XR, Intelligenza Artificiale Generativa e agenti conversazionali nell'Edu-Metaverso

Strumenti, casi d'uso, modelli locali e implicazioni

Abstract

Il contributo analizza la convergenza tra Extended Reality (XR), Intelligenza Artificiale Generativa ed Edu-Metaverso, con attenzione agli agenti conversazionali in contesti di apprendimento immersivo e patrimonio culturale. L'obiettivo è ricostruire, a partire da fonti scientifiche recenti, il rapporto tra evoluzione del Metaverso, tecnologie XR, Large Language Models (LLM) e modelli di mediazione didattica. L'approccio adottato è una sintesi critica e comparativa che integra quadro teorico, strumenti, casi di studio e implicazioni operative. Emerge che la Generative AI può abbassare la soglia di accesso alla produzione di contenuti, sostenere storytelling adattivo e personalizzare la mediazione in musei virtuali e ambienti formativi. Si evidenzia inoltre il valore di LLM locali o offline in ambienti protetti, connessi in modo intermittente o non accessibili dall'esterno: modelli specializzati, eseguiti in locale e adattati su knowledge base dedicate, migliorano controllo del dato, continuità del servizio e coerenza di dominio. Il contributo principale è quindi l'identificazione di una pipeline socio-tecnica in cui interoperabilità, grounding della conoscenza, sostenibilità infrastrutturale e sovranità del dato diventano condizioni necessarie per un Edu-Metaverso credibile.