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13/05/2021

L’uso dell’intelligenza artificiale durante la pandemia di Covid-19

In quest’ultimo anno i cittadini e le imprese di tutto il mondo sono stati messi a dura prova nella lotta contro il nuovo virus Covid-19. In tale contesto i sistemi di intelligenza artificiale si stanno dimostrando un valido supporto in questa lotta al fianco di medici, ricercatori e cittadini. L’IA può dunque contribuire all’obiettivo di garantire il diritto alla salute, riducendo i costi e velocizzando le operazioni.

1.    Una definizione

Per intelligenza artificiale (IA) si intendono quei sistemi che simulano l’intelligenza umana analizzando il proprio ambiente e compiendo azioni con un certo grado di autonomia per raggiungere obiettivi specifici. Il termine può anche essere applicato a qualsiasi macchina che esibisca tratti associati a una mente umana, come l'apprendimento o la risoluzione dei problemi.

Un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale è il “machine learning”, ovvero la capacità delle macchine di imparare automaticamente e adattarsi a nuovi dati senza che necessitino di una forma di assistenza da parte dell’essere umano. Tale tipologia innovativa di apprendimento è possibile grazie alle tecniche di “deep learning”, caratterizzate dall'assorbimento di enormi quantità di dati non strutturati come testi, immagini e video.

  • Il “machine learning”: consiste nella costruzione di un algoritmo complesso o un codice sorgente che permetta alla macchina di costruire previsioni intorno ai dati che identifica.

L'apprendimento automatico è utile per analizzare l'immensa quantità di informazioni disponibili e in costante aggiornamento e può essere applicato in una vasta gamma di aree quali ad esempio gli investimenti, la pubblicità, i prestiti, l'organizzazione delle notizie, il rilevamento delle frodi.

  • Il “deep learning”: è una funzione di IA che imita il funzionamento del cervello umano nell'elaborazione dei dati e nella creazione di modelli da utilizzare nel processo decisionale utile per rilevare oggetti, riconoscere un discorso, tradurre le lingue e prendere decisioni.

2.    L’intelligenza Artificiale: un valido supporto per uscire dalla pandemia

Per quanto all’inizio della pandemia non si era certi che l’Intelligenza artificiale sarebbe stato uno strumento determinante nella lotta alla pandemia, oggi è finalmente possibile dire che si sia è rivelata un supporto insostituibile in termini di efficacia, efficienza e soprattutto velocità nel sostituire in alcune fasi l’operato dell’uomo. In particolare possiamo riconoscerle i seguenti utilizzi: diagnosi, cura, logistica, tracciamento, implementazione delle norme di salute pubblica con particolare riferimento al distanziamento sociale e alla sorveglianza sanitaria, supporto al personale medico e ai ricercatori. Affronteremo di seguito proprio quanto appena elencato.

2.1  Uno sguardo al mondo

La corsa mondiale all’incremento dell’IA ha come protagonisti indiscussi Stati Uniti e Cina; quest’ultima, infatti, mira a diventare leader mondiale entro il 2030 attraverso i piani “Made in China 2025”, “Internet+”, “Robot Industry Developement Plan” e il “New Generation AI Developement Plan”. Gli USA, invece, hanno messo in piedi la “Defense Advanced Research Project Agency” che prevede un piano di investimenti da due miliardi di dollari finalizzato a risolvere ogni tipo di difficoltà nell’ambito dell’IA. Nel 2019 Trump ha inoltre varato la “American Artificial Intelligence Initiative” che ha coinvolto i settori della meteorologia, dell’agricoltura e dei trasporti. L’università di Stanford ha redatto un rapporto nel 2018 secondo il quale le aziende statunitensi hanno investito 18,7 miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale, contro invece  i 14,35 miliardi investiti nello stesso periodo della Cina.

Francia, Germania, Svezia, Spagna e Belgio insieme, invece, hanno superato leggermente il Regno Unito ($ 1,461 miliardi contro $ 1,27 miliardi). Per tale ragione l’Europa mira a indirizzare oltre 20 miliardi di euro complessivi di investimenti annui per l’IA entro il 2030[1]. Tra i 27 paesi dell’Unione, l’Italia è posizionata al nono posto, non lontana da Spagna e Germania, che investono però di più in termini pro-capite[2]. Tuttavia, secondo i dati della Commissione UE, l'Unione Europea risulta essere una delle principali regioni a livello globale ad avere un fiorente ecosistema IA, popolato da oltre 5.000 aziende e 560 istituti di ricerca.                       

Da una attenta analisi effettuata a livello di singolo Stato membro dell’UE è possibile rilevare facilmente la presenza di un evidente squilibrio tra i paesi.

Finlandia, Paesi Bassi e Belgio, ricoprono i primi posti nonostante siano poco popolosi. Rispetto a molti altri paesi dell’UE, presentano un alto numero di aziende IA (Finlandia 119, Paesi Bassi 323 e Belgio 96). Possiedono inoltre un’alta percentuale di analisi dei Big Data (20% contro 12% degli altri paesi). Francia con 77 e Germania con 68 seguono in settima e undicesima posizione. L’Europa orientale occupa gli ultimi posti. Ridurre gli squilibri porterebbe l’Europa a rapportarsi a USA e Cina con un atteggiamento più competitivo.

Per affrontare queste sfide, l'UE ha attuato la sua strategia a partire dalla comunicazione della Commissione europea "IA per l'Europa", pubblicata il 25 aprile 2018, sviluppando a seguire il “Piano coordinato sull'IA”, le Linee guida etiche per un'IA degna di fiducia, le Raccomandazioni politiche e di investimento, il Libro bianco sull'IA fino ad arrivare alla recente proposta del primo regolamento e il piano coordinato sull’intelligenza artificiale.

2.2  Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale

Il due luglio 2020, il Ministero dello Sviluppo Economico ha pubblicato la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale[3] con l’obiettivo di favorire l’innovazione e la competitività delle imprese italiane, garantendo anche la tutela occupazionale, sociale e ambientale.

La strategia è strutturata in tre parti:

3.     l’analisi del mercato globale, europeo e nazionale dell’Intelligenza Artificiale;

3.     la descrizione gli elementi fondamentali della strategia;

3.     approfondimento della governance proposta per l’IA italiana con una chiara impronta antropocentrica e orientata verso lo sviluppo sostenibile.

Il documento sarà alla base della definizione della strategia italiana nell’ambito del Piano Coordinato europeo.

