Trattamento Automatico della Lingua per la creazione di percorsi didattici personalizzati

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1 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 - Ital-IA 2019, Roma, 18 marzo 2019

2 Idea progettuale Valutazione dei Processi di Apprendimento dell Apprendente rispetto: alle abilità linguistiche, per valutare l evoluzione delle competenze linguistiche; alle competenze, per valutare l evoluzione dei contenuti appresi; Supportare la creazione di risorse e percorsi didattici personalizzati rispetto: alle competenze degli apprendenti; alle nuove modalità di fruizione in contesti di e-learning. Ital-IA Roma 1 / 8

3 Tecniche IA utilizzate Ital-IA Roma 2 / 8

4 Risultati ed impatto (1) Sviluppo di sistemi di autovalutazione: 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; realizzazione di un algoritmo di valutazione del contenuto all interno di sistemi di verifica a domanda aperta. Ital-IA Roma 3 / 8

5 Risultati ed impatto (2) Sviluppo di un sistema per la creazione di risorse e percorsi didattici personalizzati: 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; realizzazione di un algoritmo che dato uno specifico learning object identifica e ordina i learning object prerequisiti per uno specifico apprendente. Ital-IA Roma 4 / 8

6 Criticità e prospettive future Accessibilità ai dati della scuola: produzioni degli apprendenti: digitalizzazione, Open Data, anonimizzazione di dati sensibili; materiali didattici: case editrici e interessi commerciali, scarsità di materiali prodotti direttamente dalla scuola Arretratezza tecnologica della scuola: scelte sbagliate nel rinnovamento tecnologico della scuola spesso slegate dalle potenzialità della ricerca scientifica nel settore; personale della scuola non preparato all uso didattico innovativo delle nuove tecnologie a disposizione. Ital-IA Roma 5 / 8

7 Riferimenti bibliografici per approfondimenti 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 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), May, Portoroz, Slovenia. 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 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, 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), May, Reykjavik, Iceland. 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] 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 Per la lista completa dei Riferimenti Bibliografici: Ital-IA Roma 6 / 8

8 Riferimenti a Progetti per approfondimenti 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 ( ) finanziato dalla Regione Toscana (Bando POR FESR ) PERFORMA - Personalizzazione di percorsi FORMativi Avanzati. Progetto di due anni ( ) finanziato dalla Regione Toscana (Progetti Congiunti di Alta Formazione POR FSE Asse A Occupazione) in collaborazione con Meta srl company. UBIMOL - UBIquitous Massive Open Learning. Progetto di due anni ( ) finanziato dalla Regione Toscana (Bando POR FESR ) 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). isle - intelligent Semantic Liquid ebook. Progetto di due anni finanziato dalla Regione Toscana (POR CReO ) in collaborazione con M.E.T.A SRL, 01Servizi SRL, VIDITRUST SRL, SPACE SPA. Per la descrizione e la lista completa dei Progetti: Ital-IA Roma 7 / 8

9 Grazie per l attenzione! Ital-IA Roma 8 / 8