Università svizzere: l'IA cambia la valutazione delle tesi

Contesto

In breve

• Zurigo e ZHAW puntano su orali, presentazioni e tesi discusse
• La tesi va valutata anche nel percorso, non solo nel risultato
• La SUPSI chiede di descrivere meglio l’uso dell’IA

Fatti chiave

• Cosa → ripensare la valutazione degli elaborati scritti
• Dove → Università di Zurigo e ZHAW
• Chi → Stefano Peduzzi, docente della SUPSI
• Obiettivo → verificare le competenze realmente acquisite
• Novità → indicare più dettagliatamente l’interazione con l’IA
• Rilevatori → ZHAW e DFA/ASP hanno scelto di non usarli

L’Università di Zurigo e la ZHAW stanno puntando maggiormente su esami orali, presentazioni e discussioni delle tesi. La scelta nasce da un cambiamento semplice da descrivere: creare riassunti, sistemare gli appunti e scrivere una tesi richiede oggi meno tempo quando lo studente ricorre all’intelligenza artificiale. Se il risultato finale può essere prodotto con un aiuto crescente della tecnologia, la verifica non può concentrarsi soltanto sul documento consegnato.

L’obiettivo è verificare più direttamente se le competenze siano state davvero acquisite. L’IA è descritta come importante: chi guarda agli annunci di lavoro deve considerare anche il percorso.

Perché l’orale non è una risposta completa

Stefano Peduzzi, docente al Dipartimento formazione e apprendimento / Alta scuola pedagogica della SUPSI e responsabile del Diploma di insegnamento per le scuole di maturità, riconosce i vantaggi delle prove orali, ma ne delimita la portata.

«L’esame orale può sondare alcune competenze essenziali, come quelle legate all’esposizione e alla lingua».

La tesi, però, richiede altro: cercare fonti originali, selezionarle e valutarle, distinguere le informazioni pertinenti da quelle che non lo sono. Per questo, secondo Peduzzi, l’orale non copre tutte le competenze richieste dall’elaborazione di una tesi. Il limite è anche organizzativo, perché gli esami orali sono difficili da gestire nei corsi con centinaia di studenti.

Il baricentro si sposta così dal prodotto al processo. Diventa necessario capire che cosa lo studente abbia svolto in autonomia, come abbia usato l’IA e se, durante il lavoro, abbia sviluppato le competenze necessarie. La fonte non presenta una soglia numerica per misurare questo rapporto: 2% e 80% non spiegano da soli la quota di lavoro dello studente o dell’IA se non è chiarito a che cosa si riferiscano.

La linea scelta dalla SUPSI

La ZHAW ha deciso di non utilizzare software per riconoscere i testi generati dall’IA, considerandoli non sufficientemente affidabili. Una scelta simile è stata fatta al DFA/ASP della SUPSI, dove si sottolinea la difficoltà di stabilire con precisione in quale misura la tecnologia sia stata utilizzata.

La risposta non è il divieto. Il dipartimento punta su un uso critico e consapevole, con un confronto continuo tra studente e relatore. Nel caso della tesi, il numero limitato di studenti seguiti da ciascun docente rende possibile un’interazione più frequente rispetto alla normale aula.

Dettagli operativi

Dal testo finito al lavoro verificabile

Il cambiamento descritto dalle università svizzere modifica il significato della tesi. Prima, il documento consegnato poteva apparire come la prova principale del lavoro svolto; ora il risultato deve essere letto insieme alle decisioni, alle fonti e alle spiegazioni che lo hanno prodotto. Il testo non basta sempre a mostrare quanto lo studente abbia riflettuto, selezionato e verificato.

Due livelli della stessa valutazione

Il confronto non porta a una regola unica. Un orale può osservare esposizione e lingua, ma non esaurisce la ricerca delle fonti, la loro selezione e la valutazione della pertinenza. Una prova scritta può rimanere necessaria, soprattutto quando il numero degli studenti rende impraticabile interrogare tutti. La risposta indicata dalla fonte è quindi un equilibrio tra forme diverse di verifica: presentazioni, discussioni, prove orali e lavoro scritto.

