Educazione civica · 5a Liceo

Idee di apprendimento attivo

Etica dell'Intelligenza Artificiale

L’etica dell’IA sfida gli studenti a confrontarsi con dilemmi reali che richiedono riflessione attiva e partecipazione. Discutere di decisioni algoritmiche in classe permette di trasformare concetti astratti in problemi concreti, rendendo gli studenti consapevoli del proprio ruolo come cittadini digitali. L’approccio attivo, attraverso dibattiti e analisi, favorisce la critica costruttiva e la responsabilizzazione collettiva.

• Traguardi per lo Sviluppo delle Competenze
• MIUR: Sec. II grado - Innovazione tecnologica
• MIUR: Sec. II grado - Etica e scienza

• 60–80 min
• Coppie → Intera classe
• 4 attività

Attività 01

• Seminario socratico
• 70 min · Piccoli gruppi

Dilemma Discussion: L'Algoritmo di COMPAS

Gli studenti leggono un breve dossier sul sistema COMPAS usato negli USA per valutare il rischio di recidiva nei processi penali, poi discutono in piccoli gruppi: è giusto che un algoritmo influenzi una sentenza? Chi è responsabile se sbaglia? Come si garantisce il diritto alla spiegazione? I gruppi presentano posizioni diverse e argomentate.

Analizzare le questioni etiche sollevate dall'uso dell'intelligenza artificiale in settori sensibili.

Suggerimento per la facilitazione

Durante la Dilemma Discussion su COMPAS, assegnate ruoli precisi (es. giudice, cittadino, sviluppatore) per costringere gli studenti a considerare prospettive diverse e a sostenere opinioni non personali.

Cosa osservare

Presentate agli studenti uno scenario: 'Un algoritmo viene utilizzato per selezionare i candidati per un colloquio di lavoro. Scoprite che l'algoritmo ha escluso sistematicamente candidati provenienti da determinate università meno prestigiose. Chi è responsabile di questa discriminazione e come si potrebbe rimediare?' Chiedete agli studenti di discutere in piccoli gruppi, identificando i soggetti potenzialmente responsabili e proponendo azioni correttive.

• Analizzare
• Valutare
• Creare
• Consapevolezza Sociale
• Abilità Relazionali

Attività 02

• Dibattito regolamentato
• 75 min · Intera classe

Dibattito regolamentato: L'IA nei Servizi Pubblici

La classe discute un caso concreto: una ASL regionale vuole usare un sistema IA per prioritizzare le liste d'attesa chirurgiche. Una squadra sostiene i vantaggi di efficienza e oggettività, l'altra evidenzia i rischi di discriminazione e de-responsabilizzazione dei medici. Ogni posizione deve essere supportata da fonti verificabili.

Spiegare chi è responsabile se un sistema di intelligenza artificiale commette un errore.

Suggerimento per la facilitazione

Per il dibattito strutturato sull’IA nei servizi pubblici, fornite una griglia di valutazione con criteri chiari (es. coerenza argomentativa, uso di fonti) e chiedete agli studenti di autovalutarsi a metà discussione.

Cosa osservare

Chiedete agli studenti di scrivere su un foglietto: 1) Una situazione in cui l'IA potrebbe prendere una decisione eticamente discutibile. 2) Chi, secondo loro, dovrebbe essere ritenuto responsabile in quel caso specifico e perché. 3) Una possibile soluzione per mitigare il rischio etico identificato.

• Analizzare
• Valutare
• Creare
• Autogestione
• Processo Decisionale

Attività 03

• Seminario socratico
• 60 min · Piccoli gruppi

Mappa Concettuale: Chi Risponde Quando l'IA Sbaglia?

I gruppi costruiscono una mappa delle responsabilità per un caso di errore di un sistema IA (es. un veicolo a guida autonoma che provoca un incidente, o un algoritmo di selezione del personale che discrimina). Devono individuare gli attori (sviluppatori, azienda, utente, regolatore) e stabilire catene di responsabilità, poi confrontare le diverse mappe prodotte.

Valutare come garantire che l'IA sia al servizio dell'umanità e non viceversa.

Suggerimento per la facilitazione

Durante la mappatura concettuale sulle responsabilità, usate un esempio controverso (es. un chatbot che discrimina) per guidare la classe nella scomposizione delle responsabilità in modo collaborativo.

