Il feedback automatizzato, reso possibile da strumenti tecnologici avanzati come l’intelligenza artificiale, rappresenta una frontiera emergente per superare al cune delle sfide tradizionali legate alla personalizzazione e alla scalabilità del processo valutativo, soprattutto in classi numerose. In Italia, nonostante l’inte resse crescente a livello europeo, l’adozione di valutazioni supportate da tecno logie digitali rimane limitata e presenta numerose sfide. Tali criticità sottoli neano l’urgenza di promuovere lo sviluppo professionale dei docenti, attraverso percorsi di formazione mirati a integrare il feedback automatizzato nelle prati che didattiche, al fine di valorizzare il potenziale trasformativo di questi stru menti. In tale contesto è sorto il PRIN “AI&F”, volto a definire una metodologia per l'utilizzo di un framework di machine learning open-source per supportare i docenti nel fornire feedback di alta qualità a gruppi numerosi di studenti gene rando percorsi interattivi e trasformativi in una logica ecosistemica. Il contributo presenta gli attuali avanzamenti della ricerca e delinea le future prospettive di sviluppo.
