a cura di Catia Santini*
In un’epoca di rapida evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, il mondo dell’educazione affronta una sfida complessa. Mentre l’IA trasforma radicalmente settori come medicina e biotecnologia, il suo potenziale nell’ambito educativo resta largamente inesplorato, riflettendo un significativo divario di competenze nel sistema scolastico italiano. Questo contributo analizza le ragioni di tale divario e propone esempi di attività laboratoriali,come spunti metodologici per un utilizzo consapevole dell’IA nella didattica.
Perché parlare di Ai Literacy
Se la rapida e incessante evoluzione tecnologica continua a proiettare l’Intelligenza Artificiale (IA) verso applicazioni un tempo immaginabili solo per la narrativa fantascientifica, i livelli di competenza digitale e di alfabetizzazione all’IA posseduti dai docenti e dagli studenti in Italia non evolvono alla stessa rapidità. Per analizzare e comprendere meglio il dualismo di questo divario significativo tra sperimentazione ed utilizzo di tecnologie evolutive in alcuni settori (come la ricerca medica e l’assistenza sociale) e la minore pervasività in campo educativo, occorre soffermarsi a comprendere la natura delle sfide e delle opportunità che collegano l’IA alla pedagogia e alla formazione di docenti e di studenti.
Solo qualche settimana fa alcuni ricercatori di EvolutionaryScale1 hanno annunciato che, grazie all’IA, sono state generate proteine che non esistono in natura. Un capolavoro di biotecnologia, che sarebbe stato possibile in natura solo tra 500 milioni di anni, e che invece è stato realizzato dall’IA grazie a un addestramento su un database di 2,78 milioni di proteine. Un processo rivoluzionario per molti versi perché non si è limitato a migliorare l’esistente ma ha generato sequenze proteiche totalmente nuove, anticipando l’evoluzione naturale. In attesa di valutare le potenzialità di questa incredibile scoperta in campo farmaceutico e biomedico, è ormai una realtà concreta utilizzare l’IA per migliorare sia le tempistiche che l’accuratezza delle diagnosi mediche per anomalie e malattie rilevabili attraverso radiografie e risonanze magnetiche, ma anche per offrire assistenza agli anziani migliorandone il benessere emotivo.
In Giappone è stato recentemente sviluppato da ricercatori della Waseda University un robot umanoide AIREC (AI driven Robot for Embrace and Care) 2 che, per sopperire alla crescente carenza di personale di assistenza agli anziani, supporta l’assistenza alle persone non autosufficienti, stimola la memoria di persone affette da demenza senile e offre una presenza rassicurante con interazioni personalizzate che riducono il senso di isolamento e migliorano il benessere emotivo. È legittimo, dunque, domandarsi come mai tutta questa evoluzione legata all’IA non trova un corrispettivo in campo educativo. La risposta non è semplice e necessita di una prospettiva più ampia ed approfondita.
L’indice DESI (Digital Economy and Society Index) del 20243 ha rilevato che solo il 28% dei docenti italiani ha seguito corsi sul digitale e sull’intelligenza artificiale e che solo il 12% del totale ha sviluppato competenze per insegnare con il digitale, mentre l’Osservatorio Scuola Digitale del 2024 ha rilevato che il 24% dei docenti non ha mai partecipato a corsi di formazione all’uso delle tecnologie digitali e alle metodologie innovative4. L’OCSE nel 2024 nel DIGITAL Education Outlook5 ha rilevato che il 63% dei corsi di formazione di educazione digitale sono dedicati a come usare gli strumenti e non su come insegnare e apprendere con gli strumenti digitali/IA, mettendo a nudo una criticità significativa che limita la formazione alla strumentalità lasciando inesplorati il perché, come e quando.
