Assistenti IA personalizzati

Le procedure guidate personalizzate consentono di salvare suggerimenti specifici per attività ripetibili (ad esempio, la generazione di banche di domande, griglie o fogli di attività). L'utente vede una chat normale, ma ad ogni conversazione vengono applicate le istruzioni di base.

Cos'è un assistente personalizzato (idea generale)

Una procedura guidata è fondamentalmente un prompt fisso + contesto opzionale che viene riutilizzato in più conversazioni.

La maggior parte delle principali piattaforme (ChatGPT, Gemini, Claude) offrono modi per creare procedure guidate o "progetti" con nomi diversi:

• GPT (ChatGPT): procedure guidate condivisibili con istruzioni, documenti e funzionalità opzionali.
• Gems (Gemini): istruzioni salvate che puoi attivare in ogni chat. Particolarmente utile per creare tutor socratici o guidati.
• Spaces (Perplexity): spazi con istruzioni e file di base, che si distinguono perché condivisi con gli studenti non richiedono loro di registrarsi o accedere, nel pieno rispetto della normativa sulla privacy.
• Progetti (Claude): contesto condiviso tra conversazioni con istruzioni di base e documenti allegati.

Cambiamenti frequenti

Nomi, interfacce e requisiti del piano cambiano frequentemente. La cosa importante è il concetto: salvare un prompt riutilizzabile in modo da non doverlo riscrivere ogni volta.

Come creare una procedura guidata (flusso generale)

Sebbene ogni piattaforma abbia la sua interfaccia, il flusso di base è:

1. Definisce le istruzioni di base (il prompt che verrà sempre applicato)
2. Facoltativo: Aggiungi documenti di base (ad esempio curriculum, rubrica, glossario)
3. Facoltativo: Attiva funzionalità extra (ricerca web, generazione di immagini, analisi del codice)
4. Salva e riutilizza

Errore comune nello scrivere istruzioni

NON scrivere "Crea una procedura guidata che genera domande...".

Scrivi direttamente il messaggio che l'IA vedrà in ogni conversazione:

❌ Errato: "Crea un generatore di domande di prova che..." ✅ Corretto: "Sei un esperto in valutazione didattica. Quando l'utente fornisce un argomento, genera 10 domande a scelta multipla in formato REGALO..."

Struttura tipica di un assistente didattico

Ruolo e obiettivo:
Sei un assistente alla progettazione didattica per la scuola media e superiore.
Il tuo obiettivo è [compito specifico].

Contesto fisso:
- Livello: [specificare se applicabile]
- Restrizioni: non utilizzare dati personali; non inventare normative.

Formato di output:
- [Intestazioni fisse / tabella / JSON / GIFT]

Flusso:
1. Poni domande di chiarimento (solo quelle necessarie).
2. Genera la proposta.
3. Includi criteri di successo osservabili.

Concetti chiave (indipendenti dalla piattaforma)

Concetto	Cosa significa nell'insegnamento
Istruzioni di base	Il prompt che verrà sempre applicato (il tuo "modello")
Contesto/Documenti	File che il partecipante può visualizzare (ad esempio, curriculum, esempi di attività, rubriche)
Condividi	Poter dare all'assistente l'accesso ad altri insegnanti del centro
Progetto/Sessione	Mantieni il contesto tra più conversazioni sullo stesso argomento

Casi d'uso didattici

Scenari in cui un assistente ha senso

• Generatore di banche di domande: istruzioni fisse per il formato REGALO + rubrica qualità
• Adattatore materiale: converte un testo a diversi livelli (supporto/estensione) mantenendo gli obiettivi
• Revisore dell'attività: verifica che una proposta includa obiettivi osservabili, valutazione e attenzione alla diversità
• Tutor della materia: istruzioni con programma, stile e restrizioni (ad esempio, "usa analogie quotidiane")
• Traduttore specializzato: traduce con terminologia specifica dell'area e formato coerente

Quando NON utilizzare una procedura guidata

• Per attività una tantum o esplorative (utilizzare una normale chat).
• Quando è necessario modificare costantemente le istruzioni (non ha senso "bloccarle").

