Progettare un tutor potenziato da intelligenza artificiale per la didattica: il caso studio askLea - CESARETTI , Lorenzo; MARCHESINI , Federica; MONARI , Pietro (Rivista di Scienze dell’Educazione, 2025)
Il presente articolo propone un framework metodologico per la progettazione e validazione pedagogica di sistemi di tutoring potenziati da intelligenza artificiale, affrontando la questione cruciale dell’allineamento tra principi pedagogici scientificamente validati e comportamento effettivo di tali sistemi. Attraverso un’articolata metodologia in quattro fasi, che integra design pedagogico, implementazione tecnologica e valutazione sistematica, viene presentato il caso studio della piattaforma askLea, con particolare attenzione alla funzione “Ripassiamo un argomento”. L’innovativa triangolazione tra valutazione esperta e analisi automatizzata mediante Large Language Model dimostra la possibilità di implementare processi di verifica dell’allineamento pedagogico su larga scala. I risultati evidenziano come l’approccio proposto costituisca un avanzamento significativo rispetto ai modelli valutativi generalisti, offrendo una prospettiva granulare e contestualizzata. Si sottolinea inoltre l’importanza di considerare l’allineamento pedagogico come prerequisito fondamentale per qualsiasi sperimentazione educativa che coinvolga sistemi di intelligenza artificiale, preservando un paradigma autenticamente human-centered. This article proposes a methodological framework for the design and pedagogical validation of AI-enhanced tutoring systems, addressing the crucial issue of alignment between scientifically validated pedagogical principles and the actual behavior of such systems. Through a structured four-phase methodology that integrates pedagogical design, technological implementation, and systematic evaluation, the paper presents the case study of the askLea platform, with particular attention to the “Let’s Review a Topic” function. The innovative triangulation between expert evaluation and automated analysis using Large Language Models demonstrates the possibility of implementing pedagogical alignment verification processes at scale. The results highlight how the proposed approach constitutes a significant advancement compared to generalist evaluation models, offering a granular and contextualized perspective. The article also emphasizes the importance of considering pedagogical alignment as a fundamental prerequisite for any educational experimentation involving artificial intelligence systems, preserving an authentically human-centered paradigm. El presente artículo propone un framework metodológico para el diseño y validación pedagógica de sistemas de tutoring potenciados por inteligencia artificial, abordando la cuestión crucial del alineamiento entre principios pedagógicos científicamente validados y el comportamiento efectivo de tales sistemas. A través de una articulada metodología en cuatro fases, que integra diseño pedagógico, implementación tecnológica y evaluación sistemática, se presenta el caso de estudio de la plataforma askLea, con particular atención a la función “Repasemos un tema”. La innovadora triangulación entre evaluación experta y análisis automatizado mediante Large Language Model demuestra la posibilidad de implementar procesos de verificación del alineamiento pedagógico a gran escala. Los resultados evidencian cómo el enfoque propuesto constituye un avance significativo respecto a los modelos evaluativos generalistas, ofreciendo una perspectiva granular y contextualizada. Se subraya además la importancia de considerar el alineamiento pedagógico como prerrequisito fundamental para cualquier experimentación educativa que involucre sistemas de inteligencia artificial, preservando un paradigma auténticamente human-centered.