A Fiera Didacta 2025 è stata presentata una recente indagine condotta da Tecnica della Scuola6, in collaborazione con ricercatori Indire su 1803 docenti, la quale ha rilevato che il 52% si serve di IA per supportare la didattica (e tra questi strumenti si annoverano generatori automatici di quiz e rubriche valutative). Il 10% utilizza l’IA come strumento compensativo per studenti con bisogni speciali, mentre il 56,7% la usa per elaborare relazioni di progettazione didattica e il 21,5% per redigere verbali di riunioni. Un dato da non sottovalutare è che il 14% degli intervistati si è dichiarato contrario all’introduzione dell’IA in classe. Le obiezioni all’utilizzo di piattaforme di LLM in classe come Chat GPT, Gemini o Claude, nascono dai timori legati al plagio, al rischio di cheating, dubbi e timori legittimi se si pensa alla scuola in una dimensione puramente analogica.
Il cambio di paradigma educativo che si impone in scenari in cui gli ambienti di apprendimento si integrano con strumenti multidimensionali impone una riflessione attenta su cosa promuove davvero l’apprendimento e sulla necessità di adottare un punto di vista diverso. Utilizzare strumenti IA per generare riassunti o correggere compiti non è in alcun modo un’innovazione didattica, ma è l’equivalente digitale di prassi ampiamente consolidate in dimensioni analogiche.
Se la maggior parte dei docenti utilizza gli strumenti IA in modo sostitutivo e/o strumentale, è evidente che non si sono comprese le potenzialità degli strumenti a nostra disposizione e che si sono colti solo gli aspetti limitativi rispetto alle capacità cognitive. Potrebbe sembrare scontato per chiunque si avvicini per la prima volta a strumenti didattici potenziati con IA farsi cogliere da meraviglia, ma l’entusiasmo acritico deve essere sempre accompagnato da un percorso di esplorazione e di consapevolezza pedagogica e metodologica. Il rischio di percorsi formativi fortemente orientati all’utilizzo di strumenti IA limita l’insegnamento ad un processo meccanico, svuotato di progettualità metodologica.
La confusione è spesso legata ad una scarsa consapevolezza semantica ma soprattutto semiologica. La conclusione logica è che se l’IA ridefinisce gli strumenti che utilizziamo, è inevitabile dover ripensare al modo in cui impariamo, insegniamo e agiamo con loro. Educare con intelligenza all’IA significa riconoscere che la transizione digitale comporta un profondo cambio di paradigma educativo, richiedendo una nuova alfabetizzazione per docenti e studenti.
In questo contesto, i percorsi di “AI Literacy” diventano fondamentali e propedeutici: da un lato supportano la pratica laboratoriale diretta e situata, dall’altro promuovono lo sviluppo di competenze critiche e riflessive essenziali per attivare processi di metacognizione e realizzare una didattica autenticamente trasformativa
Cos’è l’IA Literacy
“L’AI non è davvero intelligente, ma agisce: è una forma di agency, non di coscienza.” — Luciano Floridi
Il filosofo di etica digitale, Luciano Floridi ha dedicato gran parte dei suoi studi più recenti all’Intelligenza Artificiale e alla definizione di “Intelligenza”. Floridi sostiene infatti che poiché l’IA non ha una coscienza, non ha consapevolezza e non è capace di creare cose originali, l’IA non è “intelligente” e che più opportuno parlare di “agentività”senza intelligenza piuttosto che “intelligenza”. Con il termine “agency ” si intende una forma artificiale di agentività che non richiede “cognizione,intuizione o stati mentali” (Multiple Realisability of agency, MRA Thesis, ma che è dotata di interattività, autonomia,adattabilità ed efficacia. In questa prospettiva Floridi sostiene la necessità inderogabile di sviluppare una IA literacy, una alfabetizzazione dell’IA, di tipo culturale e pedagogico, che non va assolutamente confusa con la competenza tecnica, legata ad esempio a come si sviluppa l’IA.
