In un nuovo studio, i ricercatori della North Carolina State University hanno chiesto a 28 studenti delle scuole superiori di creare i loro modelli di intelligenza artificiale di machine-learning per l'analisi dei dati. Gli obiettivi del progetto erano di aiutare gli studenti ad esplorare le sfide, le limitazioni e i vantaggi dell'IA e di assicurare che i futuri lavoratori siano preparati a fare uso di questi strumenti.
Lo studio è stato condotto in collaborazione con una classe di giornalismo di una scuola superiore nel Nord-Est. I ricercatori hanno ampliato il programma a classi di scuole superiori in diversi stati, tra cui la Carolina del Nord. I ricercatori della NC State stanno cercando di collaborare con altre scuole per portare il curriculum nelle loro classi.
"Vogliamo che gli studenti, sin da giovani, aprano questa scatola nera in modo da non avere paura dell'IA", ha detto l’autore principale dello studio Shiyan Jiang, professore assistente di design dell'apprendimento e della tecnologia alla NC State. "Vogliamo che gli studenti conoscano il potenziale e le sfide dell'IA e che pensino a come loro, la prossima generazione, possano rispondere al ruolo in evoluzione dell'IA e della società. Vogliamo preparare gli studenti al lavoro del futuro".
Per lo studio, i ricercatori hanno sviluppato un programma per computer chiamato StoryQ che consente agli studenti di costruire i propri modelli di machine-learning. Successivamente, i ricercatori hanno ospitato un workshop per gli insegnanti sul curriculum di machine-learning e sulla tecnologia in sessioni di un'ora e mezza ogni settimana per un mese. Per gli insegnanti che si sono iscritti per partecipare ulteriormente, i ricercatori hanno fatto un altro riassunto del curriculum per gli insegnanti partecipanti e hanno lavorato sulla logistica.
"Abbiamo creato la tecnologia StoryQ per consentire agli studenti delle scuole superiori o delle università di costruire ciò che chiamiamo modelli di 'classificazione del testo'", ha detto Jiang. "Abbiamo voluto abbassare le barriere in modo che gli studenti possano davvero capire cosa sta succedendo nel machine-learning, invece di avere difficoltà con il codice. Così abbiamo creato StoryQ, uno strumento che consente agli studenti di comprendere le sfumature nella costruzione di modelli di machine-learning e di classificazione del testo".
Un insegnante che ha deciso di partecipare ha guidato una classe di giornalismo attraverso una lezione di 15 giorni in cui hanno usato StoryQ per valutare una serie di recensioni Yelp delle gelaterie. Gli studenti hanno sviluppato modelli per prevedere se le recensioni erano "positive" o "negative" in base al linguaggio utilizzato.
"La docente ha visto la rilevanza del programma per il giornalismo" ha detto Jiang. "Si trattava di una classe molto diversificata con molti studenti sottorappresentati in ambito STEM e informatico. Nel complesso, abbiamo constatato che gli studenti hanno apprezzato molto le lezioni e hanno avuto ottime discussioni sull'uso e sul meccanismo del machine learning".
I ricercatori hanno notato che gli studenti facevano ipotesi su parole specifiche nelle recensioni di Yelp, che pensavano potessero prevedere se una recensione sarebbe stata positiva o negativa.
Ad esempio, si aspettavano che le recensioni contenenti la parola "like" fossero positive. Poi, la docente ha guidato gli studenti nell'analisi della corretta classificazione delle recensioni da parte dei loro modelli. Ad esempio, uno studente che ha usato la parola "like" per prevedere le recensioni ha scoperto che più della metà delle recensioni contenenti quella parola erano in realtà negative. I ricercatori hanno poi affermato che gli studenti hanno utilizzato il metodo per tentativo ed errore 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 avere nella creazione di queste tecnologie e il tipo di prospettive che si può portare quando si crea la tecnologia IA," ha detto Jiang.
Dalle loro discussioni, i ricercatori hanno scoperto che gli studenti avevano reazioni miste nei confronti delle tecnologie IA. Ad esempio, gli studenti erano profondamente preoccupati per la possibilità di utilizzare l'IA per automatizzare i processi di selezione degli studenti o dei candidati per opportunità come borse di studio o programmi di formazione.
Per le future classi, i ricercatori hanno creato un programma più breve della durata di cinque ore. Hanno lanciato il programma in due scuole superiori in Carolina del Nord, nonché in scuole in Georgia, Maryland e Massachusetts. Nella prossima fase della loro ricerca, cercheranno di studiare come gli insegnanti di diverse discipline collaborano per lanciare un programma incentrato sull'IA e creare una comunità di apprendimento sull'IA.
"Vogliamo espandere l'implementazione in Carolina del Nord," ha detto Jiang. "Se ci sono scuole interessate, siamo sempre pronti a portare questo programma in una scuola. Dato che sappiamo che gli insegnanti sono molto impegnati, offriamo un corso di sviluppo professionale più breve e forniamo anche un compenso per gli insegnanti. Andremo in classe per insegnare se necessario o mostreremo come insegnare il curriculum in modo che gli insegnanti possano replicarlo, adattarlo e rivisitarlo. Sosterremo gli insegnanti in tutti i modi possibili."
