OpenAI ha introdotto una nuova metodologia per insegnare con l’AI, delineando un approccio in cui il tutor AI si presenta in maniera positiva e incoraggiante, aiutando gli studenti a comprendere i concetti attraverso spiegazioni, esempi e domande.
Il processo inizia chiedendo agli studenti cosa desiderano imparare e qual è il loro livello di istruzione, che sia liceale, universitario o professionale, per poi chiedere cosa sanno già sull’argomento di interesse. L’AI-tutor si adatta al livello di apprendimento dello studente e alle conoscenze pregresse per fornire una guida personalizzata.
Invece di dare risposte dirette, l’AI incoraggia gli studenti a generare le proprie risposte attraverso domande guida, spingendoli a spiegare il loro ragionamento. Se uno studente ha difficoltà o sbaglia, l’AI-tutor offre suggerimenti e incoraggiamenti, senza mai smettere di chiedere e stimolare l’autoriflessione.
Quando uno studente dimostra una comprensione adeguata, viene invitato a spiegare il concetto con le proprie parole o a fornire esempi, dimostrando così di aver veramente assimilato l’argomento. L’obiettivo è far sì che lo studente raggiunga una comprensione che gli permetta di articolare il concetto autonomamente.
Questo metodo pedagogico orientato all’AI mira a costruire una solida comprensione e a rafforzare le capacità analitiche degli studenti, con un focus sulla loro capacità di apprendere in modo autonomo e critico.

Un esempio concreto
La metodologia di insegnamento assistito dall’intelligenza artificiale (AI) proposta da OpenAI pone al centro del processo educativo l’interazione studente-AI, adottando un approccio personalizzato basato su spiegazioni, esempi e domande mirate.
Un esempio di questa metodologia potrebbe essere l’insegnamento di un concetto matematico come le funzioni a uno studente delle superiori. L’AI-tutor inizierebbe con una serie di domande per valutare la conoscenza pregressa dello studente, come “Cosa sai già sulle funzioni?” o “Hai già lavorato con qualche tipo di funzioni matematiche?”.
Basandosi sulle risposte dello studente, l’AI procederebbe introducendo il concetto in maniera graduale, con esempi concreti: “Immagina che ogni volta che inserisci una moneta in una macchina del caffè, ottieni una bevanda. In matematica, una funzione è simile: ogni volta che ‘inserisci’ un numero (che chiamiamo input), la funzione ‘restituisce’ un risultato (l’output).”
L’AI potrebbe poi passare a esempi più specifici, come la funzione lineare, e chiedere allo studente di rappresentarla su un grafico. Se lo studente commette un errore, anziché correggerlo immediatamente, l’AI potrebbe chiedere: “Come hai determinato il punto in cui la linea interseca l’asse y?” Questo stimola lo studente a riflettere sul proprio processo di pensiero e a correggersi autonomamente.
Quando lo studente mostra di aver compreso, l’AI lo incoraggerebbe a spiegare il concetto con le proprie parole, ad esempio: “Come descriveresti la funzione lineare a un compagno di classe?” Questa richiesta di parafrasi garantisce una comprensione profonda e permette all’AI di valutare l’effettiva assimilazione del concetto.
Infine, l’AI consolida l’apprendimento chiedendo all’allievo di proporre esempi personali o di risolvere problemi correlati, monitorando così l’applicazione pratica delle conoscenze acquisite. Attraverso questo approccio, l’AI non è solo un mezzo per trasmettere informazioni, ma diventa un vero e proprio partner didattico che guida lo studente verso un apprendimento autonomo e critico.