2.3  La pandemia da Covid-19 ha influito sulla crescita in Italia?

Proprio nell’anno della pandemia da Covid-19, in Italia il mercato dell’IA è cresciuto del 15% rispetto all’anno precedente, raggiungendo un valore di 300 milioni di euro, di cui il 77% commissionato da imprese italiane[4]. La maggior parte degli investimenti è stata dedicata ad algoritmi per analizzare ed estrarre informazioni dai dati; le iniziative cresciute di più in termini di risorse sono i chatbot e i virtual assistant. Il numero di aziende che ha lavorato su progetti IA è raddoppiato nell’ultimo anno. Se ne deduce quindi che i problemi conseguenti alla pandemia, ad esempio quelli di budget, non abbiano arrestato né rallentato la diffusione di tali tecnologie avanzate.

Secondo uno studio condotto dall’osservatorio del politecnico di Milano, su 235 imprese medio-grandi analizzate, più della metà ha dato vita ad almeno un progetto di IA nel corso del 2020. Il 61% delle aziende medio-grandi ha investito nella valorizzazione dei dati e nello sviluppo di algoritmi; delle imprese medie solo il 21%. Le realtà più piccole sono quelle che hanno risentito di più la riduzione delle risorse disponibili, soprattutto se operanti nei settori più colpiti dalle manovre governative atte a ridurre la diffusione della pandemia (lockdown). I principali limiti alla crescita sono stati: la revisione a ribasso dei budget, lo scarso impegno del top management, la limitata cultura digitale aziendale, l’incapacità nel definire come applicare l’AI all’interno del proprio business.

La crisi sanitaria non ha dunque influito negativamente nei confronti dell’innovazione; la forte necessità di contatto con il cliente ha orientato gli investimenti verso sistemi come il forecasting, l’Anomaly Detection (individuazione di frodi online), i sistemi di riconoscimento dei DPI nelle immagini, i Chatbot e i Virtual Assistant.

Nello stesso periodo, la Commissione europea e il Parlamento europeo hanno elaborato documenti sui temi dei diritti dei consumatori della responsabilità civile e dei diritti di proprietà intellettuale relativi a robotica e IA. Parallelamente l’Italia ha pubblicato la “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale”, introducendo le basi per l’istituzione dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale. Si tratta di un hub tutto italiano finalizzato al coordinamento della ricerca e allo sviluppo del settore.

2.4  La diagnosi del Covid-19 attraverso sistemi di IA

Una delle cause che rende la pandemia da Covid-19 una situazione emergenziale è la velocità della sua diffusione. È necessario, dunque, munirsi di strumenti altrettanto rapidi, in grado di anticiparne le mosse e analizzandone quindi l’andamento in tempo reale.

L’intelligenza artificiale, come da definizione di cui sopra, possiede tutte le caratteristiche per essere lo strumento ideale di supporto alle tecnologie utilizzate nel settore medico, in quanto può assistere i professionisti nella classificazione e stratificazione delle condizioni dei pazienti, nel comprendere la ragione e le modalità con cui i pazienti sviluppano le malattie, nel considerare quale trattamento applicare al caso e così via. Inoltre, viste le componenti tipiche di “machine learning” e “deep learning” che costituiscono l’IA e che consentono di estrarre informazioni utili da grandi quantità di dati ed elaborare previsioni, è possibile raggiungere in tempi più rapidi risultati che difficilmente sarebbero realizzabili solo attraverso il lavoro dell’uomo, quantomeno  nello stesso lasso di tempo.

2.5  Diagnosi del COVID-19 attraverso l’analisi di registrazioni dei colpi di tosse

In un articolo recentemente pubblicato sulla rivista "IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology”, intitolato "COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings[5], tre ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.) hanno ideato, realizzato e sperimentato l’utilizzo di una nuova applicazione in grado di individuare  soggetti positivi asintomatici al Covid-19 con un metodo facilmente fruibile e a basso costo. Il risultato del test sarebbe dunque immediato e non limiterebbe la libertà personale degli individui, altrimenti in attesa del risultato del più comune tampone.

La realizzazione dell’app ha previsto una prima fase di “deep learning” attraverso un articolato processo di crowdsourcing[6] a livello mondiale condotto allo scopo di realizzare un database di registrazioni vocali di colpi di tosse di 5300 persone diverse, sottoposte a dieci domande mirate.

I dati raccolti sono stati poi analizzati utilizzando il “MIT open voice model”[7] già noto per gli studi sull’Alzheimer che, se adattato, è in grado isolare i biomarcatori acustici associati al Covid-19. Ecco i bomarcatori utilizzati: degradazione muscolare, cambiamenti nelle corde vocali, nei valori della respirazione e nel funzionamento dei polmoni.

Il test ha avuto risultati eccellenti con un tasso di accuratezza del 98% , individuando il 100% di soggetti asintomatici che poi hanno confermato l’esito sottoponendosi a test molecolare.

I ricercatori hanno sottolineato come sia importante continuare ad investire sul progetto: accrescendo le caratteristiche da porre in raffronto e migliorando la qualità dei dati raccolti, potrebbe essere sviluppato un sistema in grado di individuare la presenza o meno del virus in soggetti appartenenti a varie fasce di età o regione di appartenenza dal punto di vista territoriale.

Inoltre, l’applicazione potrebbe essere utilizzata per effettuare uno screening giornaliero sulla popolazione in contesti di vita quotidiana da affiancare agli strumenti attualmente disponibili come, ad esempio, i termometri per individuare i valori di temperatura corporea.

2.6  IA a supporto di medici e ricercatori

In un contesto di ricerca e biomedicina, l’IA rappresenta una forma molto utile di supporto al personale medico in grado di intensificare e velocizzare il lavoro di analisi. Proprio per questo motivo sin dai primi mesi della pandemia, l’IA è stata impiegata nell’assistenza ai ricercatori per la progettazione di un vaccino che fosse in grado di contribuire a contrastare la troppo rapida diffusione della pandemia. Già le prime previsioni circa la struttura del virus hanno contribuito in modo significativo ad aiutare i ricercatori a risparmiare molto tempo velocizzando l’elaborazione dei dati. La ormai nota startup americana Moderna, ad esempio, grazie al supporto della bioinformatica e quindi dell'IA, è stata in grado di padroneggiare una biotecnologia basata sull'acido ribonucleico messaggero (mRNA) velocizzando il processo che l’ha condotta allo sviluppo un vaccino adatto all’uomo.

La Cina, invece, attraverso l’utilizzo della tecnologia Baidu e in collaborazione con la Oregon State University e l'Università di Rochester, ha pubblicato il suo algoritmo di previsione Linearfold nel febbraio 2020[8]. Tale algoritmo si è dimostrato molto più veloce di quelli tradizionali (calcolo LinearFold in 27 secondi invece che in 55 minuti[9]) e ha contribuito ad ampliare il panorama di conoscenze circa le modalità di diffusione dei virus.

Un importantissimo contributo è stato fornito anche dalle aziende IBM, Amazon, Google e Microsoft che, fornendo la propria potenza di calcolo alle autorità statunitensi, hanno contribuito all’elaborazione di set di dati molto ampi in ambito epidemiologico, bioinformatico e di modellazione molecolare.

