In questo articolo vediamo se e come l’insegnamento della grammatica alla primaria può avvalersi dell’intelligenza artificiale tramite la piattaforma online Machine Learning for Kids.

«Grammatica mai!». Questa è stata la reazione di alunno che non voleva assolutamente studiare la grammatica. Reazione che ha portato la maestra Federica Antonutti di Pordenone a sperimentare l’insegnamento della grammatica con l’intelligenza artificiale e in particolare con il machine learning (in italiano apprendimento automatico).
L’attività, svolta a scuola nel secondo quadrimestre dell’anno scolastico 2023/24, è avvenuta all’interno delle ore di potenziamento della grammatica italiana con una classe quinta.
Sono stati utilizzati:
- tablet acquistati grazie ai fondi PNRR;
- la piattaforma gratuita Machine Learning for Kids.
Quest’ultimo è un sito web educativo creato per insegnare ai bambini i meccanismi dell’apprendimento automatico. Consente di addestrare un computer a riconoscere testo, immagini, numeri o suoni ecc. Ma con un po’ di “creatività da maestra” può essere utilizzato anche per insegnare la grammatica italiana.
L’attività nel dettaglio
Partiamo dalla home page del sito Machine Learning for Kids e clicchiamo su “Iniziamo”. Se non siamo già utenti del sito e non vogliamo registrarci, possiamo cliccare su “Prova subito”. Successivamente andiamo su “Aggiungi un nuovo progetto” e compiliamo come in Figura 1.

Scegliamo il progetto appena creato e iniziamo l’addestramento (Figura 2).

Creiamo tre contenitori (per creare un contenitore usare “Aggiungi una nuova etichetta”, come in Figura 3).

Inizialmente i contenitori etichettati sono vuoti (Figura 4).

Riempiamo i contenitori con “Aggiungi un esempio”. Servono almeno cinque esempi in ogni contenitore (Figura 5).

Completata questa prima parte, andiamo su “Ritorna ai progetti” scegliamo l’opzione “Impara & Testa”, per poi cliccare su “Addestra nuovi modelli di machine learning” (Figura 6).

L’operazione di addestramento dura pochi minuti, se gli esempi inseriti sono in numero limitato (Figura 7).

Una volta completato l’addestramento, lo si può testare (Figura 8, Figura 9, Figura 10), osservando il livello di confidenza.



Il nostro modello, una volta addestrato e testato, può essere utilizzarlo all’interno di un’applicazione.
Clicchiamo su “Ritorna ai progetti” e scegliamo l’opzione “Programma”.
È possibile costruire la nostra app utilizzando: Scratch 3, Python, rep lit, EduBlocks, App Inventor.
Noi scegliamo Scratch 3 e, successivamente, clicchiamo su “Apri in Scratch 3”. Notiamo che in questa versione di Scratch è stata inserita una categoria di comandi creati apposta per il machine learning (Figura 11).

Cominciamo a costruire la nostra app come mostrato in Figura 12.

Selezioniamo questi blocchi per comporre l’ultima parte di codice (Figura 13).

Ecco un esempio di programma Scratch 3 funzionante (Figura 14). Ovviamente è da testare e modificare a piacere.

Conclusioni
L’attività svolta è assolutamente sperimentale, ma apre interessanti scenari futuri per l’insegnamento della grammatica e non solo.
Al termine dell’esperienza, questi sono stati i vantaggi rilevati per i bambini BES:
- feedback istantaneo sull’accuratezza del processo;
- promozione dell’auto-correzione;
- consolidamento delle competenze grammaticali;
- motivazione (in quanto processo basato sul gioco).




Devi effettuare l'accesso per postare un commento.