AI e Feedback. Interazione tra agenti umani e artificiali per valutare prove scritte in ambito universitario

Il feedback automatizzato, reso possibile da strumenti tecnologici avanzati come l’intelligenza artificiale, rappresenta una frontiera emergente per superare al cune delle sfide tradizionali legate alla personalizzazione e alla scalabilità del processo valutativo, soprattutto in classi numerose. In Italia, nonostante l’inte resse crescente a livello europeo, l’adozione di valutazioni supportate da tecno logie digitali rimane limitata e presenta numerose sfide. Tali criticità sottoli neano l’urgenza di promuovere lo sviluppo professionale dei docenti, attraverso percorsi di formazione mirati a integrare il feedback automatizzato nelle prati che didattiche, al fine di valorizzare il potenziale trasformativo di questi stru menti. In tale contesto è sorto il PRIN “AI&F”, volto a definire una metodologia per l'utilizzo di un framework di machine learning open-source per supportare i docenti nel fornire feedback di alta qualità a gruppi numerosi di studenti gene rando percorsi interattivi e trasformativi in una logica ecosistemica. Il contributo presenta gli attuali avanzamenti della ricerca e delinea le future prospettive di sviluppo.