  1. IA, Covid19 e vaccini: il caso Pfizer

Grazie ai suoi innovativi sistemi di produzione e distribuzione, l’azienda Pfizer è divenuta famosa per la produzione di uno dei vaccini più diffusi contro il Covid-19, riuscendo a guadagnare 900 milioni di dollari nei primi tre mesi del 2021. È stato proprio grazie all’utilizzo di sistemi di IA che i ricercatori dell’azienda sono stati in grado di giocare un ruolo fondamentale nel rallentamento della diffusione della pandemia, trovando il farmaco corretto, testandolo e diffondendolo.

Oggi, il vaccino di Pfizer, con la sua efficacia del 95% viene diffuso per il mondo e l’azienda procede verso la promozione della dose per i minorenni. Tra i protagonisti vanno ricordati: il team di ricercatori, la digitalizzazione delle operazioni di ricerca e sviluppo e l’implementazione l'intelligenza artificiale nel sistema di lavoro e l’investimento fatto in infrastrutture digitali prima della pandemia.

2.8  Intelligenza Artificiale e varianti

Ricercatori statunitensi hanno sviluppato un nuovo metodo per contrastare le mutazioni emergenti del coronavirus e accelerare lo sviluppo dei vaccini.

Utilizzando l’IA, un team di ricerca della University of Southern California (USC) Viterbi School of Engineering ha sviluppato un metodo per accelerare l'analisi delle varianti del virus SARS-CoV-2 e la progettazione di un vaccino efficace. I risultati, riportati a febbraio sulla rivista Scientific Reports del gruppo Nature, descrivono un approccio di deep learning applicabile alle potenziali mutazioni del virus. Dopo l’identificazione di 26 potenziali vaccini per il SARS-CoV-2, i ricercatori ne hanno identificati 11 da cui costruire un vaccino in grado di dare una risposta immunitaria efficace contro le principali varianti del virus oggi note e le potenziali nuove varianti che potrebbero emergere.

La ricerca a livello globale è concentrata sul trovare possibili soluzioni per fermare la diffusione del Coronavirus, in primis i vaccini. Una combinazione di immunoinformatica e reti neurali, chiamata DeepVacPred, è stata quindi in grado di prevedere e progettare un vaccino per COVID-19 efficace contro diverse varianti.

Recentemente, i ricercatori hanno lavorato sulla costruzione di vaccini multi-epitopo, ovvero in grado di riconoscere più elementi presenti sulla superficie del virus, con metodi in silico, cioè basati strumenti informatici, per accelerare il processo di progettazione del vaccino.

Come spiegato nello studio, il metodo è facilmente adattabile per analizzare le potenziali mutazioni del virus e il modello di apprendimento automatico può realizzare cicli di progettazione di vaccini, che richiedono mesi o anni, in pochi secondi e minuti. 

2.9  I primi robot dell'UE per la sanificazione made in UE

La Commissione ha fornito di robot per la sanificazione molti ospedali in Belgio, Danimarca, Germania, Estonia, Irlanda, Grecia, Spagna, Croazia, Lituania, Lussemburgo e Paesi Bassi. Questi robot possono disinfettare una stanza per pazienti di dimensioni standard in soli 10 minuti usando la luce ultravioletta, disinfettando più di 18 stanze con una sola carica. L'obiettivo è quello di garantire un ambiente sterile negli ospedali senza esporre il personale a rischi inutili. Esso è infatti è più sicuro per il personale ospedaliero. Il personale di pulizia aziona il robot a distanza tramite un'applicazione mobile; non è dunque presente nessun operatore sanitario al momento del processo di sanificazione.

2.10 Exscalate4Cov: supercalcolo per identificare le terapie per COVID-19

Il consorzio Exscalate4CoV, coordinato da Dompé farmaceutici, ha condotto il più grande esperimento di supercalcolo mai fatto sul virus SARS-CoV-2 per trovare potenziali farmaci per trattare COVID-19.

Durante l'esperimento più di 70 miliardi di molecole sono state testate su 15 siti di interazione attiva del virus, valutando più di mille miliardi di interazioni in 60 ore. Lo scopo di questa ricerca è quello di trovare nuove molecole che potrebbero essere efficaci contro il nuovo coronavirus.

Alla fine della prima fase della ricerca, il farmaco generico per l'osteoporosi, il raloxifene è stato selezionato come il miglior farmaco esistente che può ridurre i sintomi della COVID-19. Il 27 ottobre 2020 l'Agenzia Italiana del Farmaco, AIFA, ha autorizzato lo studio clinico umano di fase tre del raloxifene come potenziale trattamento per i pazienti che presentano pochi sintomi. L'obiettivo attuale del progetto è quello di trovare nuove potenziali molecole per una cura efficace e definitiva.

3.     Il mondo in lotta contro la pandemia

3.1  Italia: RicovAI-19, l’intelligenza artificiale per la lotta al Covid-19

La società Almawave ha realizzato RicovAI-19, uno strumento di supporto per pazienti e personale medico pensato e realizzato nella lotta al Covid-19. Tale progetto è stato possibile grazie alla collaborazione tra Ospedali Riuniti di Ancona, Università Politecnica delle Marche, ASUR Marche e le società Vivisol e Aditech. Questo sistema di intelligenza artificiale permette di rilevare e analizzare in tempo reale i parametri clinici dei pazienti, di calcolarne l’Indicatore di Stabilità Clinica e di trasmettere i risultati ai medici. Il tutto comodamente fruibile attraverso un dispositivo sincronizzato a un’app per smartphone. I pazienti maggiorenni possono possedere su prescrizione del medico lo strumento e monitorare autonomamente il proprio stato recandosi in un locale apposito, messo a disposizione dal Comune.

L’iniziativa ha ricevuto l’autorizzazione da parte del Comitato Etico di Ospedali
Riuniti di Ancona e la sperimentazione avrà durata complessiva di 6 mesi, ma fornirà fin da subito risultati utili a medici e ricercatori.

3.2  USA: analisi globale dei dati

Negli Stati Uniti, l'Ufficio della Casa Bianca per le Politiche Scientifiche e Tecnologiche ha incontrato l'11 marzo 2020 le aziende e i principali gruppi di ricerca per determinare come utilizzare gli strumenti di IA per analizzare i dati relativi alle ricerche sulla pandemia in tutto il mondo.

Immediatamente dopo la comparsa del nuovo coronavirus a Wuhan, sono stati pubblicati quasi 2.000 articoli di ricerca sugli effetti del virus e sui possibili trattamenti. Questo afflusso di letteratura scientifica ha stimolato intellettualmente i ricercatori nell’affrontare la crisi sanitaria.

Il 16 marzo 2020, Microsoft Research, la National Library of Medicine e l'Allen Institute for AI hanno raccolto più di 29.000 documenti, 13.000 dei quali sono stati elaborati in modo che i computer potessero utilizzare anche le informazioni relative agli autori e alle loro collaborazioni.