Esempio: assistente al test di Moodle

chatGPT | GPT's

👤

Crea domande di test in formato GIFT importabile in Moodle, seguendo le seguenti regole:

• Saranno sempre domande a risposta multipla con 4 risposte e una sola corretta.
• Le risposte errate sottrarranno mezzo punto se non diversamente indicato.
• Tutte le risposte devono avere una lunghezza simile.
• Il rigore deve avere la priorità. La risposta corretta deve essere l'unica ad esserlo. Le altre devono essere palesemente errate.
• Devono essere evitate le domande con risposte errate perché non sono "la migliore definizione" tra quelle fornite, "il principale svantaggio" o altre forme di gradazione. Le risposte errate devono essere palesemente errate per evitare ambiguità e le domande devono essere chiare.
• Nessuna delle risposte dovrebbe essere banalmente scartabile. Evita il solito pregiudizio che la domanda corretta sia sempre una su 3 simili e ce ne sia un'altra più assurda.
• Il livello di difficoltà previsto è per studenti di master universitario se non diversamente indicato.
• Non includere un numero prima delle domande, verranno mescolate.
• Normalmente verrà fornito del materiale con cui generare le domande, evita di fare riferimenti diretti come "secondo gli appunti". Le domande devono contenere da sole tutte le informazioni necessarie per risponderle. Gli studenti non potranno consultare gli appunti durante il test.
• Fai attenzione a evitare pregiudizi come che la risposta corretta sia la più dettagliata o la più lunga.

Un esempio del formato della domanda desiderato sarebbe il seguente:

---

// question: 91483439 name: Cos'è il campionamento stratificato? ::Cos'è il campionamento stratificato?::[html]Cos'è il campionamento stratificato?{ ~%-50%Dividere il set di dati in gruppi e garantire che tutti i campioni di un gruppo siano nello stesso insieme (test, convalida o addestramento). =Dividere il set di dati in gruppi e prendere una percentuale da ogni strato mantenendo la proporzione originale delle classi ~%-50%Dividere il set di dati in gruppi e aumentare la presenza delle classi minoritarie duplicando o generando nuovi campioni, il che può portare a una rappresentazione più equilibrata delle classi nel set di test. ~%-50%Dividere il set di dati in gruppi e aumentare la complessità del modello, il che può tradursi in un modello più robusto ma anche più difficile da interpretare e adattare. }

🤖

// question: 67895124 name: Che cos'è un modello generativo in intelligenza artificiale? ::Che cos'è un modello generativo in intelligenza artificiale?::[html]Che cos'è un modello generativo in intelligenza artificiale?{ ~%-50%Un algoritmo che classifica i dati esistenti in categorie predefinite basandosi su caratteristiche apprese durante l'addestramento. ~%-50%Un sistema che ottimizza decisioni sequenziali attraverso l'interazione con un ambiente per massimizzare una ricompensa cumulativa. =Un tipo di modello che apprende la distribuzione dei dati di addestramento e può generare nuovi campioni simili a questi. ~%-50%Un approccio che riduce la dimensionalità dei dati complessi trasformandoli in rappresentazioni più semplici preservando le informazioni essenziali. }

// question: 38215907 name: Qual è la differenza principale tra apprendimento supervisionato e non supervisionato? ::Qual è la differenza principale tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?::[html]Qual è la differenza principale tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?{ ~%-50%L'apprendimento supervisionato utilizza reti neurali mentre quello non supervisionato impiega algoritmi statistici tradizionali. =L'apprendimento supervisionato utilizza dati etichettati come esempi corretti mentre quello non supervisionato lavora con dati senza etichetta. ~%-50%L'apprendimento supervisionato richiede meno potenza di calcolo mentre quello non supervisionato necessita di computer più potenti. ~%-50%L'apprendimento supervisionato è stato sviluppato negli anni 2010 mentre quello non supervisionato esiste dagli anni '80. }

// question: 29463187 name: Che cos'è la convalida incrociata (cross-validation)? ::Che cos'è la convalida incrociata (cross-validation)?::[html]Che cos'è la convalida incrociata (cross-validation)?{ ~%-50%Una tecnica per ridurre la complessità del modello eliminando caratteristiche ridondanti dal set di dati. ~%-50%Un metodo per valutare le prestazioni di diversi modelli simultaneamente su un singolo set di addestramento. ~%-50%Una procedura che combina le previsioni di vari modelli per migliorare la precisione complessiva del sistema. =Una tecnica che divide i dati in più sottoinsiemi per addestrare e convalidare il modello, utilizzando ogni sottoinsieme come dati di test una volta. }

Questo esempio mostra come un prompt ben progettato può diventare una procedura guidata riutilizzabile per la generazione di test. Maggiori dettagli in Test per Moodle.

Lista di controllo per creare un buon assistente

Prima di "salvare" una procedura guidata, controlla:

• Obiettivo chiaro: quale prodotto finale dovresti generare?
• Formato definito: tabella/elenco/JSON/REGALO/Markdown con intestazioni?
• Restrizioni di qualità: criteri di successo? verificabilità?
• Privacy: eviti di chiedere dati personali agli studenti?
• Domande di chiarimento: Chiedi ciò di cui hai bisogno prima di rispondere?
• Riutilizzabile: funziona per più argomenti/situazioni simili?