Gli studenti utilizzano il machine learning in una lezione progettata per rivelare problemi e promesse dell'intelligenza artificiale

Aug 31, 2023

In un nuovo studio, i ricercatori della North Carolina State University hanno chiesto a 28 studenti delle scuole superiori di creare i propri modelli di intelligenza artificiale (AI) di apprendimento automatico per l’analisi dei dati. Gli obiettivi del progetto erano aiutare gli studenti a esplorare le sfide, i limiti e le promesse dell’intelligenza artificiale e garantire che la futura forza lavoro fosse preparata a utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale.

Lo studio è stato condotto in collaborazione con un corso di giornalismo di una scuola superiore nel Nordest. Da allora, i ricercatori hanno esteso il programma alle aule delle scuole superiori in diversi stati, inclusa la Carolina del Nord. I ricercatori dello Stato NC stanno cercando di collaborare con altre scuole per collaborare nel portare il curriculum nelle aule.

"Vogliamo che gli studenti, fin dalla tenera età, aprano quella scatola nera in modo da non avere paura dell'intelligenza artificiale", ha affermato l'autore principale dello studio Shiyan Jiang, assistente professore di progettazione e tecnologia dell'apprendimento presso NC State. "Vogliamo che gli studenti conoscano il potenziale e le sfide dell'intelligenza artificiale, affinché pensino a come loro, la prossima generazione, potranno rispondere al ruolo in evoluzione dell'intelligenza artificiale e della società. Vogliamo preparare gli studenti per la futura forza lavoro".

Per lo studio, i ricercatori hanno sviluppato un programma per computer chiamato StoryQ che consente agli studenti di costruire i propri modelli di apprendimento automatico. Successivamente, i ricercatori hanno organizzato un seminario per gli insegnanti sul curriculum e sulla tecnologia dell’apprendimento automatico in sessioni di un’ora e mezza ogni settimana per un mese. Per gli insegnanti che si erano iscritti per partecipare ulteriormente, i ricercatori hanno fatto un altro riepilogo del curriculum degli insegnanti partecipanti e hanno elaborato la logistica.

"Abbiamo creato la tecnologia StoryQ per consentire agli studenti delle scuole superiori o delle classi universitarie di costruire quelli che chiamiamo modelli di 'classificazione del testo'", ha affermato Jiang. "Volevamo abbassare le barriere in modo che gli studenti potessero davvero sapere cosa sta succedendo nell'apprendimento automatico, invece di dover lottare con la codifica. Così abbiamo creato StoryQ, uno strumento che consente agli studenti di comprendere le sfumature nella costruzione di modelli di apprendimento automatico e di classificazione del testo ."

Un insegnante che ha deciso di partecipare ha condotto un corso di giornalismo durante una lezione di 15 giorni in cui è stato utilizzato StoryQ per valutare una serie di recensioni di Yelp sulle gelaterie. Gli studenti hanno sviluppato modelli per prevedere se le recensioni fossero "positive" o "negative" in base alla lingua.

"L'insegnante ha visto l'importanza del programma per il giornalismo", ha detto Jiang. "Si trattava di una classe molto diversificata, con molti studenti sottorappresentati nelle discipline STEM e nell'informatica. Nel complesso, abbiamo riscontrato che gli studenti hanno apprezzato molto le lezioni e hanno avuto discussioni approfondite sull'uso e sul meccanismo dell'apprendimento automatico."

I ricercatori hanno visto che gli studenti facevano ipotesi su parole specifiche nelle recensioni di Yelp, che pensavano avrebbero previsto se una recensione sarebbe stata positiva o negativa. Ad esempio, si aspettavano che le recensioni contenenti la parola "mi piace" fossero positive. Quindi, l'insegnante ha guidato gli studenti ad analizzare se i loro modelli classificavano correttamente le recensioni. Ad esempio, uno studente che ha utilizzato la parola "mi piace" per prevedere le recensioni ha scoperto che più della metà delle recensioni contenenti la parola erano in realtà negative. Quindi, i ricercatori hanno affermato che gli studenti hanno utilizzato tentativi ed errori per cercare di migliorare l’accuratezza dei loro modelli.

"Gli studenti hanno imparato come questi modelli prendono decisioni, il ruolo che gli esseri umani possono svolgere nella creazione di queste tecnologie e il tipo di prospettive che possono essere introdotte quando creano la tecnologia dell'intelligenza artificiale", ha affermato Jiang.

Dalle loro discussioni, i ricercatori hanno scoperto che gli studenti avevano reazioni contrastanti alle tecnologie di intelligenza artificiale. Gli studenti erano profondamente preoccupati, ad esempio, per la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale per automatizzare i processi di selezione di studenti o candidati per opportunità come borse di studio o programmi.

Per le lezioni future, i ricercatori hanno creato un programma più breve, di cinque ore. Hanno lanciato il programma in due scuole superiori della Carolina del Nord, nonché in scuole in Georgia, Maryland e Massachusetts. Nella fase successiva della loro ricerca, stanno cercando di studiare come gli insegnanti di tutte le discipline collaborano per lanciare un programma incentrato sull’intelligenza artificiale e creare una comunità di apprendimento dell’intelligenza artificiale.