Uso dell’IA per prevedere l’abbandono degli studenti per insegnare come utilizzare l’IA per automatizzare i processi

Impiego dell’IA per prevedere l’abbandono degli studenti (progetto implementato nell’istituzione) e utilizzo dell’IA per insegnare come implementare l’IA per automatizzare processi.

Attori coinvolti

Insegnanti professionali, specialisti IT, studenti, amministrazione.

Tecnologie AI utilizzate

Strumento creato per scopi del progetto
Assistente AI Copilot di Microsoft; ChatGPT; strumento per rilevare il plagio.

Attività pianificate

Ricerca di strategie per la raccolta di dati da diverse fonti per la previsione del rischio di abbandono. Il progetto non si concentra sull’insegnamento e sull’apprendimento teorico dell’IA, ma sulla sua applicazione pratica. Una delle attività mirava a stabilire la sequenza delle azioni, ma ha avuto meno successo del previsto.

Risultati attesi

Analizzare come e se l’IA possa prevedere l’abbandono degli studenti e valutare se questa soluzione è adatta all’istituzione. Il vantaggio più significativo è che il segnale di allarme arriva prima che il personale se ne accorga, consentendo di prendere decisioni informate dai dati sulle azioni da intraprendere per evitare gli abbandoni.
Suggerire e applicare soluzioni su come prevedere i tassi di abbandono degli studenti.

Origine del progetto

Il dirigente dell’istituzione ha concepito l’idea del progetto molti anni fa, ispirandosi alle esperienze di altre istituzioni presentate in conferenze internazionali. L’obiettivo iniziale del progetto era di integrare l’IA in qualche modo, successivamente cercando modalità per renderla più adatta alle sfide che l’istituzione affronta.
L L’insegnante offre corsi sulle nuove tecnologie, quindi consentire agli studenti di esplorare l’IA si allinea alle innovazioni tecnologiche, offrendo agli apprendenti l’opportunità di mettere in pratica competenze e acquisire consapevolezza sulle potenzialità e i rischi dello strumento di intelligenza artificiale Copilot.

Pianificazione delle lezioni

L’IA è uno strumento motivazionale nelle lezioni poiché gli apprendenti sono curiosi di esplorare nuovi strumenti e innovazioni. Gli studenti desiderano vedere più possibilità di applicazioni di AI che non si limitino solo a conversazioni e generazione di testi, ma che possano anche essere utilizzate per preparare modelli di istruzioni che potrebbero costituire una base ragionevole per il risultato. L’insegnante valuta se l’impiego dell’IA facilita la ricerca delle soluzioni giuste per creare una sequenza di azioni adeguata. L’insegnante insegna anche agli apprendenti a creare prompt corretti. L’IA è inoltre utilizzata per rilevare il plagio.

Requisiti tecnici

L’istituzione ha ottenuto la licenza per Microsoft 365; Copilot è integrato in Microsoft 365. A parte ciò, non sono stati necessari altri requisiti tecnici.

Stakeholders esterni

Inizialmente, gli studenti hanno principalmente appreso autonomamente dalle risorse digitali disponibili, ma ora sono disponibili molti corsi diversi, quindi scelgono ciò di cui hanno bisogno al momento. Oltre a ciò, gli insegnanti condividono le loro esperienze tra di loro.

Problemi

Altri problemi riscontrati dal punto di vista tecnico: L’intelligenza artificiale per prevedere l’abbandono degli studenti richiede la raccolta di dati da diverse fonti, ad esempio Moodle, e-journals e altri database, il che comporta immediatamente il problema della protezione dei dati e dei diversi formati. Diventa poi evidente che l’intelligenza artificiale è meno forte di quanto sembri su questo tema.
Mancano strumenti che si adattino alle esigenze specifiche delle scuole professionali. Quelli che esistono sono costosi o hanno un accesso limitato.

Risultati

Suggerire e applicare soluzioni su come prevedere i tassi di abbandono degli studenti.
L’obiettivo è semplice: quando un insegnante insegna le nuove tecnologie, vuole che gli studenti le mettano in pratica immediatamente. Gli studenti apprezzano la possibilità di esercitarsi nell’uso corretto dell’IA per trovare soluzioni, creare istruzioni e valutarle criticamente, nonché la rilevanza e l’applicazione nel mondo reale di questa esperienza. Le istruzioni generate consentono anche di individuare gli errori quando le istruzioni sono generate in modo non chiaro. In questo caso, gli studenti devono ripensare a come migliorarle.