AIL: Studio di caso per l'etica dell'IA

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ETICA

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AIL: Studio di caso per l'etica dell'IA

Nella città di Technopoli, una delle migliori scuole superiori, l'Istituto delle scienze e della tecnologia, stava assistendo a un aumento considerevole di domande di ammissione da parte degli studenti. La scuola aveva una reputazione di eccellenza e stava diventando sempre più difficile selezionare gli studenti tra i numerosi candidati. Per affrontare questa sfida, la direzione della scuola decise di implementare un algoritmo basato sull’IA per assistere il personale scolastico nella fase di ammissione. L'algoritmo aveva accesso a una vasta quantità di dati, inclusi i risultati scolastici precedenti, i test standardizzati, la partecipazione ad attività extracurricolari e altro. Utilizzando queste informazioni, l'algoritmo classificava i candidati in base a un punteggio di ammissione, che determinava chi veniva accettato e chi veniva respinto. Il punteggio era basato su una serie di metriche, tra cui le prestazioni accademiche passate e il coinvolgimento in attività extrascolastiche. Mentre l'algoritmo sembrava promettente per qualificare il processo di selezione, emerse un grave dilemma etico. Gli educatori e i genitori cominciarono a notare che l'algoritmo sembrava favorire gli studenti provenienti da famiglie più abbienti, in quanto avevano più opportunità di partecipare ad attività extrascolastiche di alto livello e ricevere istruzione supplementare per migliorare le loro prestazioni accademiche. Di conseguenza, gli studenti provenienti da famiglie a basso reddito o meno privilegiate erano svantaggiati nel processo di ammissione. Dilemma: l'istituzione deve bilanciare la necessità di semplificare il processo di amministrazione attraverso l’IA con la responsabilità etica di garantire un processo equo e non discriminante. Come dovrebbe affrontare questa situazione? Come possono essere apportate modifiche all'algoritmo per ridurre l'ingiustizia che si viene a generare?

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AIL: Studio di caso per l'etica dell'IA

In una scuola superiore di Eduville, un distretto scolastico impegnato nell'uso dell'IA per migliorare l'apprendimento degli studenti, è stato implementato un sistema avanzato di tutoraggio personalizzato basato sull’IA. Questo sistema si fonda sull'analisi di dati analizzati sugli studenti, tra cui le prestazioni passate, le preferenze di apprendimento, il comportamento in classe e le informazioni personali, per fornire raccomandazioni di apprendimento altamente personalizzate. Il sistema si era rivelato molto performante, generando effetti positivi sulle prestazioni degli studenti, adattando le lezioni e le risorse alle esigenze specifiche di ciascuno. Gli studenti stavano ottenendo risultati eccezionali, superando le aspettative. Tuttavia, l'uso di dati così analitici aveva suscitato preoccupazioni etiche. Alcuni genitori e insegnanti erano preoccupati per la quantità di dati personali degli studenti raccolti e utilizzati dal sistema. La loro preoccupazione principale riguardava la privacy e la sicurezza di tali informazioni, Specialmente alla luce dei crescenti timori relativi alla violazione dei dati personali. Dilemma: la scuola deve bilanciare l'uso dell’IA per il tutoraggio personalizzato, che genera benefici sul piano degli apprendimenti degli studenti, con la necessità di proteggere la privacy e la sicurezza dei dati personali. Come dovrebbe affrontare questa situazione? Quali misure possono essere adottate per garantire la massima protezione della privacy degli studenti senza compromettere l'efficacia dell'apprendimento personalizzato basato sull’IA?

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Studio di caso orientato all'individuazione e all'analisi di problemi: ai partecipanti viene presentato del materiale e il docente pone semplici domande quali ‘che cosa è successo’ o ‘che cosa sta succedendo?’ Solitamente manca un protagonista e ai partecipanti non viene chiesto di prendere decisioni, ma di analizzare e valutare le problematiche del caso

1. Studio di caso orientato alla presa di decisioni: agli studenti vengono illustrati i problemi da affrontare o le decisioni da prendere da parte del/dei protagonista/protagonisti di una storia. Il caso viene descritto focalizzandosi sul problema da risolvere e introducendo il/i decisore/decisori nel momento della crisi. Può essere arricchito di materiali informativi che forniscono un quadro del contesto complessivo, oltre a risorse integrative come tabelle, grafici, lettere o documenti su cui basarsi per formulare una possibile soluzione del problema

Storie di casi: si tratta di storie concluse e, generalmente, meno coinvolgenti delle precedenti proprio perché già terminate. Si possono usare sotto forma di modelli esemplificativi a cui ispirarsi, come ad esempio la narrazione di scoperte scientifiche, per far comprendere allo studente in che modo avviene una scoperta.