3.3  Canada: l’IA prevede l'evoluzione della pandemia

Grazie all’utilizzo dell’IA, l’azienda canadese BlueDot ha individuato precocemente il virus; i suoi sistemi avanzati cono stati in grado di elaborare contemporaneamente diverse tipologie di dati (notizie, vendite di biglietti aerei, dati demografici, dati climatici). Il 31 dicembre 2019 BlueDot è riuscita così a rilevare per prima il focolaio di polmonite a Wuhan, in Cina, individuando inoltre le città che più probabilmente ne avrebbero subito le conseguenze[10].

Un team di ricercatori che lavora con il Boston Children's Hospital ha anche sviluppato un'IA in grado di tracciare in modo preciso e accurato la diffusione del coronavirus. HealthMap[11], così si chiama il sistema, integra i dati delle ricerche di Google, dei social media e dei blog, oltre che dei forum di discussione. Tali dati, normalmente non utilizzati si sono invece rivelati provvidenziali.

3.4  IA Slovena: notizie dal mondo in tempo reale

Il Centro internazionale di ricerca per l'intelligenza artificiale (IRCAI) sloveno, sotto l'egida dell'UNESCO, ha lanciato un’allerta mediatica "intelligente" sul coronavirus chiamata Corona Virus Media Watch[12] che fornisce aggiornamenti sulle notizie globali e nazionali sulla base di una selezione di media con informazioni online. Questo strumento si è rilevato un'utile fonte di informazioni per osservare le tendenze emergenti relative a Covid-19 in tutto il mondo.

3.5  Cina: Intelligenza artificiale per assistere il personale sanitario

Due aziende cinesi hanno sviluppato un software di diagnostica coronavirus basato sull'IA. La start-up Infervision, con sede a Pechino, ha addestrato il suo software per rilevare i problemi polmonari utilizzando la tomografia computerizzata (TAC)[13]. Originariamente utilizzato per diagnosticare il cancro ai polmoni, il software è in grado di rilevare anche la polmonite associata a malattie respiratorie come il coronavirus. Sembra che almeno 34 ospedali cinesi abbiano utilizzato la tecnologia in supporto all’esame di 32.000 casi sospetti.

L'Accademia Alibaba DAMO, il braccio di ricerca della società cinese Alibaba, ha anche realizzato un sistema di IA per riconoscere i coronavirus con una presunta precisione del 96%. Secondo la società, il sistema potrebbe elaborare le 300-400 scansioni necessarie per diagnosticare un coronavirus in 20-30 secondi, mentre la stessa operazione richiederebbe di solito 10-15 minuti a un medico esperto. Il sistema avrebbe aiutato almeno 26 ospedali cinesi a esaminare più di 30.000 casi.

3.6  Corea del Sud: l’efficienza nei test

In Corea del Sud, l'IA ha contribuito a ridurre a poche settimane la progettazione di kit di test basati sul corredo genetico del virus, quando normalmente i tempi necessari sono dai due ai tre mesi. L'azienda biotecnologica Seegene ha distribuito poi i test su larga scala contribuendo al controllo della pandemia, equipaggiando 118 strutture mediche e testando più di 230.000 persone.

CONCLUSIONE

La crescita dello sviluppo tecnologico è ormai inarrestabile e la competizione è all’ordine del giorno. Ciò avviene poiché non è possibile negare l’importanza che essa assume sempre più nel mondo ai giorni d’oggi. Le tecnologie digitali, inoltre, di cui l’intelligenza artificiale occupa un’importante posizione, contribuiscono in modo fondamentale a costruire una risposta coordinata alla pandemia che stiamo vivendo. La ricerca di efficienza e di riduzione dei costi negli ospedali, spesso supportata dalle tecnologie dell'informazione, non deve ridurre però la qualità dei servizi né compromettere l'accesso universale alle cure, anche in circostanze eccezionali.

L'articolo 11 della “Carta Sociale Europea” stabilisce il diritto alla protezione della salute che impegna i firmatari ad adottare misure appropriate destinate alla lotta contro le malattie e le nuove cause di cattiva salute, fornire servizi di consulenza ed educazione per il miglioramento sanità e lo sviluppo del senso di responsabilità individuale. Tale impegno dovrà essere impiegato inoltre al fine di prevenire, per quanto possibile, malattie epidemiche, endemiche, nonché gli incidenti.

L’intelligenza artificiale è uno strumento che si sta dimostrando in grado di aiutare l’Europa e il mondo a garantire il diritto alla salute, riducendo i costi e velocizzando le operazioni. Le sue potenziali infinite applicazioni, infatti, stanno accelerando una trasformazione in atto in tutti i settori e tale accelerazione, e di conseguenza la crescita dei paesi che vi hanno investito, ha subito un’ulteriore spinta durante la pandemia.

Il dibattito sul ruolo dell’IA e le sue incredibili e indiscusse potenzialità e applicazioni mettono spesso in primo piano il rapporto tra innovazione e capitale umano. Proprio per questa ragione è importante investire, per dare modo ai ricercatori di proseguire il proprio lavoro ampliando sempre più il numero di ambiti in cui l’IA sia applicabile, implementando parallelamente i vincoli etici necessari.

Luca Persiani

[1]Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale”

[2] Indice I-Com

[3] https://www.mise.gov.it/images/stories/documenti/Proposte_per_una_Strategia_italiana_AI.pdf

[4] Osservatorio del Politecnico di Milano - 18 febbraio 2021

[5] https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9208795

[6] Richiesta di idee, suggerimenti, opinioni, rivolta agli utenti di Internet da un'azienda o da un privato in vista della realizzazione di un progetto o della soluzione di un problema.

 

[7] https://voicebot.ai/2020/10/31/mit-open-voice-model-used-to-identify-asymptomatic-covid-19-patients-from-cough-recordings/

[8] https://www.technologyreview.com/2020/03/11/905366/how-baidu-is-bringing-ai-to-the-fight-against-coronavirus/

[9] https://syncedreview.com/2020/02/04/baidu-open-sources-rna-prediction-algorithm-for-2019-novel-coronavirus/

[10] https://www.cnbc.com/2020/03/03/bluedot-used-artificial-intelligence-to-predict-coronavirus-spread.html

[11] https://healthmap.org/en/

[12] https://coronaviruswatch.ircai.org/?country=All&dashboard=news

[13] https://www.wired.com/story/chinese-hospitals-deploy-ai-help-diagnose-covid-19/

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Argomento
Focus
20/04/2021

Intelligenza Artificiale: la Commissione europea presenta la prima proposta di regolamento

In un’era in cui l’Intelligenza Artificiale (IA) offre un crescente potenziale in molteplici settori, l'UE affronta lo sviluppo di nuove norme globali e stabilisce gli standard per una tecnologia etica in tutto il mondo, mantenendo il proprio ruolo di leadership. Il potenziale, però, genera anche rischi in virtù dei quali la Commissione europea ha presentato la prima proposta di regolamento mai realizzata in Europa, volta a identificare e ad affrontare tali rischi per un’Intelligenza Artificiale affidabile.

