L’intervento esplorerà la complessa sfida della personalizzazione nell’educazione digitale, ponendo l’accento sulla distinzione cruciale rispetto all’individualizzazione. Verranno analizzati i limiti degli attuali strumenti di Intelligenza Artificiale che, basandosi su analisi rigide o profili narrativi, hanno finora privilegiato l’individualizzazione, risultando spesso poco misurabili e adattabili.
Ai partecipanti sarà illustrato come è stato implementato all’interno di un tutor AI un sistema iterativo che non si limita a reagire ai dati, ma li utilizza per affinare progressivamente la comprensione delle esigenze individuali. Questo cambio di paradigma sfrutta la potenza dei Large Language Models (LLM), integrandoli con uno strumento strutturato e semi-quantitativo, come il Questionario sulle Strategie di Apprendimento (QSA), per interpretare il contesto dell’utente.

Relatori

• Arianna Giannone - Education Specialist presso TALENT srl
• Federica Marchesini - Education Specialist presso TALENT srl
• Lorenzo Cesaretti - CTO presso TALENT srl