Se consideriamo le teorie del connettivismo di Stephen Downes, che definisce il processo di apprendimento come l’interazione o l’attraversamento di un sistema complesso di reti relazionali di informazioni, si comprende che l’utilizzo di una piattaforma di LLM assume la valenza di ambiente di apprendimento e per tale ragione è ancora più importante acquisire una consapevolezza cognitiva e pedagogica dell’IA Literacy ovvero delle potenzialità ma anche dei limiti e delle distorsioni cognitive che la condizionano.
Se da un lato l’IA sorprende per l’incredibile mole di dati che è in grado di processare , analizzare e restituire sotto forma di artefatti, è altrettanto importante comprendere che l’addestramento a cui è sottoposta non è immune da fallacie. Se anche i sistemi di LLM sono addestrati a mostrare empatie linguistiche e pensiero logico spesso le restituzioni presentano grossolane imprecisioni e mancano di profondità, di accuratezza linguistica, veridicità delle citazioni delle fonti.
Comprendere perché questi strumenti non possono essere consultati, come l’oracolo della sibilla o utilizzati in modo episodico e decontestualizzato, fa parte di questo processo di alfabetizzazione Un percorso esperienziale di Ai Literacy Educare con intelligenza all’IA literacy significa quindi sviluppare competenze critiche, consapevolezza delle opportunità , dei limiti e delle sfide legate all’interazione con sistemi agentivi sempre più autonomi, ma non intelligenti nel senso umano. L’Ia literacy è un’alfabetizzazione che mette al centro le decisioni, le responsabilità e il pensiero riflessivo degli umani.
Sono innumerevoli le raccomandazioni su cosa non possa assolutamente mancare in un percorso di alfabetizzazione all’ai literacy e tra queste possiamo elencare. • le conoscenze di base sul funzionamento dei sistemi di Ai ( dal machine learning al deep learning )
- la comprensione critica dei suoi limiti e dei suoi errori (bias dipendenza dai dati)
- la capacità di valutare l’affidabilità dei dati che restituisce
- la capacità di riconoscere le aree di opacità di un artefatto artificiale.
Quello che segue è la presentazione di semplici esempi di attività laboratoriali che ho sviluppato per un corso di formazione rivolto a docenti (scuola primaria e secondaria) sul tema dell’ utilizzo consapevole e interdisciplinare dell’Intelligenza Artificiale. Il percorso è stato recentemente realizzato nell’ambito della formazione eTwinning Ambassadors, organizzata dall’USR Piemonte.
Alcune di queste attività sono state in parte ispirate al workshop IA NELLA DIDATTICA: STRUMENTI E STRATEGIE PER UN UTILIZZO CONSAPEVOLE E TRASVERSALE a cura dei professori Leproni ed Agrusti dell’Unitre di Roma, a Fiera Didacta 202510 Le attività proposte, pur essendo state concepite per insegnanti, possono essere facilmente adattate - semplificando o modificando le consegne - a studenti di qualsiasi ordine e grado scolastico. Il percorso è progressivo, basato su un approccio esperienziale (learning by doing) trasferibile in più contesti e con diversi utenti (docenti , studenti, cittadini )
ATTIVITÀ DIDATTICA 1
Comprendere le capacità dell’IA
- Strumento: Chat GPT/Gemini
- Modalità: attività a piccoli gruppi di 3/ 4 persone max
Procedura Inserire un prompt analogo al seguente:
Prompt esempio:
- “Crea 3 domande a scelta multipla sulla fotosintesi per studenti di 12 anni (classe 2ª Media):
opzioni/domanda (2 errate /1 corretta)
- linguaggio agevole con elementi visivi descrittivi
- variare difficoltà (da semplice a medio)
Attività:
- Discutere in gruppo, la qualità delle domande generate, la pertinenza delle immagini, l’efficacia del linguaggio e la qualità dell’esercizio nel suo complesso.
