Demo AIriskEval-edu: Audit dei Rischi Pedagogici nelle Spiegazioni Didattiche

La demo AIriskEval-edu è uno strumento innovativo progettato per valutare la qualità delle spiegazioni didattiche e fornire risultati di audit chiari. Valuta queste spiegazioni attraverso un quadro che esamina cinque aree chiave di rischio pedagogico: accuratezza, completezza, pertinenza, adeguatezza per gli studenti e potenziali pregiudizi. Ogni area produce un risultato sì/no con un livello di confidenza. Quando vengono rilevati rischi, lo strumento offre una spiegazione diretta e, per tutte le categorie tranne la completezza, include prove specifiche a supporto. Funziona utilizzando GPT-5.5 tramite un'API esterna e un valutatore locale Llama 3.1 8B che opera con GPU standard. Questo valutatore locale è ottimizzato utilizzando il dataset AIriskEval-edu, che presenta spiegazioni K-12 contrassegnate per rischio e chiarezza. Il sistema supporta due modalità, in cui entrambi i valutatori analizzano spiegazioni memorizzate da sei diversi scenari simulati, aiutando educatori e creatori di contenuti a identificare e mitigare i rischi nei materiali didattici generati dall'IA.