Attraverso il nuovo regolamento, l’Europa nutrirà una maggiore fiducia nei confronti di ciò che l'IA ha da offrire incentrando il suo sviluppo sull'uomo.

Motivi e obiettivi della proposta

La nuova proposta stabilisce le regole per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale in Europa secondo un approccio proporzionato al rischio. Essa propone un'unica definizione: “L'intelligenza artificiale è una famiglia di tecnologie in rapida evoluzione che può portare a un'ampia gamma di vantaggi economici e sociali in tutto lo spettro delle industrie e delle attività sociali”. L’Unione ha riconosciuto l’importanza di redigere una regolamentazione dettagliata poiché elementi e tecniche che alimentano i benefici socio-economici dell'IA possono condurre a nuovi rischi.

L’approccio e il rischio

Le nuove regole saranno applicate trasversalmente in tutti gli Stati membri secondo un approccio basato sui diversi gradi di rischio.

  • Rischio inaccettabile:

Il “rischio inaccettabile” comprende tutti quei sistemi di IA il cui uso è considerato inaccettabile in quanto in contrasto con i valori dell'Unione (ad esempio, se violano i diritti fondamentali sanciti dalla Carta). L’elenco delle pratiche proibite, infatti, racchiude le azioni che possono potenzialmente manipolare le persone attraverso tecniche subliminali al di là della loro consapevolezza o di sfruttare le vulnerabilità di specifici gruppi al fine di distorcere materialmente il loro comportamento. Altre pratiche manipolative o di sfruttamento che colpiscono gli adulti e che potrebbero essere facilitate dai sistemi di IA potrebbero essere coperte dalla legislazione esistente in materia di protezione dei dati, protezione dei consumatori e servizi digitali che garantiscono che le persone fisiche siano adeguatamente informate. Infine, è vietato anche l'uso di sistemi di identificazione biometrica a distanza "in tempo reale" in spazi accessibili al pubblico ai fini di applicazione della legge, a meno che non si applichino alcune eccezioni limitate.

  • Rischio elevato:

I sistemi di IA a “rischio elevato” sono permessi sul mercato europeo a condizione che siano conformi ad alcuni requisiti obbligatori e a una valutazione di conformità ex-ante. La classificazione di un sistema di IA a rischio elevato si basa sullo scopo previsto del sistema di intelligenza artificiale, in linea con la legislazione esistente sulla sicurezza dei prodotti. Pertanto, la classificazione a “rischio elevato” non dipende solo dalla funzione svolta dal sistema di IA, ma anche dallo scopo specifico e dalle modalità di utilizzo di tale sistema.

Due le categorie principali di sistemi AI ad alto rischio:

  1. sistemi di intelligenza artificiale destinati a essere utilizzati come componenti di sicurezza di prodotti soggetti a valutazione di conformità ex-ante da parte di terzi;
  2. altri sistemi IA autonomi con implicazioni sui diritti fondamentali.

I requisiti

I sistemi di IA dovranno rispettare una serie di requisiti orizzontali obbligatori e seguire procedure di valutazione di conformità prima che tali sistemi siano immessi sul mercato dell'Unione. Tale procedimento di gestione comprenderà le seguenti fasi:

  1. identificazione e analisi dei rischi noti e prevedibili;
  2. stima e valutazione dei rischi;
  3. valutazione di altri rischi che possono emergere sulla base dell'analisi dei dati raccolti dal sistema di monitoraggio;
  4. adozione di adeguate misure di gestione del rischio.

Nell'individuare le misure di gestione dei rischi più appropriate, occorrerà garantire quanto segue:

  1. l'eliminazione o la riduzione dei rischi per quanto possibile attraverso un'adeguata progettazione e sviluppo;
  2. l'attuazione di adeguate misure di mitigazione e controllo;
  3. l'attuazione di adeguate misure di mitigazione e di controllo in relazione ai rischi che non possono essere eliminati;
  4. fornitura di informazioni adeguate.

I test ex-ante

I test saranno obbligatori e assicureranno che i sistemi IA ad alto rischio funzionino in modo coerente e siano conformi ai requisiti. Le prove saranno effettuate in qualsiasi momento nel corso del processo di sviluppo e prima di ogni messa in commercio o  in servizio.

La trasparenza

I sistemi di IA ad alto rischio sono progettati e sviluppati in modo da garantire che il loro funzionamento sia sufficientemente trasparente da consentire agli utenti di interpretare eventuali rischi.

Distributori, importatori, utenti o qualsiasi altro terzo dovranno attenersi al regolamento.

  • Rischio basso o minimo

I sistemi identificati come a rischio limitato, invece, prevedono che gli utenti siano consapevoli della propria interazione con una macchina in modo da poter agire consapevolmente. Essi includono applicazioni come videogiochi o filtri antispam e non saranno soggetti a regolamento poiché rappresentano un rischio valutato minimo o nullo per i diritti o la sicurezza dei cittadini.

La base giuridica

La scelta di un regolamento come strumento giuridico è frutto dalla necessità di un'applicazione uniforme delle nuove norme in tutta Europa. La base giuridica risiede nell'articolo 114 del trattato sul funzionamento dell'Unione europea (TFUE). Esso prevede l'adozione di misure che garantiscano il funzionamento del mercato interno evitandone la frammentazione sui requisiti per i prodotti e i servizi di IA, la loro commercializzazione, il loro uso, la supervisione da parte delle autorità pubbliche e la diminuzione della certezza del diritto per fornitori e utenti

I diritti fondamentali

L’Unione europea ha sottolineato la propria propensione a garantire un alto livello di protezione dei diritti fondamentali. La proposta influirà inoltre positivamente sui diritti dei gruppi speciali. Gli obblighi di test ex-ante e la supervisione faciliteranno la tutela di altri diritti fondamentali. Questo contribuirà a minimizzare il rischio di decisioni errate o tendenziose in aree critiche (l'istruzione e la formazione, l'occupazione, l'applicazione della legge e il sistema giudiziario). I divieti coprono anche le pratiche che possono manipolare le persone attraverso tecniche subliminali finalizzate al condizionamento del comportamento, causando danni psicologici o fisici a loro o a terzi.

Governance e attuazione

A livello dell'Unione, la proposta istituisce un Comitato Europeo per l'Intelligenza Artificiale, composto da rappresentanti degli Stati membri e della Commissione. Con la propria consulenza, il Comitato faciliterà un'attuazione regolare, efficace e armonizzata del regolamento. Gli Stati membri dovranno designare una o più autorità nazionali competenti.

