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.