Continua la serie di tutorial dedicata a CorreggiVerifiche, con un terzo esempio pratico di correzione assistita dall'Intelligenza Artificiale.
Dopo aver visto nella prima puntata l'interfaccia e la preparazione di una correzione e nella seconda la possibilità di partire da una verifica scritta a mano e fotografata con lo smartphone, questa volta lavoriamo su un testo digitalizzato al computer.
Ma c'è una novità importante: prima della correzione modifico la rubrica di valutazione.
Un testo simile, ma con alcuni errori
Per rendere possibile un confronto con il tutorial precedente, ho utilizzato nuovamente lo stesso testo, apportando però alcune modifiche.
Ho inserito alcuni errori ortografici piuttosto evidenti e ho eliminato una parte di una frase.
In questo modo possiamo osservare non soltanto se lo strumento riesce a individuare gli errori, ma anche come interpreta i diversi aspetti del testo sulla base dei criteri di valutazione impostati.
Prima della correzione: modificare la rubrica
Prima di avviare l'analisi intervengo sulla rubrica di valutazione.
In particolare, aumento il peso assegnato all'ortografia.
È un passaggio importante perché la rubrica non è un elemento puramente formale: stabilisce quali aspetti devono avere maggiore o minore peso nella valutazione.
CorreggiVerifiche permette infatti di utilizzare criteri di valutazione personalizzabili, attraverso griglie e rubriche, e di intervenire sui relativi pesi.
Questo permette al docente di adattare la correzione alla specifica attività e agli obiettivi che vuole valutare.
Gli errori ortografici vengono rilevati
Una volta avviata la correzione, il risultato è abbastanza interessante.
Gli errori ortografici inseriti intenzionalmente nel testo vengono individuati e segnalati.
L'aumento del peso dell'ortografia nella rubrica contribuisce quindi a dare maggiore rilevanza a questo aspetto nella valutazione complessiva.
È un buon esempio di come la qualità della correzione dipenda anche da come abbiamo progettato i criteri di valutazione.
E la frase incompleta?
La seconda modifica che ho introdotto nel testo produce invece un risultato ancora più interessante.
Ho eliminato una parte di una frase, creando quindi una discontinuità rispetto al testo originale.
Nonostante questo, la coerenza del testo viene valutata positivamente.
È un esempio utile perché mostra che l'AI non interpreta necessariamente un testo nello stesso modo in cui lo interpreteremmo noi.
Un'omissione che a un lettore umano può sembrare significativa può non essere considerata sufficiente per compromettere la coerenza complessiva del testo.
Ed è proprio questo tipo di risultato che, secondo me, vale la pena mostrare nei tutorial: non soltanto cosa funziona, ma anche dove è necessario osservare criticamente la valutazione proposta dall'AI.
La rubrica orienta la correzione
Questa esperienza mette in evidenza un aspetto che ritengo fondamentale nell'utilizzo dell'AI per la valutazione.
Non basta dire allo strumento di "correggere una verifica".
Dobbiamo prima chiederci che cosa vogliamo valutare e con quale peso.
Nel caso di questo tutorial ho scelto deliberatamente di aumentare il peso dell'ortografia. Se l'obiettivo della verifica fosse stato diverso, avrei potuto attribuire maggiore importanza ad altri criteri.
La piattaforma prevede proprio la possibilità di utilizzare griglie, rubriche e criteri personalizzati per orientare la valutazione.
L'AI propone, il docente controlla
Anche questo episodio conferma un principio che accompagna tutta la serie.
La correzione generata dall'AI non dovrebbe essere considerata automaticamente come la valutazione definitiva.
La documentazione del servizio stessa specifica che l'AI può commettere errori nella lettura e nella valutazione e che il docente deve verificare e, se necessario, modificare le valutazioni prima di utilizzarle ufficialmente.
Il valore dello strumento, quindi, non sta nel sostituire il giudizio professionale dell'insegnante, ma nel fornire una prima analisi strutturata, che il docente può controllare e correggere.
Ed è proprio per questo che ho voluto inserire nella serie anche questo esempio: vedere un risultato inatteso è spesso più istruttivo che vedere una correzione perfetta.
L'AI può aiutarci a correggere più velocemente, ma siamo noi a dover decidere che cosa vale la pena valutare e come interpretare il risultato.
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