Cosa osservare

Durante la lezione, ponete domande mirate per verificare la comprensione dei concetti chiave. Ad esempio: 'Potete fare un esempio concreto di bias algoritmico che avete incontrato o di cui avete sentito parlare?' oppure 'Cosa significa che un algoritmo è una 'black box' e quali problemi crea?'

• Analizzare
• Valutare
• Creare
• Consapevolezza Sociale
• Abilità Relazionali

Attività 04

• Seminario socratico
• 80 min · Piccoli gruppi

Analisi dell'AI Act: Cos'è un Sistema ad Alto Rischio?

Ogni gruppo riceve una scheda con una categoria di sistemi IA classificati 'ad alto rischio' dall'AI Act europeo (es. istruzione, occupazione, servizi essenziali, giustizia) e deve spiegare alla classe perché quella categoria è considerata critica, quali obblighi impone alle aziende e come tutela i cittadini. L'attività costruisce una comprensione collaborativa del regolamento.

Analizzare le questioni etiche sollevate dall'uso dell'intelligenza artificiale in settori sensibili.

Suggerimento per la facilitazione

Per l’analisi dell’AI Act, dividete la classe in gruppi che studino articoli specifici (es. Articolo 6 sull’alta criticità) e poi li presentino in modo comprensibile ai compagni.

Cosa osservare

Presentate agli studenti uno scenario: 'Un algoritmo viene utilizzato per selezionare i candidati per un colloquio di lavoro. Scoprite che l'algoritmo ha escluso sistematicamente candidati provenienti da determinate università meno prestigiose. Chi è responsabile di questa discriminazione e come si potrebbe rimediare?' Chiedete agli studenti di discutere in piccoli gruppi, identificando i soggetti potenzialmente responsabili e proponendo azioni correttive.

• Analizzare
• Valutare
• Creare
• Consapevolezza Sociale
• Abilità Relazionali

Alcune note per insegnare questa unità

Insegnare l’etica dell’IA richiede di evitare lezioni frontali lunghe: gli studenti imparano meglio quando sono coinvolti in processi decisionali simulati o nell’analisi di casi reali. È fondamentale normalizzare l’errore come parte del processo di apprendimento, incoraggiando gli studenti a testare le proprie ipotesi senza paura di sbagliare. Usate sempre domande aperte che li costringano a giustificare le loro posizioni con prove, non con opinioni.

Alla fine delle attività, gli studenti saranno in grado di identificare i rischi etici legati all’IA, attribuire responsabilità in modo accurato e proporre soluzioni pratiche per mitigare bias e discriminazioni. Il successo si misura dalla capacità di argomentare con esempi concreti e di applicare i principi dell’AI Act a casi reali.

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Attenzione a questi errori comuni

• Durante la Dilemma Discussion su COMPAS, alcuni studenti potrebbero affermare: 'Un algoritmo non può essere discriminatorio perché i computer sono oggettivi.'

  Durante la Dilemma Discussion su COMPAS, fornite i dati reali del sistema (es. tassi di recidiva previsti vs. effettivi per gruppi etnici) e chiedete agli studenti di analizzare come i dati storici di incarcerazione riflettano bias strutturali, non 'oggettività'.

• Durante l’analisi dell’AI Act, alcuni studenti potrebbero pensare: 'La responsabilità degli errori di un’IA ricade sempre su chi ha creato il codice.'

  Durante l’analisi dell’AI Act, usate l’esempio di un sistema di scoring creditizio per mostrare come la responsabilità si distribuisca tra sviluppatore, banca, regolatore e utente finale, come previsto dall’Articolo 25 sull’obbligo di supervisione umana.

• Durante il dibattito strutturato sull’IA nei servizi pubblici, alcuni studenti potrebbero dire: 'L’IA sostituirà completamente il giudizio umano nelle decisioni importanti.'

  Durante il dibattito strutturato, citate l’Articolo 14 dell’AI Act che vieta l’uso dell’IA per giudicare in modo autonomo nei sistemi ad alto rischio, e chiedete agli studenti di discutere quali settori dovrebbero mantenere sempre il controllo umano, motivando le loro scelte.

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Metodologie usate in questo brief

• Seminario socratico
• Dibattito regolamentato