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ChatGPT come collaboratore 3/3

Un laboratorio tra onde gravitazionali e apprendimento strategico:

Cosa ci dicono le risposte degli studenti

Un laboratorio valutato da chi lo ha vissuto

Al termine del laboratorio Onde gravitazionali 3, a ciascuno studente è stato chiesto di compilare un questionario di valutazione. Lo scopo era duplice: capire cosa ha funzionato e cosa può essere migliorato, ma anche stimolare una riflessione consapevole da parte degli studenti su ciò che avevano imparato.

Molti hanno indicato che la parte più difficile è stata l’inizio: comprendere il contesto, organizzare il lavoro, distribuire i ruoli nel gruppo. Un ragazzo scrive:

La parte iniziale, in cui era necessario comprendere un minimo di concetti teorici riguardo alle onde gravitazionali, è stata complicata. Ma poi, lavorando, abbiamo trovato un metodo.

Un’altra osservazione ricorrente è la difficoltà nella gestione del gruppo, in particolare quando alcuni membri partecipavano poco o per nulla. Questo, ovviamente, non è legato direttamente all’utilizzo della AI nel laboratorio ma è comunque indicativo: utilizzare ChatGPT (o un altro LLM) in questo modo – per ampliare le proprie conoscenze e competenze – richiede tempo, cura, dedizione …

Il lavoro di gruppo, alcuni membri del gruppo sono risultati poco proattivi e svogliati.

L’AI come guida, non come risposta

Uno degli aspetti più apprezzati è stato l’utilizzo di ChatGPT non per copiare ma per capire. Lo dimostrano frasi come:

L’esperienza mi ha consentito di mettermi in gioco con un argomento sconosciuto, stimolando l’autonomia nel risolvere i problemi.

Mi è piaciuto sperimentare con ChatGPT e l’approccio all’argomento. È stato come avere un tutor personale al mio fianco.

Anche chi inizialmente aveva dubbi sull’uso dell’intelligenza artificiale si è ricreduto:

All’inizio era difficile, ma poi ho capito come usarla per imparare. Alla fine ero io che guidavo lei, non il contrario.

Relazionarmi con un tutor virtuale è stata una novità completa, ma il comprendere che senza di esso non saremmo riusciti a gestire alcuni dati relativi a un argomento di fisica estremamente complicato è qualcosa di molto affascinante.

Nel dettaglio, le risposte:

  • L’uso della AI nel laboratorio
  • La tua capacità di utilizzare l’AI per affrontare il problema proposto nel laboratorio
  • Il tuo impegno per conoscere un po’ meglio strumenti come ChatGPT per usarlo poi nello studio e nell’apprendimento
  • Le possibilità, anche se non sei riuscito/a a utilizzarle appieno, dell’AI nel laboratorio

Nel dettaglio, le domande:

  • Sarebbe stato meglio affrontare l’argomento e il problema come un percorso normale, con una didattica frontale
  • Avrei preferito avere più tempo per questo laboratorio
  • Avrei preferito sperimentare l’utilizzo della AI affrontando un laboratorio relativo a un argomento già conosciuto
  • La soluzione del problema è risultata decisamente più semplice usando la AI

Conoscenze e competenze: cosa hanno imparato

Dall’analisi delle risposte, emergono alcuni apprendimenti chiave:

  • miglior uso di strumenti digitali: xMaxima, GeoGebra, fogli di calcolo;
  • capacità di leggere e interpretare dati numerici;
  • introduzione a strumenti matematici nuovi, come l’interpolazione polinomiale;
  • maggior autonomia nell’uso dell’IA, anche fuori dall’orario scolastico.

Molti studenti hanno dichiarato di voler ripetere esperienze simili, anche con altri argomenti. Su 23 partecipanti, 21 hanno risposto sì alla domanda: Rifaresti un’attività simile con ChatGPT come tutor?