Questo equilibrio cambia anche il rapporto tra docente e studente. Se il relatore deve capire come è stato costruito un elaborato, servono passaggi riconoscibili e un dialogo durante la tesi, non soltanto un giudizio al momento della consegna. La conseguenza pratica è una maggiore attenzione alle motivazioni: perché è stata scelta una fonte, perché un’informazione è stata ritenuta pertinente, quale parte del testo è stata elaborata in autonomia e quale aiuto ha fornito l’IA.

Perché il rilevatore non risolve il problema

La scelta della ZHAW e del DFA/ASP di non usare software di rilevamento è legata alla difficoltà di stabilire con precisione il grado di utilizzo dell’IA e alla scarsa affidabilità attribuita a questi strumenti. Il controllo, perciò, non si sposta su una percentuale automatica.

Per l’università, il punto non è dimostrare soltanto che un testo è stato scritto senza assistenza. È capire se la persona sa ancora cercare, selezionare, valutare e applicare le informazioni. Per lo studente, questo significa che l’uso dell’IA deve poter essere spiegato, non semplicemente negato o nascosto.

Il legame con il mondo del lavoro allarga il passaggio oltre la tesi. La fonte afferma che saper utilizzare l’IA sta diventando importante, ma il titolo non sostituisce le conoscenze specialistiche. Un percorso formativo credibile deve quindi mostrare entrambe le cose: dimestichezza con lo strumento e capacità di ragionare senza delegare tutto alla tecnologia. Chi sta valutando il passo successivo può affiancare questa riflessione alle aziende che assumono.

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Punti chiave

Come documentare il percorso di tesi

Per uno studente, la nuova impostazione si traduce in un lavoro più tracciabile. La fonte descrive già la direzione scelta al DFA/ASP: rispetto all’anno scorso, l’interazione con l’IA durante la stesura deve essere indicata in modo più dettagliato. Da qui si può ricavare una procedura concreta, costruita sui passaggi che il dipartimento chiede di rendere visibili.

Cinque passaggi da rendere visibili

1. Chiarire prima dell’elaborazione. Il primo passaggio è discutere con il relatore in quali fasi l’IA può essere utilizzata e in quale misura. La definizione deve essere trasparente e condivisa. Non basta sapere che lo strumento è disponibile: occorre collegare il suo impiego alle singole attività della tesi.

2. Registrare le interazioni. Durante la stesura conviene annotare come è stata usata l’IA, senza ridurre tutto alla consegna finale. L’indicazione più dettagliata richiesta al DFA/ASP serve proprio a distinguere ciò che la persona ha fatto da ciò che è stato affidato alla tecnologia. La registrazione deve aiutare a capire che cosa si è realmente appreso e che cosa, invece, è stato delegato.

3. Separare le competenze. La ricerca delle fonti originali, la selezione, la valutazione e la distinzione tra informazioni pertinenti e non pertinenti restano passaggi da saper spiegare. Lo stesso vale per le decisioni prese durante il lavoro. Se l’IA ha accelerato un’attività, il risultato deve comunque essere compreso e applicabile in autonomia.

4. Preparare la discussione. Una presentazione o un confronto con il relatore richiede di illustrare le argomentazioni, giustificare le scelte e analizzare criticamente i risultati. Sono proprio questi passaggi che permettono di valutare il percorso, non soltanto la forma del testo consegnato. L’orale può sondare esposizione e lingua, ma la discussione deve inserirsi nel quadro più ampio della tesi.

5. Mantenere il confronto. Il rapporto con il relatore non si esaurisce nell’ultima revisione. La fonte indica un’interazione frequente lungo il percorso, resa possibile dal numero limitato di studenti seguiti da ciascun docente. Questo dialogo permette di correggere l’uso dell’IA mentre il lavoro procede e di sviluppare un impiego critico e consapevole.

La logica vale anche per chi si prepara al mondo professionale: saper usare l’IA conta, ma non sostituisce la riflessione critica. Per trasformare questa consapevolezza in un passo concreto verso il lavoro, consulta il calcolatore stipendio.

Fonte: rsi.ch