Per facilitare le operazioni di controllo verrà creata una banca dati europea per i sistemi autonomi ad alto rischio con particolare attenzione ai diritti fondamentali. Tale banca sarà gestita dalla Commissione.

Il regolamento prevede anche la segnalazione in fase di post-commercializzazione e le indagini su incidenti e malfunzionamenti legati all'IA. L'applicazione ex-post garantirà alle autorità pubbliche i poteri e le risorse per intervenire nel caso in cui i sistemi di IA generassero rischi imprevisti. Esse potranno inoltre richiedere qualsiasi documentazione e organizzare test del sistema di IA ad alto rischio attraverso mezzi tecnici.

L'approccio europeo ai nuovi prodotti di macchinari

I macchinari coprono una vasta gamma di prodotti di consumo e professionali e il nuovo Regolamento Macchine ne definisce i requisiti di salute e sicurezza. Mentre il regolamento IA affronterà i rischi di sicurezza dei sistemi IA, il nuovo regolamento macchine assicurerà l'integrazione sicura della IA nel macchinario. Le imprese dovranno eseguire una valutazione di conformità.

Il nuovo Regolamento Macchine risponderà alle esigenze del mercato apportando una maggiore chiarezza giuridica alle disposizioni attuali, semplificando l'onere amministrativo e i costi per le imprese. Fornirà inoltre formati digitali per la documentazione garantendo la coerenza con il quadro legislativo dell'UE.

PIANO COORDINATO SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

REVISIONE 2021

La revisione del piano coordinato del 2021 propone una serie concreta di azioni congiunte su come creare una leadership globale e affidabile dell'UE sull'IA. La Commissione europea insieme agli Stati membri e agli attori privati sfrutteranno i finanziamenti dell'UE disponibili  attraverso i programmi Digital Europe (DEP), Horizon Europe (HE) e il Recovery and Resilience Facility (RRF)5. La Commissione ha proposto che l'Unione investa nell'IA almeno 1 miliardo di € all'anno da Horizon Europe e dai programmi Digital Europe nel periodo di programmazione 2021-2027. Questo finanziamento a livello di UE dovrebbe promuovere la collaborazione tra gli Stati membri.

L'obiettivo è quello di aumentare gradualmente gli investimenti pubblici e privati in IA per un totale di 20 miliardi di € all'anno.

Obiettivo

Le azioni congiunte previste per l’attuazione del Piano Coordinato mirano a creare una leadership globale dell’UE in materia di IA affidabile. Le azioni chiave proposte riflettono la visione in base alla quale la Commissione europea, gli Stati membri e i soggetti privati dovranno:

  1. accelerare gli investimenti nelle tecnologie di IA per stimolare una ripresa economica e sociale resiliente attraverso soluzioni digitali;
  2. agire sulle strategie e sui programmi in modo da attuarli pienamente e tempestivamente, al fine di garantire che l’UE possa beneficiare appieno del vantaggio della prima mossa; e
  3. allineare le politiche per eliminare la frammentazione e affrontare le sfide globali.

Creare condizioni favorevoli

Tre le condizioni per sostenere lo sviluppo e per raggiungere gli obiettivi:

  1. un quadro di governance e di coordinamento che aiuti a costruire economie di scala, ridurre al minimo  i costi di informazione e di transazione e faciliti le sinergie tra gli Stati membri;
  2. garantire la protezione dei dati personali;
  3. elaborare un'infrastruttura di calcolo per memorizzare, analizzare ed elaborare banche dati di grandi dimensioni.

La revisione propone quindi tre azioni chiave: costruire un quadro di governance per acquisire, accumulare e condividere efficacemente le intuizioni politiche sull'IA; sfruttare il potenziale dei dati; promuovere un'infrastruttura di calcolo.

La Commissione ha istituito tre gruppi di esperti:

  1. Gruppo di esperti di alto livello sull'intelligenza artificiale;
  2. Gruppo di esperti di alto livello sull'impatto della trasformazione digitale sui mercati del lavoro dell'UE;
  3. Gruppo di esperti sulla responsabilità e le nuove tecnologie;

Come gli Stati membri investiranno nell’IA

Con il fine di massimizzare le risorse e coordinare gli investimenti attraverso i programmi Digital Europe e Horizon Europe, la Commissione prevede di investire 1 miliardo di € l’anno in IA. L’obiettivo è mobilitare ulteriori investimenti da parte del settore privato e degli Stati membri al fine di raggiungere un volume di investimenti annuo di 20 miliardi di € entro il 2030. Il dispositivo per la ripresa e la resilienza di recente adozione, il più grande pacchetto di incentivi mai finanziato dal bilancio dell’UE, mette a disposizione 134 miliardi di  € per il digitale.

IA e obiettivi Green Deal

La Commissione contribuirà a un’IA sostenibile, ad esempio sviluppando modelli di IA a minore intensità di dati e a basso consumo energetico. Come annunciato nella strategia dell’UE per i dati, il programma Digital Europe consentirà alla Commissione di investire in un’IA rispettosa dell’ambiente attraverso la creazione di spazi di dati in settori quali ambiente, energia e agricoltura. La Commissione investirà inoltre in strutture di prova e sperimentazione incentrate sull’ambiente e sul clima.

Luca Persiani

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Focus
08/04/2021

Notizie dalla Classe della Porta Accanto - Il Covid e le scuole dell'altra sponda del Mediterraneo

Riceviamo costantemente notizie, più o meno approfondite, su come i vari sistemi scolastici europei hanno attivato strategie di difesa e reazione agli effetti della pandemia.

Ci siamo chiesti come hanno reagito altre realtà, non appartenenti alla UE ma che con essa hanno costanti rapporti e interazioni e che a noi italiani sono in alcuni casi geograficamente più vicine di alcuni stati membri dell'UE.

Abbiamo chiesto a un nostro valido collaboratore  - il dott. Luca Persiani - che da alcuni anni è a capo di un progetto di cooperazione internazionale in Marocco, di sviluppare una analisi sintetica sul caso marocchino.

Ecco i risultati.

1 - Il Contesto

Il sistema scolastico marocchino è strutturato in istituti pubblici e privati e l’insegnamento avviene in arabo classico e francese. L’istruzione pubblica è gratuita e insieme a quella privata è gestita dal Ministero dell’Educazione Nazionale (MNE). Per l’anno scolastico 2019/2020 è entrata in vigore la nuova riforma che prevede l’istruzione obbligatoria dai 6 ai 15 anni di età, divisa 6 anni di scuola elementare e tre anni di scuola media, ai quali si aggiungono 3 anni di liceo facoltativi. L’università è divisa in tre anni di laurea breve e due di specializzazione.

