Interazione tra agenti umani e artificiali per il Feedback Loop: evidenze sperimentali emerse nel PRIN “AI&F”

Il contributo indaga il problema della sostenibilità del feedback nei contesti universitari caratterizzati da elevata numerosità, mantenendone al contempo qualità e funzione formativa. Nell’ambito del progetto PRIN “AI&F”, lo studio analizza come l’intelligenza artificiale possa supportare i docenti nell’analisi di compiti aperti e nella produzione di feedback tempestivi e generativi, utili ad attivare processi di feedback loop. Il lavoro ricostruisce inoltre l’evoluzione del progetto alla luce dei recenti sviluppi dell’IA, evidenziando come il passaggio a sistemi generativi abbia modificato strumenti e modalità operative, incidendo anche sugli obiettivi e sulle metodologie di ricerca. I risultati mostrano che l’efficacia del feedback dipende dalla progettazione dell’interazione tra docente e sistema, con rilevanti implicazioni per la qualità e la scalabilità dei processi valutativi.