Dopo diversi mesi di progetto, questa prima fase ha già portato a un’importante produzione collettiva. Dal lancio a La Rochelle stiamo costruendo un kit di strumenti pensato per essere riutilizzato e adattato, nel rispetto delle licenze indicate per ciascuna risorsa. Ogni elemento risponde a esigenze concrete del progetto: come affrontare l’IA generativa con i giovani? Come valutare ciò che i partecipanti apprendono? Come permettere, in futuro, ad altri gruppi di riprendere quanto abbiamo avviato?

Un metodo pedagogico condiviso

Abbiamo formalizzato la nostra metodologia attorno a un approccio scientifico in sei fasi, pensato per consentire ai giovani di assumere il ruolo di ricercatori di fronte all’IA. Il percorso comincia con una fase di osservazione e documentazione dell’IA presente nella vita quotidiana (P1), prosegue con la formulazione di ipotesi attraverso attività senza dispositivi digitali (P2), la sperimentazione con modelli linguistici (P3), la validazione mediante attività di robotica (P4), la riflessione sulle questioni sociali ed etiche (P5) e si conclude con una fase di comunicazione e valorizzazione dei progetti sviluppati dai giovani durante le prime cinque fasi (P6). Ogni tappa è associata a competenze specifiche tratte dal nostro albero delle competenze, a esempi di attività adattabili e a punti di attenzione emersi sul campo. Il documento è attualmente disponibile in inglese e nelle quattro lingue del progetto sul nostro sito: youth-ai-lab.eu.

deliverables/ComprehensiveApproach at master · Youth-AI-Lab/deliverables

L’approccio pedagogico di Youth AI Lab è strutturato in sei fasi complementari.

Schede di idee per progettare le attività

Le schede di idee presentano attività facili da comprendere, adattare e sperimentare con pubblici diversi. Saranno progressivamente integrate da schede di protocollo, più dettagliate e arricchite dai riscontri raccolti sul campo.

Le schede di idee sono disponibili in inglese. Nel wiki potranno essere consultate, grazie alla traduzione automatica, in tutte le lingue del progetto. Le schede di protocollo saranno invece proposte direttamente nella lingua locale in cui vengono applicate. Le attività delle fasi successive saranno aggiunte man mano che verranno pubblicate.

Le schede di idee attualmente disponibili sono presentate qui di seguito, suddivise secondo le diverse fasi del percorso.

Osservare l’IA intorno a noi

• Keep an Eye on AI: un’indagine sul campo facile da adattare, per aiutare un gruppo a individuare l’IA nel proprio ambiente e a distinguere l’intelligenza artificiale dall’automazione.
• AI Lab - Inside the Machine: tre giochi senza schermo per scoprire attraverso l’esperienza come una macchina individua regole e produce previsioni.
• Looks Right… Is It Right?: un’attività di verifica per sviluppare il pensiero critico di fronte alle risposte convincenti, ma talvolta false, prodotte dall’IA.
• Illusion Is All That Matters: un dibattito guidato per interrogarsi sul significato di «pensare» e avviare una riflessione sugli usi dell’IA e della robotica.

Formulare ipotesi sul suo funzionamento

• AI Detectives: How Do Machines Learn?: una semplice attività pratica per mostrare come la scelta e la qualità degli esempi influenzino ciò che una macchina apprende.
• Bio-inspired Algorithms: Reinforce Your Learnings: un’attività corporea e ludica per comprendere l’apprendimento per rinforzo prima di passare alla programmazione di un robot.
• Bias: Genre Matters: un’attività concreta per far emergere gli stereotipi di genere di un modello e imparare poi a osservarli, misurarli e discuterli.