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FrancoAngeli Journals

Articoli/Articles

V. 15 N. 2 (2024): Intelligenza Artificiale nella scuola e nella formazione universitaria. Rischi e opportunità

Innovazione nella gestione delle competenze: il ruolo dell'e-portfolio supportato dalla GenAI nell'istruzione superiore

DOI
https://doi.org/10.3280/ess2-2024oa18446
Inviata
9 settembre 2024
Pubblicato
31-01-2025

Abstract

L’articolo analizza le condizioni affinché l’e-portfolio delle competenze, supportato dall’intelligenza artificiale generativa (Generative Artificial Intelligence - GenAI), rappresenti uno strumento pedagogico innovativo nell’istruzione superiore per favorire un migliore allineamento tra l’offerta di lavoro ad alta qualificazione e la domanda di competenze spesso svalutata. Grazie all’IA, è possibile modellizzare l’e-portfolio in modo più personalizzato ed equo, valorizzando le competenze trasversali e le microcredenziali, riducendo il rischio di standardizzazione eccessiva e quindi di disumanizzazione. Questo strumento consente agli studenti di documentare e riflettere sulle proprie capacità, migliorando la loro visibilità nel mercato del lavoro. Tuttavia, emergono problematiche etiche, come l’uso inappropriato degli e-portfolio da parte dei datori di lavoro per fini esclusivi, e la mancanza di trasparenza negli algoritmi che potrebbero discriminare profili atipici. La GenAI, se utilizzata in modo responsabile, può contribuire a rendere l’e-portfolio uno strumento inclusivo, riducendo le disparità e favorendo una valutazione più obiettiva e imparziale delle competenze.

