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Intelligenza artificiale per stimolare processi metacognitivi e di autovalutazione nel problem solving matematico

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Sede

Dipartimento di Matematica Guido Castelnuovo, Università Sapienza Roma

Speaker ed affiliazione
Francesco Contel
L'attività matematica, a tutti i livelli e in tutti i contesti socio-culturali, è supportata dall'impiego di artefatti (materiali, simbolici, discorsivi, etc.). Da sempre, questi hanno un ruolo centrale anche per i processi di insegnamento-apprendimento: quando usati opportunamente, hanno la capacità di veicolare significati, pratiche e comportamenti culturali condivisi: artefatti materiali come riga e compasso sono il cuore della "costruzione ragionata" che caratterizza la geometria euclidea; alcune tecnologie digitali hanno aumentato in modo sostanziale la possibilità di accedere a una rappresentazione di oggetti matematici astratti, creando nuove potenzialità a livello educativo. I Large Language Models introducono un nuovo elemento, l'aspetto conversativo, all'interno dei processi di apprendimento, potenzialmente stimolando processi fondamentali come l'auto-valutazione. Nel seminario si affronta il problema di un uso efficace e consapevole di una classe di strumenti non-deterministici, nel contesto del problem solving matematico, a partire da una ricerca empirica svolta (e in corso) sulle percezioni degli studenti sul tipo di supporto ricevuto dall'AI.
Contatti/Organizzatori
giulia.tatafiore@uniroma1.it