Gli sforzi del governo per aumentare la disponibilità dei servizi educativi hanno portato a un maggiore accesso a tutti i livelli scolastici. Il governo ha avviato diverse revisioni politiche per migliorare la qualità e l'accesso all'istruzione e malgrado ciò, l’analfabetismo è ancora a livelli preoccupanti. Il programma nazionale di alfabetizzazione è stato certamente molto frenato dalla pandemia, come anche i programmi scolastici. Non esistono attualmente dati ufficiali aggiornati circa il fenomeno dell'analfabetismo in Marocco. Il direttore dell'Agenzia Nazionale per Lotta Contro l'Analfabetismo, Mahmoud Abdessamih, ha dichiarato al sito web di notizie e media Hespress che il tasso è stimabile al 32% circa, equivalente a 8,6 milioni di persone. È doveroso, però, tener conto del fatto che tali statistiche risalgono all’ultimo censimento generale della popolazione avvenuto nel 2014. Il nuovo obiettivo dell'Agenzia consiste nel ridurre il tasso di analfabetismo generale in Marocco al 10% entro il 2026.

2  - L'avvento del Covid 19

Con l’avvento della crisi pandemica, anche in Marocco il sistema scolastico e quello universitario hanno dovuto affrontare difficoltà più che impreviste alle quali il governo non era pronto ma verso le quali ha saputo reagire. Già a partire da marzo 2020 ha provveduto alla chiusura delle scuole e delle università e la didattica a distanza (DAD) è diventata l’unico strumento possibile. Già esistente in precedenza, ha subito un aggiornamento e un’implementazione; è stata dunque messa a disposizione degli studenti dal Ministero dell'Educazione: creazione di classi virtuali tramite piattaforme digitali, compiti a casa online, dispense in formato PDF e Power Point. La televisione pubblica ha trasmesso lezioni ad hoc per livello, distribuite su diversi orari attraverso i canali TVT Attaqafia, Laayoune, Arrabiaa. Parallelamente gli insegnanti hanno moltiplicato le iniziative per i loro studenti inviando capsule, tutorial e altri contenuti educativi. È stata registrata una pronta risposta da parte dei docenti nel cercare di rendere fruibile il programma scolastico anche a distanza, spesso attraverso l’inventiva e fornendo i propri numeri di cellulare personali agli studenti. Il loro scopo era certamente nobile: prolungare il contatto con i loro allievi e prevenire l’apparentemente inevitabile abbandono scolastico.

3 - Un parere qualificato

Un’intervista con l’ex presidente dell’Osservatorio per i diritti dei bambini nonché ex presidente regionale della prevenzione contro la violenza nelle scuole, ha fatto luce sulla percezione di studenti e insegnanti delle scuole elementari e sull’effettiva efficacia delle politiche marocchine in termini di DAD nel periodo che va da marzo a settembre 2020.

“Quando il Covid è arrivato in Marocco”, spiega il Sig Hasbane, “non era presente nessun tipo di strategia; governo, insegnanti e studenti sono stati presi in contropiede, in tutte le scuole in egual modo, nel pubblico e nel privato. Non tutti gli insegnanti sono stati in grado di affrontare con grinta e ingegno l’emergenza e questo li ha scoraggiati. Non si sono sentiti responsabili dell’apprendimento degli studenti poiché non sono stati messi nelle condizioni di esserlo”.


A chi pensa vada attribuita questa responsabilità?

“Non sempre è facile attribuire le responsabilità. Di certo mancano i soldi nelle casse dello stato per gestire adeguatamente un imprevisto così grande e le riforme messe in atto hanno raggiunto solo le grandi città. Inoltre la maggior parte dei marocchini, soprattutto nelle zone rurali, sono sprovvisti di una connessione ad Internet nelle proprie case e nelle grandi città, nelle zone rurali ci sono molte famiglie povere che hanno un solo telefono cellulare e di vecchia generazione, quelli che non si connettono a Internet, per intenderci. Giovani e insegnanti hanno dovuto affrontare il mostro della tecnologia, la maggior parte di loro non conosce neanche il touch screen. Spesso chi aveva la tecnologia non sapeva usarla. Come è possibile studiare attraverso uno strumento che non si è mai visto prima?”

Cosa ne pensa invece della reazione degli istituti privati?

“In linea generale le scuole private sono decisamente migliori di quelle pubbliche, gli studenti restano a scuola tutto il giorno permettendo a entrambi i genitori di lavorare. Ovviamente sono più care ma a beneficio dei ragazzi che le frequentano. I risultati sono evidenti, un bambino che frequenta una scuola privata già alle elementari parla perfettamente francese e alle medie lo scrive correttamente. Chi va alla pubblica ha persino difficoltà a parlarlo. I problemi delle famiglie delle scuole private sono gli stessi delle pubbliche e si tratta sempre di accessibilità agli strumenti che garantiscono la DAD. In linea generale gli istituti privati sono molto grandi e hanno a disposizione molte classi che hanno permesso, nel nuovo anno accademico cominciato a settembre 2020, di dimezzare il numero di studenti, garantendo una didattica in presenza più sicura in termini di distanziamento sociale”.

Pensa in conclusione che le istituzioni abbiano risposto adeguatamente alle esigenze imposte dalla DAD?

“No ma come le ho detto non ne faccio una colpa ma un dato di fatto. Anche le stesse famiglie non sono state in grado di comportarsi adeguatamente alle necessità di apprendimento dei propri figli. Con il passaggio dalla didattica in presenza a quella a distanza, i genitori hanno cominciato a intervenire negativamente nell’apprendimento dei figli, aiutandoli troppo, spesso facendo i compiti al loro posto o suggerendo di nascosto le risposte alle domande poste dagli insegnanti. Questo comportamento li ha danneggiati. Gli stessi professori se ne sono accorti, è strano ovviamente che un ragazzo che in presenza non studia, non partecipa ed è svogliato, con la DAD cominci a prendere il massimo dei voti. Errore dunque dei docenti non segnalarlo, procedendo invece come se nulla fosse per non avere a loro volta il problema di dover gestire la situazione”.

4 - Il parere degli studenti

Un grande ruolo nella difficoltà di apprendimento per gli studenti e le studentesse di elementari, medie e liceo lo ha giocato l’impreparazione degli insegnanti nell’utilizzo degli strumenti informatici, unito alla novità del mondo open source, come si deduce dalle parole di S e J, studentesse di una scuola privata, S media e J elementare. “A me piace studiare e quindi non ho avuto grandi problemi, le difficoltà sono state più dei nostri insegnanti che non avevano il polso della situazione” racconta S “Nessun insegnante ha adattato le lezioni alla situazione, tutti si sono comportati come se fossimo in presenza e durava di più l’appello della lezione stessa”. J racconta la sua esperienza nella scuola materna: “io non ho imparato niente” dice sorridendo. “So che è anche colpa mia ma gli insegnanti non sanno usare il computer e Internet gli funzionava male. Anche noi non abbiamo Internet a casa, quindi ho usato quello del telefono di papà”. S prende la parola: “molti dei miei compagni non partecipavano alle lezioni perché non avevano i mezzi, andare alla scuola privata non vuol dire essere ricchi. Addirittura il programma è stato più che dimezzato, abbiamo studiato solo arabo, francese e matematica. E un po’ di inglese. Non è facile stare attenti a lezione se l’insegnante per primo non sa accendere il microfono per parlare”.

