Per raccogliere dati per questo studio, nell’agosto 2024 abbiamo richiesto a tre chatbot GenAI (il modello GPT-4o di ChatGPT, il modello Gemini 1.5 Flash di Google e l’ultimo modello Copilot di Microsoft) di creare due serie di piani di lezione per le lezioni di educazione civica di terza media basati sugli standard statali del Massachusetts. Uno era un programma di lezione standard e l’altro era un programma di lezione altamente interattivo.
Abbiamo raccolto un set di dati di 311 programmi di lezioni generati dall’intelligenza artificiale contenenti un totale di 2.230 attività per l’educazione civica. Abbiamo analizzato il set di dati utilizzando due framework progettati per valutare i contenuti educativi: la tassonomia di Bloom e i quattro livelli di integrazione dei contenuti multiculturali di Bank.
La tassonomia di Bloom Un quadro educativo ampiamente utilizzato che distingue tra abilità di pensiero di “ordine inferiore”, tra cui ricordare, comprendere e applicare, e abilità di pensiero di “ordine superiore”, di analisi, valutazione e creazione. Utilizzando questo quadro per analizzare i dati, abbiamo scoperto che il 90% delle attività promuoveva solo un livello di pensiero di base per gli studenti. Gli studenti sono stati incoraggiati ad apprendere l’educazione civica attraverso la memorizzazione, la recitazione, il riassunto e l’applicazione delle informazioni piuttosto che analizzando e valutando le informazioni, indagando sui problemi civici o impegnandosi in progetti di azione civica.
Quando si testano i piani di lezione utilizzando Banca su quattro livelli di integrazione nel modello di contenuto multiculturaleSviluppate negli anni ’90, abbiamo scoperto che le lezioni di citizen science generate dall’intelligenza artificiale mostrano una visione piuttosto ristretta della storia, spesso escludendo le esperienze di donne, neri americani, latini e latini, asiatici e isolani del Pacifico, persone con disabilità e altri gruppi che sono stati a lungo trascurati. Solo il 6% delle lezioni includeva contenuti multiculturali. Queste lezioni tendevano a concentrarsi sugli eroi e sulle vacanze piuttosto che su un’esplorazione più profonda della comprensione dell’educazione civica attraverso molteplici prospettive.
Nel complesso, abbiamo riscontrato che i piani di lezione generati dall’intelligenza artificiale sono monotoni, tradizionali e poco interessanti. Se gli insegnanti di educazione civica utilizzano questi piani di lezione generati dall’intelligenza artificiale, gli studenti perderanno opportunità di apprendimento attivo e impegnato per comprendere la democrazia e cosa significa essere un cittadino.
