorio tra onde gravitazionali e apprendimento strategico:
- ChatGPT come collaboratore 1/3 (Un esperimento didattico)
- ChatGPT come collaboratore 2/3 (questo articolo: Come gli studenti hanno usato – e guidato – l’AI)
- ChatGPT come collaboratore 3/3 (Cosa ci dicono le risposte degli studenti)
Come gli studenti hanno usato (e guidato) l’AI
Una preparazione accurata: la personalizzazione dell’intelligenza artificiale
Il laboratorio Onde gravitazionali 3 non ha lasciato nulla al caso. Prima che gli studenti iniziassero a interagire con ChatGPT, l’insegnante ha predisposto per ciascun gruppo di lavoro un progetto dedicato all’interno di ChatGPT Plus, configurando un ambiente controllato e coerente con gli obiettivi didattici.
Ogni gruppo ha avuto la possibilità di usare un account ChatGPT Plus. L’intelligenza artificiale era stata istruita in modo esplicito – tramite un set di istruzioni specifiche – per agire come tutor collaborativo, non come risolutore automatico. Tra le indicazioni fornite al sistema:
- l’obiettivo era guidare gli studenti nella costruzione di un modello matematico e non fornire direttamente la funzione finale;
- doveva incoraggiare l’uso di strumenti noti come i polinomi, le rappresentazioni grafiche, il calcolo simbolico con xMaxima o GeoGebra e metodologie note come la ricerca dei parametri di un polinomio mediante sostituzione delle coordinate dei punti scelti;
- ogni suggerimento doveva essere accompagnato da spiegazioni passo-passo;
- erano da evitare approcci astratti basati su concetti non ancora trattati, come i limiti o le derivate definite in modo formale, se non introdotti nel contesto.
Oltre alle istruzioni comportamentali, ogni progetto AI conteneva i documenti di riferimento, tra cui:
- la proposta del prof. Donato Bini;
- l’articolo Beyond the geodesic approximation da cui è tratto il problema;
- i dati numerici (ricavati dalla tabella a pagina 38 dell’articolo citato);
- una guida all’uso di xMaxima per l’interpolazione;
- un esempio di relazione sperimentale da consultare come modello.
Grazie a questo lavoro preliminare, ChatGPT si è trasformato in un ambiente di lavoro didattico progettato ad hoc, in grado di adattarsi alle esigenze dei singoli gruppi.
L’interazione con l’AI: strategie, domande, percorsi
Una volta iniziato il laboratorio, gli studenti hanno usato ChatGPT in modi diversi, dando vita a interazioni molto varie, ma tutte centrate sull’uso attivo della tecnologia. Alcuni esempi ricorrenti:
- Indicazioni basilari sul contesto e sulla teoria alla base delle rilevazioni descritte nell’articolo: Nell’articolo “Beyond the geodesic approximation …” cosa sono le funzioni i cui valori sperimentali sono raccolti nella tabella IV di pag. 28 (a parte le variabili p ed e che mi sono chiare)?
- Richiesta di chiarimenti sul problema: cosa significa fit? Come e perché trasformare la variabile p in u=1/p?
- Guida all’uso del software: Come inserisco una cubica in xMaxima?, Quale comando uso per il metodo dei minimi quadrati?
- Supporto nella verifica dei risultati: confronto tra grafici, controllo dell’errore medio, suggerimenti su come migliorare l’approssimazione.
- Traduzione del linguaggio matematico in una forma comprensibile e operativa: un passaggio fondamentale per mantenere l’attività alla portata di studenti di terza.
Ciò che colpisce, osservando le chat, è che gli studenti non si sono limitati a porre domande generiche: hanno sperimentato, verificato, chiesto di correggere errori, chiesto esempi alternativi. In altre parole, hanno guidato l’IA, e non il contrario. Un’allieva scrive nella valutazione finale:
La possibilità di svolgere tutto il laboratorio con un gruppo guidato anche dall’IA ha reso possibile lavorare autonomamente.
Un altro studente:
… l’essere stato sensibilizzato all’uso di ChatGPT, non come un mezzo che mi risolva il problema, ma come uno che mi spieghi e mi insegni come farlo.
Apprendimento strategico e pensiero critico
L’uso dell’intelligenza artificiale ha stimolato forme di pensiero strategico e metacognitivo: pianificare i passaggi, porsi domande intermedie, riconoscere le difficoltà, chiedere alternative.
In alcuni casi, gli studenti hanno persino corretto ChatGPT, notando incoerenze nei grafici o suggerimenti troppo approssimativi. Questo ha generato momenti di sviluppo del pensiero critico, uno degli obiettivi centrali del laboratorio.
L’esperienza mostra che, se progettato con attenzione, un LLM può essere un potente mediatore dell’apprendimento. ChatGPT, in questo contesto, non ha fornito risposte, ma ha aperto percorsi. Non ha sostituito l’insegnante, ma lo ha affiancato nel ruolo di guida diffusa e sempre disponibile.
In questa esperienza, l’IA non ha sostituito l’insegnante: è diventata una presenza silenziosa ma sempre disponibile, una guida che non dà risposte ma orienta la domanda.
Nel terzo articolo Cosa ci dicono le risposte degli studenti presenteremo i risultati della valutazione svolta dagli studenti: cosa hanno imparato, cosa li ha messi in difficoltà, e se – secondo loro – un’attività come questa dovrebbe essere riproposta in futuro.