5 - Il mondo Universitario

Anche il sistema universitario ha dovuto modificare le modalità di insegnamento adattandole alla crisi, nel rispetto delle esigenze di docenti e studenti.

A marzo 2020, la Presidentessa dell’Università Hassan II di Casablanca, Aawatif Hayar, ha dichiarato in un’intervista a MEDI1TV che la DAD non è una nuova esperienza in Marocco ma lo è il suo carattere massivo ovvero la necessità di renderlo accessibile a centinaia di migliaia di allievi. “Già dal 13 Marzo” ha spiegato la Presidente “l’Università Hassan II ha messo a disposizione le misure preventive di igiene in concerto con la prefettura e le autorità locali. Il 14 Marzo” continua la Presidente “tutti i capi di stabilimento dell’università Hassan II e la presidenza hanno elaborato un piano d’azione al fine di creare una serie di cellule ad hoc allo scopo di aiutare i professori e accompagnarli nell’organizzazione delle lezioni online. In sole 48 ore, i corsi online sono passati dal 5% al 50%. I professori più esperti hanno assistito i colleghi nel loro primo approccio alle nuove metodologie e ai nuovi strumenti di insegnamento online. Tali novità non hanno intaccato l’andamento dei corsi di studio. La didattica universitaria a distanza è stata pianificata in modo da far rimanere gli studenti in contatto con i docenti attraverso la ENT (Environnement Numérique de Travail), una piattaforma digitale che permette di beneficiare di servizi educativi e amministrativi da qualsiasi terminale connesso a Internet. Tale piattaforma avrebbe dovuto permettere uno scambio tra studenti e docenti attraverso dei forum, il docente avrebbe caricato la lezione e gli studenti segnalato dubbi e necessità di eventuali chiarificazioni. Parallelamente attraverso canali open source quali Zoom e Teams, i docenti avrebbero dovuto tenere i corsi dal vivo e gli studenti avrebbero partecipato secondo il calendario delle lezioni”.

Effettivamente la testimonianza del Professor MT di Rabat ha confermato l’alta qualità degli strumenti messi a disposizione per le università da parte del governo marocchino. “Tutto ciò che si poteva fare è stato fatto. Abbiamo atteso solamente una settimana, terminata la quale avevamo una piattaforma sulla quale condividere i documenti e scambiare opinioni. Abbiamo parallelamente svolto le lezioni a distanza ed è sembrato di stare in classe. Noi docenti abbiamo familiarizzato velocemente con le funzioni della piattaforma e imparato come gestire le lezioni condividendo documenti in diretta. Le problematiche riscontrate hanno colpito gli istituti che non fondano l’apprendimento esclusivamente sullo studio dei libri, ma anche sul lavoro sul campo. È chiaro che in questo caso la piattaforma non è stata sufficiente. Ad ogni modo mi sono trovato talmente bene che ritengo che la DAD sia un ottimo modo per far apprendere gli studenti risparmiando i costi del trasporto per recarsi all’università o nelle scuole di specializzazione”.

6 - Per una conclusione

Ad oggi, il dipartimento responsabile dell'educazione non ha ancora pubblicato una valutazione e ufficiale sull'esito dell’apprendimento a distanza praticato durante il lockdown. Tale bilancio si rivelerebbe di certo fondamentale ai fini dell’identificazione dei punti di forza e di debolezza di questa esperienza, allo scopo di capitalizzare le azioni positive.

L’unica pubblicazione attualmente disponibile consiste nello studio dell'Alto Commissariato per la Pianificazione (HCP) sulle relazioni sociali nel contesto della pandemia pubblicato nel luglio 2020. Gli indicatori rivelano quanto segue: sei persone su dieci hanno ridotto il tempo dedicato allo studio durante il lockdown; otto bambini su dieci in età prescolare non hanno seguito corsi a distanza; due alunni su tre ritengono che i corsi a distanza non coprano il programma; più del 25% degli studenti ritiene che l'educazione a distanza non abbia svantaggi. Circa il 50% incontra difficoltà nell’assimilazione.

Come deducibile dalle testimonianze, esistono diversi tipi di Marocco e la suddivisione del sistema scolastico non è solo tra elementari, medie, liceo e università ma passa anche attraverso la divisione centro/periferia di cui parlava Rokkan e la mancanza di equilibrio nella distribuzione delle risorse e degli investimenti.

In conclusione, bisognerebbe forse ripartire dalle persone, considerando le loro diversità e necessità. Non è possibile standardizzare la didattica, che sia in presenza o a distanza, poiché lo studente ideale non esiste come non esistono le condizioni ideali. E se dunque un buon insegnante è colui il quale tiene conto dell’eterogeneità delle condizioni e delle capacità degli studenti, allora lo deve essere anche il suo metodo. Ci si aspetta che gli studenti si adattino alla didattica ma forse risulterebbe più efficace il contrario.

Luca Persiani

 

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Focus
16/11/2015

Incontro con il Gen. Patrick De Rousiers

Bruxelles, 16 novembre 2015 - Piercarlo Valtorta

Patrick De Rousiers è un militare, Generale dell'Aviazione Francese e - da tre anni - Presidente del Comitato Militare dell'UE. In questo periodo si è trovato a coordinare un'attività che, per numero e tipologia, non si era mai avuta nella storia UEMC.

Abbiamo avuto l'opportunità di un'ora di colloquio con lui, per raccogliere il suo punto di vista sul contributo che il sistema militare ha potuto dare e potrà dare al ruolo che l'UE intende giocare nel contesto mondiale attuale.

 

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La Commissione europea ha presentato la proposta di direttiva sulla sicurezza delle reti e dell’informazione in Europa.

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Aiuti di Stato: la Commissione adotta le linee guida concernenti gli aiuti a finalità regionale per il periodo 2014/2020

Bruxelles, 19 giugno 2013

La Commissione europea ha adottato le linee guida concernenti la maniera in cui gli Stati membri possono accordare aiuti alle imprese per investimenti nelle regioni meno favorite per il periodo 2014/2020. Queste linee guida s'iscrivono nel quadro di un'iniziativa più vasta che mira a modernizzare il controllo degli aiuti di stato per stimolare la crescita nel mercato unico, incoraggiando misure d'aiuto più efficaci.

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Al via il sito del quadro di valutazione del mercato unico – i nuovi dati disponibili online

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