Le domande per esteso:

  • Ha aiutato a capire i concetti fisici
  • Ha guidato nella risoluzione del problema
  • Ha proposto strategie efficaci per il fit dei dati
  • Era facile da consultare e da usare
  • Ha reso il lavoro più interessante
  • Ha consentito di affrontare problemi più complessi e interessanti (che non avremmo altrimenti potuto conoscere)

Di particolare rilievo le risposte, totalmente positive, all’ultima domanda. Studenti e studentesse hanno apprezzato la possibilità di indagare un problema in un contesto sconosciuto, apprezzamento dovuto anche alla possibilità di imparare facendo.

Cosa migliorare (secondo loro)

Alcuni suggerimenti proposti direttamente dagli studenti:

  • più tempo per approfondire meglio i concetti teorici;
  • maggiore guida iniziale da parte del docente;
  • attenzione nella formazione dei gruppi di lavoro;
  • anticipare l’attività a un periodo più tranquillo dell’anno scolastico.

Un suggerimento interessante riguarda l’IA stessa:

ChatGPT dovrebbe guidare in modo più schematico, spiegando passo per passo cosa fare, come un algoritmo.

Da insegnante

Prima delle – brevi -conclusioni, riporto alcune risposte alla domanda aperta Rifaresti un’attività simile con ChatGPT come tutor? Perché? che mi hanno particolarmente colpito, come persona e come docente di questa specifica classe. Qualcosa su cui riflettere …

Si perchè potevo fare domande sull’argomento anche a casa. Inoltre invece di cercare di fare le domande al prof in una classe piena di persone … risposte o che non avrei capito o per la confusione nella classe o per la risposta in se magari veloce … potevo farle a chatGpt anche più volte finché non capivo l’argomento in questione

La rifarei molto volentieri perché è come avere un insegnante che è sempre pronto a rispondere a qualsiasi dubbio tu abbia. Un insegnante per 25 persone è buono, ma meno efficiente

Si, perché è accessibile sempre, non solo durante le ore scolastiche come nel caso di un docente reale. Inoltre, l’IA si focalizza sulla singola persona, non su tutta la classe, così che può aiutare dove un professore, per motivi di forza maggiore, non riesce.

… oppure per capire meglio la teoria si potrebbe anche far studiare gli studenti con l’intelligenza artificiale e poi avere una discussione tra studenti e insegnante.

Secondo me l’insegnante deve essere più presente nella prima parte del laboratorio, perché in questo caso l’argomento è abbastanza lontano da noi e complicato, infatti essendoci avvicinati al tema esclusivamente attraverso l’AI, questo ha poi portato a trattare i temi matematici e fisici con più “freddezza” perchè non avevamo una base conoscitiva solida del tema, abbiamo svolto le funzioni senza sapere realmente cosa stavamo trattando.

Conclusione

Il laboratorio ha raggiunto – secondo gli studenti stessi – obiettivi cognitivi e metacognitivi rilevanti: non solo hanno imparato a costruire un modello, ma hanno imparato a imparare con un’intelligenza artificiale, a farsi guidare da un problema reale, a cercare strategie prima delle soluzioni.

Non tutti i gruppi hanno funzionato alla perfezione. Non tutti i passaggi sono stati chiari fin da subito. Ma tutti hanno avuto la possibilità di misurarsi con un problema autentico, di quelli che raramente trovano spazio nella didattica ordinaria. Ed è questa, forse, la conquista più grande.

La scuola e il docente ringraziano le famiglie degli studenti e delle studentesse della 3°H del liceo G.B. Grassi per la sensibilità, l’aiuto e la pazienza. Un ringraziamento anche alla dott.ssa Eleonora Grassucci, senza la quale questo esperimento didattico non sarebbe stato possibile e al professor Donato Bini per la vicinanza e il sostegno (e per le innumerevoli proposte che ci ha regalato in questi anni). Infine, grazie anche al dirigente della scuola, prof. Vincenzo Lifranchi, che non ha paura di sperimentare!

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