Riflessione
Hearts ON Valutare la qualità (livello e lessico )linguistica e dei contenuti (es mostra concretamente potenzialità e limiti dell’IA, sviluppa spirito critico sugli output, offre spunti per progettazione interdisciplinare)
ATTIVITÀ DIDATTICA 2
Comprendere i limiti dell’IA
- Strumento: Chat GPT/Gemini
- Modalità: attività individuale o in coppia
- Procedura-Hands on Test visivo:
- CHIEDI al LLM di generare un “orologio che segni le ore 7:00”
Test linguistico:
- Chiedi al LLM di contare le “R” in:
- FRAGOLA” (case sensitivity) e
- “Strawberry” (case sensitivity )
ATTIVITÀ-Heads ON
- Analizzare le corrispondenze tra i due LLM,discutere in gruppo i limiti nell’elaborazione visiva e linguistica.
RIFLESSIONE DI GRUPPO - HEARTS ON
- Quali sono gli aspetti critici e le implicazioni di questi limiti?
ATTIVITA DIDATTICA 3
Pregiudizi (i bias) e le allucinazioni dell’IA
- Strumento: Chat GPT /Gemini
- Modalità: Individuale e in piccoli gruppi (max 4 persone)
- Procedura HANDS ON
- Chiedi di generare “l’immagine di un soldato tedesco”
- Chiedi generare l’immagine di qualcuno che passa l’aspirapolvere
ATTIVITÀ HEADS ON
- Confrontare le immagini e analizzarle. Quali sono i limiti e bias restituiti? Perché restituisce questo tipo di immagini?
- Riflessione/ dibattito Hearts on Quali stereotipi emergono? Questi tipi di BIAS potrebbero influenzare in che modo la ricerca di uno studente o utente meno consapevole?
- Come elaborare una strategia per insegnare gli studenti a riconoscere queste distorsioni e a verificare sempre le informazioni restituite dall’IA
ATTIVITA DIDATTICA 4
SFIDA TROVA l’INTRUSO - laboratorio testuale
Obiettivo di questa attività è quello di sviluppare la capacità di analizzare criticamente testi e riconoscere la caratterisitiche dei contenuti generati da IA rispetto a quelli prodotti da umani
- Strumento: Chat GPT /Gemini/Claude
- Modalità: individuale e a coppie
- Procedura Hands on Raccogliere 5 testi scritti da umani e far generare un testo analogo sul medesimo argomento, da un LLM Proiettare le frasi su una smart boards o su un grande schermo e chiedere ai partecipanti di individuare il testo generato dall’IA.
ATTIVITÀ HEADS ON
- Analizzare indizi e creare delle note (anche su post it) condividendoli con il vicino.
- Dopo 5 minuti fornire la soluzione e condividere le osservazioni sui tratti distintivi individuati. Individuare quali sono le caratteristiche da cercare come ad esempio la coerenza logico temporale , la profondità argomentativa , individuazione di “frasi template”, mancanza di empatia , inadeguatezza di registro linguistico, linearità, assenza di elementi legati alla sensorialità.
Riflessione
HEARTS ON
È davvero possibile distinguere con certezza un testo generato da IA e uno generato da umani? Quali implicazioni comporta questa assenza di netta, assoluta demarcazione per l’istruzione, il giornalismo e il processo creativo?
È evidente che quanto proposto non ha alcuna pretesa di valenza indicativa, ma si tratta piuttosto di un esempio di come attivare conoscenze pregresse, pensiero critico, capacità di osservazione ed anche strategie di analisi e di riflessione, che sono fondamentali per l’IA literacy. La versione estesa di questo percorso ha una durata di 3 ore, ma è possibile modularlo in un percorso di 90 minuti.
Al termine di queste attività si può proporre un’attività di Think, Puzzle and Explore dal toolbox delle Thinking Routines del Project Zero11) come spunto per attività di follow-up e come strumento di restituzione di feedback.
* Docente e teacher trainer (EFL) di lingua e cultura inglese, esperta di pedagogie innovative e didattica con digitale, Ambasciatrice Erasmus + Scuola. È attualmente componente docente del Gruppo Supporto PNRR del Piemonte
