Best Paper Award for Junior Researchers: vince un lavoro UniBa
Michele Martulli, dottorando al secondo anno nel programma LEDIEL (Leadership, Empowerment and Digital Innovation in Education and Learning) presso il Dipartimento di Scienze della Formazione, Psicologia e Comunicazione dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, ha vinto il Best Paper Award for Junior Researchers all’ICS Exchange Conference 2026, conferenza internazionale tenutasi tra Foggia e Trani dal 10 al 12 giugno 2026, promossa dall’Università di Foggia e organizzata dal Learning Sciences Institute (LSi) sotto il coordinamento scientifico della Prof.ssa Giusi Antonia Toto.
Il riconoscimento è stato assegnato al contributo “Inclusive by Design? A Pedagogical Reflection on Algorithmic Inclusion and Invisible Exclusion in AI-Mediated Education”, scritto da Martulli insieme al Professor Alberto Fornasari — suo supervisor — e al collega dottorando Gaetano Monaco, entrambi dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro. Al centro del contributo premiato c’è una domanda tanto semplice quanto scomoda: le tecnologie basate su intelligenza artificiale sono davvero inclusive? La risposta proposta nel paper è che l’inclusione non può essere ridotta a una proprietà tecnica dei sistemi algoritmici.
Il lavoro illustra come i sistemi AI per l’educazione possano generare nuove forme di esclusione invisibile. Un sistema di tutoraggio intelligente addestrato prevalentemente su dati in inglese tende a penalizzare — in modo opaco — gli studenti che non usano quella lingua come madrelingua. Un sistema adattivo per studenti neurodivergenti calibrato su profili comportamentali “neurotypical” rischia di marginalizzare stili cognitivi diversi ma altrettanto validi. L’inclusione promessa dall’AI può così diventare una nuova forma di esclusione, tanto più subdola perché né gli studenti né i docenti la vedono accadere.
Il contributo propone un quadro concettuale fondato su tre principi: la riflessività pedagogica, che richiede ai docenti di interrogare criticamente i presupposti dei sistemi AI; la trasparenza algoritmica, che promuove sistemi spiegabili a supporto di decisioni informate; e la co-progettazione partecipativa, che garantisce a studenti ed educatori un ruolo attivo nello sviluppo e nella valutazione degli strumenti AI. Il messaggio di fondo è che l’innovazione tecnologica non produce equità automaticamente: serve un impegno pedagogico critico e continuo.
