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Sistemi di IA generativa

Un sistema di Intelligenza Artificiale può essere qui inteso come 

  • un sistema basato su una macchina (1) 
  • che è progettato per operare con vari livelli di autonomia (2) 
  • e che può mostrare capacità di adattamento dopo l’implementazione (3) 
  • e che, per obiettivi espliciti o impliciti (4), 
  • deduce dagli input che riceve come generare output (5) 
  • quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni (6) 
  • che possono influenzare ambienti fisici o virtuali (7). (Cf. OECD 2024; UE, IA act)

I sistemi di IA generativa conversazionale si possono distinguere in generalisti e specializzati. 

I sistemi generalisti (o general-purpose) - come ChatGPT, Claude, Gemini - sono progettati per operare su una vasta gamma di compiti e domini. In ambito didattico sono in grado di: comprendere e generare testi su molteplici argomenti, adattarsi a diversi contesti, supportare attività di progettazione didattica, scrittura, sintesi e spiegazione, rispondere a studenti e insegnanti in modo flessibile. Sono potenti per la loro versatilità, ma richiedono spesso un prompting accurato e una supervisione esperta per evitare semplificazioni, errori concettuali o incoerenze rispetto a un curricolo specifico.

I sistemi specializzati - come AskLea.ai - utilizzano un motore LLM come GPT arricchito di una base di conoscenza specifica in un settore o ambito disciplinare. Possono essere addestrati e ottimizzati per adempiere funzioni didattiche specifiche (es. tutoraggio adattivo, generazione di item valutativi, analisi delle risposte degli studenti). Questi sistemi garantiscono maggiore accuratezza, coerenza metodologica e allineamento con gli obiettivi formativi, ma hanno un raggio d’azione più limitato.

Esempi di sistemi