La robotica educativa può trasformare un’attività in classe in un vero laboratorio di idee: studenti e studentesse progettano, programmano, sperimentano… e imparano anche dai propri errori. Ma cosa succede se il feedback arriva proprio mentre si sta lavorando alla soluzione?
Il lavoro di questa settimana presenta un agente conversazionale basato su intelligenza artificiale, integrato nella piattaforma AskLEA, pensato per supportare attività di robotica educativa con feedback adattivi e contestualizzati. Il chatbot non dà la risposta pronta: accompagna chi apprende con suggerimenti mirati, aiutando a ragionare sul problema, correggere il percorso e sviluppare strategie di programmazione più consapevoli.
Lo studio, condotto con 80 studenti e studentesse della scuola primaria e secondaria di primo grado, mostra una percezione positiva dell’utilità del sistema e apre nuove prospettive per il monitoraggio dei processi di apprendimento, la modellazione del comportamento dei gruppi e lo sviluppo di futuri digital twin in ambito educativo.
Il lavoro nasce nell’ambito dei programmi PNRR – Missione 4, Componente 2, Investimento 3.3, DM 117/2023, e Missione 4, Componente 2, Investimento 3.1, DM 65/2023 “Nuove competenze e nuovi linguaggi”. In questo percorso, il contributo del gruppo del Laboratorio di Modellistica, Analisi e Controllo dei Sistemi dinamici, LabMACS, del DII, guidato dal Prof. David Scaradozzi, riguarda la progettazione dell’infrastruttura, l’integrazione tra robotica educativa, tracciamento delle attività e chatbot basato su LLM, e la validazione sperimentale del sistema in contesti scolastici reali.
L’articolo è disponibile qui: doi.org/10.1109/TLT.2026.3676621