Riferimenti bibliografici

  1. Arkins M. (2023). The road to ethical university-industry collaborations. University Industry Innovation Network. In https://www.uiin.org/2023/12/14/the-road-to-ethical-partnerships-lessons-from-university-industry-collaborations/.
  2. Bahroun Z. et al. (2023). Transforming Education: A Comprehensive Review of Generative Artificial Intelligence. Educational Settings. Sustainability, 15(17), 12983. Basilea: MDPI. DOI:10.3390/su151712983.
  3. Barth M. et al. (2007). Developing key competencies for sustainable development in higher education. International Journal of Sustainability in Higher Education, 8(4): 416-430. DOI:10.1108/14676370710823582.
  4. Boddington P. (2023). AI Ethics: A Textbook. Berlin: Springer Nature.
  5. Borgman C. L. (2016). Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the Networked World. Cambridge, MA: MIT Press.
  6. Calvani A. (200I). Educazione, comunicazione e nuovi media. Sfide pedagogiche e cyberspazio. Torino: UTEI.
  7. Carlotto G. (2015). Soft skills. Convincere con le competenze trasversali e raggiungere i propri obiettivi. Milano: FrancoAngeli.
  8. Commissione Europea (2018). Comunicazione della Commissione al Parlamento europeo, al Consiglio, al Comitato economico e sociale europeo e al Comitato delle regioni. L’intelligenza artificiale per l’Europa. In https://eur-lex.curopa.eu/legalcontent/IT/TXT/PDF/?url=CELEX:52018DC0237.
  9. Creative Computing Lab. (n.d.). Publications. Harvard Graduate School of Education. In https://creativecomputing.gse.harvard.edu/publications.html.
  10. Crompton H., Burke D. (2023). Artificial intelligence in higher education: The state of the field. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 22. DOI:10.1186/s41239-023-00392-8.
  11. De Felice F., Race R. (2023). Il mondo nuovissimo. Dialoghi su etica e intelligenza artificiale. Roma: Luiss University Press.
  12. Deloitte Insights (2024). How higher education can realize the potential of generative AI. Londra: Deloitte. In https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/generative-ai-higher-education.html.
  13. Domingos P. (2016). L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo. Torino: Bollati Boringhieri.
  14. EPICA Consortium. (2021). Enhancing and validating learning achievements in Africa via e-portfolios. European Commission, Brussels, Belgium. In https://cordis.europa.eu/project/id/780435.
  15. European Commission (2020). Europass project update (version 6.3). European Commission. In https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/epass_6-3_europass_project_update.pdf.
  16. European Commission, Directorate General for Education, Youth, Sport and Culture (2022). Ethical Guidelines on the Use of Artificial lntelligence (AI) and Data in Teaching and Learning for Educators. In https://op.curopa.cu/en/publication-detail/-/publication/d81aods4-5348-11ed-92cd-otaazsedz1a1/language-en.
  17. Floridi L. (2014). The Fourth Revolution: How the lnfosphere is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press.
  18. ID. (2022). Etica dell’intelligenza artificiale. Sviluppi, opportunità, sfide. Milano: Raffaello Cortina Editore.
  19. Galimberti U. (2007). L’ospite inquietante. Milano: Feltrinelli.
  20. Giannini S. (2023). Generative Artificial Intelligence in Education: Think piece. Parigi: UNESCO. DOI: 10.54675/HOXG8740.
  21. Gordon J. S., Nyholm S. (2021). Ethics of Artificial Intelligence. Internet Encyclopedia of Philosophy. In https://iep.utm.edu/ethics-of artificial-intelligence/.
  22. Jisc (2024). Digital transformation in higher education. Jisc. In https://www.jisc.ac.uk/guides/digital-transformation-in-higher-education.
  23. Johns Hopkins University (n.d.). Generative AI and university teaching policies. In https://teaching.jhu.edu/university-teaching-policies/generative-ai/.
  24. LeCun Y., Bengio Y. and Hinton G. (2015). Deep Learning. Nature, 521(7553): 436-444. DOI: 10.1038/nature14539.
  25. OECD (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD Pub-lishing, Paris. In https://occd.ai/en/assets/files/OECD-LEGAL-0449-en.pdf.
  26. OECD (2021). AI in Education: A Promising but Risky Venture. In https://www.oecd-ilibrary.org/education/artificial-intelligence-in-education_69cd032e-en.
  27. Office of the Vice Provost for Advances in Learning (VPAL), Harvard University. (n.d.). Check out HUIT generative artificial intelligence guidelines and resources for the use of AI. Harvard University. In https://vpal.harvard.edu/links/check-out-huit-generative-artificial-intelligence-guidelines-and-resources-use-ai.
  28. Oliviero G. (2018). Il futuro che verrà. Quello che gli scienziati possono prevedere. Torino: Bollati Boringhieri, Torino.
  29. Pezzoli M. (2017). Soft skills che generano valore. Le competenze traversali per l’industria 4.0. Milano: FrancoAngeli.
  30. Ranieri M., Cuomo S. and Biagini G. (2023). Scuola e Intelligenza Artificiale. Per-corsi di alfabetizzazione critica. Roma: Carocci.
  31. Ripple (n.d.). University Blockchain Research Initiative (UBRI). In https://cdn.ripple.com/.
  32. Ross A. (2017). Il nostro futuro. Come affrontare il mondo dei prossimi vent’anni. Milano: Feltrinelli.
  33. Schwab K. (2016). La quarta rivoluzione industriale. Milano: FrancoAngeli.
  34. Selwyn N. (2004). Reconsidering Political and Popular Understandings of the Digital Divide. New Media & Society, 6(3) 341-62.
  35. ID (2011). Education and Technology: Key Issues and Debates. London-New York: Continuum International Publishing Group.
  36. Selwyn et al. (2023). Digital technologies and the automation of education: Key questions and concerns. Postdigital Science and Education. DOI: 10.1007/s42438-021-00263-3.
  37. Stahl B. C., Schroeder D. and Rodrigues R. (eds.) (2023). Ethics of Artificial lntelli-gence: Case Studies and Options for Addressing Ethical Challenges. New York: Springer.
  38. Stanford Accelerate Learning (n.d.). Digital learning initiatives. Stanford University. In https://acceleratelearning.stanford.edu/initiative/digital-learning/.
  39. Stanford Graduate School of Education (2021). Spring 2021 digital initiatives. Stanford University. In https://gse-it.stanford.edu/about/digital-initiatives/spring-2021.
  40. The University of Texas at San Antonio (UTSA) (2024). Generative AI guidelines for faculty: Faculty guide to generative AI tools in education (Version 1.20.24). In https://provost.utsa.edu/academicinnovation/docs/genai_faculty_guide/utsa_faculty-genai-guidelines.1.20.24.pdf.
  41. UNESCO (2021). Al and Education: Guidance for Policy Makers. In https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709 .
  42. UNESCO. (2023). Technology in Education: A tool on whose terms? Global Education Monitoring Report 2023. Parigi: UNESCO. In https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391336.
  43. Van Dijck J. (2014). Datafication, Dataism and Dataveillance: Big Data between Scientific Paradigm and Ideology. Surveillance & Society, 12(2): 197-208. DOI: 10.24908/ss.v12i2.4776.
  44. World Economic Forum (2020). Ethics by Design: Artificial Intelligence in Higher Education. In https://www.weforum.org/agenda/2020/02/ai-in-higher-education-ethics-by-design/.

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