Ricerca
Attraverso la ricerca sul campo con il coinvolgimento diretto di studenti e docenti di ambito scolastico e universitario, le metodologie vengono osservate e se ne misurano i risultati secondo un approccio Design-Based Research che dai risultati dell’esperienza educativa torna alla teoria per consolidarla e/o modificarla. Gli impatti vengono misurati sulla base di metodi misti che tengano conto dei diversi costrutti che entrano in gioco secondo la cornice socio-costruttivista: knowledge building, community of practices, activity theory, trialogical learning approach.
Ricerca su Intelligenza Artificiale Generativa
La ricerca indaga i processi e le modalità di interazione tra user diversificati e i sistemi di AI Generativa, sia nelle fasi di prompting che in quelle di analisi degli output, esplorandone le caratteristiche formali e di contenuto, i processi cognitivi sottesi e le percezioni scaturite nell’utente.
AI Generativa per la Didattica
La ricerca mira a definire i modi specifici con cui l’AI Generativa può supportare insegnanti, docenti, formatori, educatori e tutor didattici nella pratica professionale, con l’obiettivo di promuovere e consolidare una tassonomia di impieghi didattici adattabili a specifici contesti e basati sui principali framework in tema di macro e micro-progettazione della didattica.
AI Generativa per l’Apprendimento
La ricerca osserva e identifica possibili modelli di uso dell’AI Generativa a supporto dei processi di apprendimento attraverso la proposta di attività mirate, con l’obiettivo di offrire agli studenti linee guida per un impiego critico e in linea con principi etici di integrità, onestà e trasparenza.
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