Gli studenti vengono trattati come porcellini d'India: all'interno di una scuola privata basata sull'intelligenza artificiale

Le scuole private basate sull’intelligenza artificiale stanno suscitando un acceso dibattito poiché gli studenti fungono sempre più da soggetti di prova in tempo reale per algoritmi di apprendimento sperimentali, sollevando urgenti questioni etiche sul consenso, sulla privacy dei dati e sulla responsabilità educativa. La promessa di un apprendimento personalizzato si scontra duramente con la realtà che i bambini stanno sopportando i rischi di tecnologie che rimangono in gran parte non dimostrate su larga scala.

Cosa sta succedendo esattamente nelle scuole private basate sull’intelligenza artificiale?

Negli Stati Uniti e nel mondo, un’ondata crescente di scuole private si è posizionata all’avanguardia della tecnologia educativa. Queste istituzioni implementano piattaforme di intelligenza artificiale adattiva che tengono traccia di ogni sequenza di tasti, pausa di lettura, esitazione nei quiz e segnali comportamentali per creare profili di apprendimento personalizzati. Aziende come Alpha School di Austin, in Texas, e varie reti di micro-scuole hanno fatto dell’istruzione algoritmica il fulcro dei loro modelli, sostenendo che gli studenti possono completare gli studi di base in sole due ore al giorno mentre il resto della giornata scolastica si concentra sull’imprenditorialità e sulle abilità di vita.

La realtà all’interno di queste aule è più complicata. Ai genitori che pagano dai 20.000 ai 40.000 dollari all’anno vengono spesso mostrati video di marketing raffinati prima dell’iscrizione, ma ciò che incontrano è un modello ancora in fase di ripetizione. I moduli del curriculum cambiano a metà semestre. Le dashboard di apprendimento cambiano senza preavviso. I sistemi di intelligenza artificiale che raccomandano percorsi didattici sono addestrati su set di dati che potrebbero non riflettere la diversità degli studenti che ora forniscono loro nuovi dati. In breve, i bambini non stanno semplicemente beneficiando dell’intelligenza artificiale, ma la stanno attivamente addestrando.

Perché i critici la definiscono una crisi etica dell’istruzione?

La preoccupazione etica fondamentale è semplice: queste scuole raccolgono grandi quantità di dati biometrici, comportamentali e cognitivi di minori, spesso con quadri di consenso vaghi o giuridicamente ambigui. La legge federale sulla privacy degli studenti (FERPA) è stata scritta per un’epoca diversa e l’applicazione non ha tenuto il passo con la sofisticazione delle moderne pipeline di dati ed-tech. I critici di organizzazioni come la Electronic Frontier Foundation sostengono che i bambini non possono acconsentire in modo significativo a essere soggetti sperimentali e che ai genitori, a cui spesso manca l'alfabetizzazione tecnica per valutare i rischi, viene chiesto di rinunciare all'autonomia dei dati dei propri figli in cambio di un marchio educativo premium.

"Quando ottimizzi il percorso di apprendimento di un bambino con un algoritmo che non comprendi appieno e fai pagare le tasse scolastiche per il privilegio, non stai gestendo una scuola: stai conducendo un esperimento con il figlio di qualcun altro."

— Dott.ssa Audrey Watters, critica della tecnologia educativa e autrice di Teaching Machines

Al di là della privacy dei dati, c’è la questione della responsabilità pedagogica. Le scuole tradizionali sono soggette agli standard curriculari statali, ai requisiti degli insegnanti autorizzati e al controllo pubblico. Molte di queste scuole private basate sull’intelligenza artificiale operano in zone grigie normative, in particolare microscuole strutturate come cooperative di istruzione domiciliare che aggirano completamente l’accreditamento standard.

Cosa dice effettivamente la ricerca sull’apprendimento personalizzato basato sull’intelligenza artificiale?

La base di prove per l’apprendimento personalizzato basato sull’intelligenza artificiale a livello K-12 è più limitata di quanto suggerisca il marketing. Una meta-analisi del 2023 pubblicata sul Journal of Educational Psychology ha rilevato che, sebbene gli strumenti di apprendimento adattivo mostrino modesti effetti positivi in ​​ambiti di competenze ristretti – in particolare la fluidità dei fatti matematici – le prove di ampi guadagni accademici o di risultati a lungo termine rimangono limitate. In modo più critico, gli studi mostrano ripetutamente che gli studenti provenienti da contesti socioeconomici inferiori e gli studenti con differenze di apprendimento spesso ottengono risultati peggiori con l’istruzione algoritmica rispetto all’insegnamento di alta qualità condotto da esseri umani.

I sostenitori ribattono che la tecnologia è semplicemente giovane e che i primi ad adottarla assorbono sempre un rischio sproporzionato in cambio di un potenziale rialzo. Questo argomento potrebbe essere accettabile nella tecnologia di consumo. È consi

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