Case study – Piazza CopernicoProgettazione corsi di digital learning con AI Generativa
Per Piazza Copernico abbiamo sviluppato un sistema basato su LLM che supporta instructional designer nella creazione di contenuti didattici complessi e personalizzati, mantenendo qualità e riservatezza.
Case study – Piazza CopernicoProgettazione corsi di digital learning con AI Generativa
Piazza CopernicoProgettazione corsi di digital learning con AI Generativa
Per Piazza Copernico abbiamo sviluppato un sistema basato su LLM che supporta instructional designer nella creazione di contenuti didattici complessi e personalizzati, mantenendo qualità e riservatezza.
-
Tempi lunghi su analisi e scrittura -
Standard e coerenza difficili da mantenere
La creazione di contenuti per corsi digital learning richiede testi complessi, coerenti e personalizzati per ogni percorso. Farlo manualmente rallenta la produzione e rende difficile mantenere standard costanti su volumi crescenti, soprattutto quando le fonti sono molte e frammentate. Serviva accelerare senza perdere controllo e verificabilità.
-
Generazione guidata da fonti (RAG)
-
Verifica tramite interrogazione delle fonti
GRID+ ha sviluppato un sistema basato su LLM con metodologia Retrieval-Augmented Generation (RAG) che genera testi complessi e personalizzati per ogni corso partendo da fonti informative definite. Il modello produce contenuti e, allo stesso tempo, permette di interrogare le fonti per verificare e validare l’elaborazione, rendendo il flusso più controllabile e affidabile.
-
Supporto concreto a analisi e scrittura
-
Più focus su strategia didattica e qualità
La soluzione è operativa ed è in fase di collaudo per misurare l’impatto sul processo di lavoro. Supporta i formatori nelle fasi di analisi e redazione, migliorando l’interazione uomo-macchina e riducendo attività ripetitive. Questo libera tempo per concentrarsi su scelte didattiche, struttura dei percorsi e qualità complessiva dei contenuti.
cosa è cambiato
Prima e dopo l’introduzione
di AI Generativa
PRIMA
PRIMA
Analisi e macro-progettazione manuali, con tempi lunghi.
Difficile accelerare senza ridurre qualità e coerenza.
Verifica delle fonti più dispersiva durante la stesura.
DOPO
DOPO
Supporto AI nelle fasi di analisi e redazione testi.
Interrogazione delle fonti per verificare l’elaborazione.
Più tempo degli instructional designer sulle strategie didattiche.
