Trattamento Automatico della Lingua per la creazione di percorsi didattici personalizzati - Ital-IA

Trattamento Automatico della Lingua per la
creazione di percorsi didattici personalizzati

     Chiara Alzetta Dominique Brunato Andrea Cimino
Felice Dell’Orletta Alessio Miaschi Simonetta Montemagni
                  Valeria Quochi Giulia Venturi

      Istituto di Linguistica Computazionale “Antonio Zampolli”
                             (ILC-CNR), Pisa
                  ItaliaNLP Lab - www.italianlp.it

             Ital-IA 2019, Roma, 18 marzo 2019

Idea progettuale

 I   Valutazione dei Processi di Apprendimento dell’Apprendente
     rispetto:
       I   alle abilità linguistiche, per valutare l’evoluzione delle
           competenze linguistiche;
       I   alle competenze, per valutare l’evoluzione dei contenuti
           appresi;
 I   Supportare la creazione di risorse e percorsi didattici
     personalizzati rispetto:
       I   alle competenze degli apprendenti;
       I   alle nuove modalità di fruizione in contesti di e-learning.

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Tecniche IA utilizzate

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Risultati ed impatto (1)

 I   Sviluppo di sistemi di autovalutazione:
       I   realizzazione di un algoritmo per la valutazione del processo di
           apprendimento delle competenze linguistiche attraverso
           l’identificazione e la valutazione delle caratteristiche
           linguistiche che variano nel processo di apprendimento lungo
           l’asse diacronico;
       I   realizzazione di un algoritmo di valutazione del contenuto
           all’interno di sistemi di verifica a domanda aperta.

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Risultati ed impatto (2)

 I   Sviluppo di un sistema per la creazione di risorse e percorsi
     didattici personalizzati:
       I   realizzazione di un algoritmo che valuta la complessità di un
           testo rispetto ai diversi livelli di descrizione linguistica e
           seleziona quelli più adatti per uno specifico apprendente e per
           uno specifico dispositivo;
       I   realizzazione di un algoritmo che dato uno specifico learning
           object identifica e ordina i learning object prerequisiti per uno
           specifico apprendente.

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Criticità e prospettive future

 I   Accessibilità ai dati della scuola:
       I   produzioni degli apprendenti: digitalizzazione, Open Data,
           anonimizzazione di dati sensibili;
       I   materiali didattici: case editrici e interessi commerciali, scarsità
           di materiali prodotti direttamente dalla scuola
 I   Arretratezza tecnologica della scuola:
       I   scelte sbagliate nel rinnovamento tecnologico della scuola
           spesso slegate dalle potenzialità della ricerca scientifica nel
           settore;
       I   personale della scuola non preparato all’uso didattico
           innovativo delle nuove tecnologie a disposizione.

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Riferimenti bibliografici per approfondimenti

   I    Brunato D., Dell’Orletta F. (2016) ISACCO: a corpus for investigating spoken and written language
        development in Italian school-age children. In Italian Journal of Computational Linguistics (IJCoL), vol. 2,
        n. 1, pp. 63-76.
   I    Barbagli A., Lucisano P., Dell’Orletta F., Montemagni S., Venturi G. (2016) CItA: an L1 Italian Learners
        Corpus to Study the Development of Writing Competence. In Proceedings of 10th Edition of International
        Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), 23-28 May, Portoroz, Slovenia.
   I    Barbagli A., Lucisano P., Dell’Orletta F., Montemagni S., Venturi G. (2015) Il ruolo delle tecnologie del
        linguaggio nel monitoraggio dellevoluzione delle abilità di scrittura: primi risultati. In Italian Journal of
        Computational Linguistics (IJCoL), vol. 1, n. 1, pp. 99-117.
   I    Dell’Orletta F., Montemagni S., Venturi G. (2014), Assessing document and sentence readability in less
        resourced languages and across textual genres. In Recent Advances in Automatic Readability Assessment
        and Text Simplification. Special issue of International Journal of Applied Linguistics, 165:2, John
        Benjamins Publishing Company, 163-193.
   I    Dell’Orletta F., Venturi G., Cimino A., Montemagni S. (2014) T2K: a System for Automatically Extracting
        and Organizing Knowledge from Texts. In Proceedings of 9th Edition of International Conference on
        Language Resources and Evaluation (LREC 2014), 26-31 May, Reykjavik, Iceland.
   I    Alessio Miaschi, Definizione di Modelli Computazionali per lo Studio dell’Evoluzione delle Abilità di
        Scrittura a Partire da un Corpus di Produzioni Scritte di Apprendenti della Scuola Secondaria di Primo
        Grado, Università di Pisa, Dipartimento di Filologia, Letteratura e Linguistica, Corso di Laurea in
        Informatica Umanistica (4 May 2017) [AILC Master Thesis Award 2017]
   I    Richter S., Cimino A., Dell’Orletta F., Venturi G. (2015) Tracking the Evolution of Written Language
        Competence: an NLP-based Approach. In Proceedings of the Second Italian Conference on Computational
        Linguistics (CLiC-it), 3-4 December, Trento, Italy, pp. 236-240.

Per la lista completa dei Riferimenti Bibliografici: www.italianlp.it/publications/

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Riferimenti a Progetti per approfondimenti

   I    SchoolChain - Soluzioni innovative per la creazione, la certificazione, il riuso e la condivisione di unità
        didattiche digitali all’interno del sistema Scuola. Progetto di due anni (2018-2020) finanziato dalla Regione
        Toscana (Bando POR FESR 2014-2020)
   I    PERFORMA - Personalizzazione di pERcorsi FORMativi Avanzati. Progetto di due anni (2017-2019)
        finanziato dalla Regione Toscana (Progetti Congiunti di Alta Formazione POR FSE 2014-2020 Asse A
        Occupazione) in collaborazione con Meta srl company.
   I    UBIMOL - UBIquitous Massive Open Learning. Progetto di due anni (2017-2019) finanziato dalla Regione
        Toscana (Bando POR FESR 2014-2020) in collaboration with M.E.T.A. Srl company, 01Sistemi Srl
        company, VIDITRUST Srl company, PERSAFE Srl company, the CoLing Lab of the Department of
        Philology, Literature, and Linguistics (University of Pisa).
   I    iSLe - intelligent Semantic Liquid eBook. Progetto di due anni finanziato dalla Regione Toscana (POR
        CReO 2007 2013) in collaborazione con M.E.T.A SRL, 01Servizi SRL, VIDITRUST SRL, SPACE SPA.

Per la descrizione e la lista completa dei Progetti: www.italianlp.it/projects/

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Grazie per l’attenzione!

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