Scegliere un approccio all'intelligenza artificiale appropriato per una determinata attività facendo un confronto tra il modo in cui funzionano i diversi sistemi IA e ciò per cui sono più adatti.

Cosa impari a questo livello

• Gli alunni sono consapevoli del fatto che alcuni tipi di sistemi IA possono essere programmati con regole specifiche (rule-based) per svolgere determinate attività, mentre altri possono apprendere schemi dai dati.

• Gli alunni confrontano diversi approcci alla creazione di sistemi IA svolgendo un'attività relativa allo smistamento dei rifiuti. Innanzitutto, riflettono sul motivo per cui è improbabile che output casuali possano smistare gli oggetti in modo affidabile. Successivamente, danno istruzioni a un compagno di classe che interpreta il ruolo di un robot affinché smisti le immagini di rifiuti in base a criteri specifici. Osservano in che modo il "robot" risponde a nuove immagini che non corrispondono ai criteri. Infine, cercano di comprendere in che modo un sistema potrebbe utilizzare i modelli ricavati dai dati raccolti (ad esempio, tramite un sondaggio condotto in classe) per prendere decisioni migliori in relazione allo smistamento e decidere quale approccio sia più appropriato per le diverse attività.

Cosa impari a questo livello

• Gli alunni identificano i vantaggi e gli svantaggi di un approccio rule-based e di un approccio di apprendimento automatico per risolvere un problema.

• Gli alunni confrontano le tecnologie che seguono regole prestabilite per eseguire un compito (ad esempio, calcolatrici, semafori, termostati) con quelle che sono state addestrate su esempi tratti da dati (ad esempio, riconoscimento di immagini, traduzione). Insieme a un insegnante, riflettono sul motivo per cui ciascun approccio è adatto a una specifica attività.

Cosa impari a questo livello

• Gli alunni valutano se l'IA rappresenta un approccio efficace per una determinata attività, prendendo in considerazione fattori come il contesto, la disponibilità e la qualità dei dati, l'efficienza, la trasparenza, i risultati desiderati e i potenziali impatti.

• Gli alunni analizzano esempi concreti relativi all'uso dell'IA (come la pianificazione di percorsi, la moderazione di contenuti o l'assegnazione di risorse). Spiegano perché è più appropriato un approccio rule-based o un approccio di apprendimento automatico (oppure se l'IA debba essere utilizzata o meno) in base ai requisiti, ai vincoli e ai trade-off implicati. Sviluppano argomentazioni a sostegno di una raccomandazione, poi presentano agli altri alunni gli approcci che hanno scelto nel corso di un dibattito svolto in classe.