Sempre più spesso docenti universitari, e non solo a dire il vero, si lamentano che le tesi presentate sono frutto, in buona parte di AI. Insomma, si ritrovano a leggere, per la prima volta, una tesi già completata e iniziano a sospettare che non sia opera del candidato ma in gran parte di sistemi di AI generativa. Si impegnano quindi a verificare, in modi più o meno ortodossi, a verificare che la tesi (o elaborato finale come qualcuno la chiama ma è quella cosa che si porta di giorno della proclamazione) sia:
- originale
- abbia un senso
- non sia un plagio
- non sia scritta dall’AI generativa
Devio dire che questo aspetto, della valutazione finale dell’elaborato da parte del relatore solo per la “correzione finale” non la trovo particolarmente interessante anche perché ormai da una dozzina d’anni tutte le tesi di cui sono relatore (o correlatore) sono sviluppate secondo una metodologia ben serrata che ho indicato qui:
- Come si scrive una tesi di laurea
- Regole definite per l’AI generativa
- Come si scrive un bibliografia (e/o linkografia, videografia, ecc.)
- Planning dettagliato (countdown)
Vado per punti
1 – Come si scrive una tesi di laurea
Utilizzo da sempre un documento che raccoglie le modalità, che a me vanno bene, per essere relatore di una tesi. La prima cosa che verifico è se le mie competenze possono essere allineate con la proposta fatta dal candidato, se rispetto le aspettative del candidato in termini di operatività nella stesura e se l’argomento mi interessa. Verifico se il candidato ha il tempo necessario e le basi per affrontare la tesi (questo avviene con uno o più colloqui) ed infine apro uno spazio su Google Drive dove condividere fin da subito note, bibliografia, frammenti di indice e poi l’intera tesi.
Tra i documenti invito a consultare e usare Guida alla predisposizione di sondaggi ad uso universitario rispettosi della privacy che è fondamentale per poter ottenere dati significativi.
2 – Regole definite per l’AI generativa
Ho voluto e definito da anni che le tesi e gli elaborati degli studenti rispettassero alcuni principi fondamentali sfociate poi nella stesura delle linee guida per l’utilizzo delle Intelligenze Artificiali Generative. Riassumo i punti essenziali:
- I progetti per esami e tesi non potranno essere sviluppati con l’utilizzo di AI generative o altre tecnologie che non consentano il controllo da parte del discente.
- I docenti devono dichiarare se e quando i materiali mostrati o consegnati agli studenti siano frutto di tecnologie AI, indicando anche quale tipo, versione e la data di realizzazione.
- Eventuali attività che prevedano di essere sviluppate con le AI, dovranno essere preventivamente autorizzate dal docente di riferimento e ogni esito (testo, immagine, modello, musica, ecc.) dovrà riportare chiare e non rimovibili le indicazioni che si tratta di un prodotto generato con l’aiuto di tecnologie AI, indicando anche quale tipo, versione e la data di realizzazione.
- Qualora tali materiali siano destinati non solo al contesto didattico e quindi interno dell’università ma siano anche destinati alla pubblicazione e diffusione esterna (ad esempio in occasione di concorsi, manifestazioni, presentazioni al pubblico) sarà necessario discuterne preventivamente con la direzione dell’università anche ai fini della corretta gestione dei diritti di proprietà intellettuale e dell’apposizione degli adeguati disclaimer.
- Le linee guida hanno l’obiettivo di aumentare la consapevolezza su temi come creatività, diritto d’autore e più in generale delle arti anche quando diversamente disciplinate e per rendere esplicito e accettabile l’uso di tali tecnologie, inserendole a pieno titolo nei processi creativi, dichiarandone funzione ed entità.
3 – Come si scrive un bibliografia (e/o linkografia, videografia, ecc.)
Fornisco le specifiche per ogni tesi (esempio di linee guida) in modo da riflettere la metodologia di scrittura della bibliografia che sia la più vicina possibile alla disciplina implicata. Non tutte le tesi sono uguali e se l’università non fornisce una linea guida spesso il candidato si destreggia senza indirizzo. Questo non va bene.
4- Planning dettagliato (countdown)
Ogni candidato, nel momento preciso in cui accetto la tesi, nello spazio in Google Drive riservato troverà anche un dettagliatissimo calendario, un vero e proprio conto alla rovescia che lo porterà ad avere ogni fase del lavoro (comprese revisioni, consegne intermedie, ecc.) gestite con la precisione del giorno. Un modo per non mettere fretta, per permettergli di organizzarsi al meglio anche rispetto ai propri impegni e arrivare preparato il giorno della tesi.
Manca l’ultimo punto.
L’uso dell’infinite loop method: dal primo giorno, con una periodicità quasi quotidiana vedo lo stato di avanzamento del lavoro, rispondo alle richieste e dubbi attraverso le funzioni di commento dei documenti in Google Drive, selezioniamo insieme le fonti, verifichiamo se esistono argomentazioni più aggiornate. Ci poniamo sempre più punti di vista e verifichiamo lo stato di avanzamento. Ogni giorno e se serve ritorniamo al punto precedente.
In questo modo non solo non sarà possibile per il candidato copiare, plagiare o farsi scrivere dall’AI la tesi, semplicemente perché la vedo nascere, crescere, irrobustirsi e diventare la migliore rappresentazione del candidato stesso.
Non solo il candidato troverà un supporto continuo ma se serve vengono forniti esperti esterni che possono diventare correlatori ma poi, non ditelo in giro, il tempo totale impiegato, distribuito in mesi di lavoro è molto inferiore a quello di una lettura a freddo di un lavoro (tesi) mai visto prima se non tramite qualche occasionale revisione.
Ci si pone nella posizione di contribuire a far crescere il candidato giorno dopo giorno, senza abbandonarlo in un momento in cui deve esprimere se stesso nel modo migliore possibile.