{"id":9294,"date":"2026-08-30T19:41:34","date_gmt":"2026-08-30T17:41:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/?page_id=9294"},"modified":"2026-08-30T19:41:38","modified_gmt":"2026-08-30T17:41:38","slug":"oltre-la-pedagogia-bancaria-lintelligenza-artificiale-come-occasione-dialogica","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/oltre-la-pedagogia-bancaria-lintelligenza-artificiale-come-occasione-dialogica\/","title":{"rendered":"Oltre la pedagogia bancaria: l’intelligenza artificiale come occasione dialogica"},"content":{"rendered":"\n

di<\/em> Emmanuele Ettore Vercillo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

VIDEO DI PRESENTAZIONE<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Introduzione editoriale<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Che cosa vuol dire verificare.<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 il contributo pi\u00f9 tecnico del numero, e chiediamo al lettore la pazienza di attraversarlo \u2014 perch\u00e9 contiene la domanda che tutti gli altri articoli danno per risolta.<\/p>\n\n\n\n

In queste pagine si ripete, da molte direzioni, che davanti a una risposta generata da una macchina bisogna verificare. \u00c8 giusto. Ma verificare che cosa, esattamente?<\/p>\n\n\n\n

L’invito a \u00abcontrollare ci\u00f2 che dice l’intelligenza artificiale\u00bb resta indeterminato finch\u00e9 non si stabilisce quale relazione vada controllata. Ed \u00e8 qui che questo saggio interviene.<\/p>\n\n\n\n

Quando un sistema generativo risponde, non produce una sola cosa. Nella continuit\u00e0 della stessa conversazione pu\u00f2 presentare una conclusione; le ragioni che dovrebbero sostenerla; le evidenze su cui quelle ragioni poggiano; i riferimenti documentali da cui le evidenze provengono; e infine, se glielo si chiede, un giudizio sull’attendibilit\u00e0 di tutto questo.<\/p>\n\n\n\n

Sono cinque operazioni diverse, che richiedono criteri di valutazione diversi. Ma l’utente le incontra come un blocco unico, in un’unica bolla di testo.<\/p>\n\n\n\n

L’autore chiama questa condizione compressione delle funzioni epistemiche: non la loro compresenza \u2014 che \u00e8 normale e spesso utile \u2014 ma la riduzione della distanza percepibile fra loro. E fa una precisazione che vale la pena tenere: cinque funzioni ben segnalate possono risultare meno compresse di tre non differenziate.<\/em> Non \u00e8 una questione di quanto c’\u00e8 dentro una risposta, ma di quanto se ne vedono i confini.<\/p>\n\n\n\n

Da questa distinzione discende la parte pi\u00f9 utile del saggio: un segnale non coincide con la qualit\u00e0 della funzione a cui rinvia.<\/p>\n\n\n\n

La lunghezza di una spiegazione suggerisce che ci sia un ragionamento articolato. La presenza di una citazione suggerisce che la risposta sia documentata. In entrambi i casi il segnale indica qualcosa che merita di essere esaminato<\/em> \u2014 ma non contiene l’esito dell’esame.<\/p>\n\n\n\n

Che il confine sia sottile lo mostrano gli studi che l’articolo richiama. In un esperimento su quasi cinquecento partecipanti, la presenza di citazioni aumentava la fiducia anche quando i riferimenti erano casuali; e chi le fonti le controllava davvero dichiarava una fiducia inferiore. In un altro, l’inserimento di sette tecniche persuasive in soluzioni matematiche per il resto identiche portava sistemi impiegati come valutatori ad attribuire punteggi pi\u00f9 alti a risposte sbagliate.<\/p>\n\n\n\n

L’autore chiama questo trasferimento cross-function proxying: quando un segnale associato a una funzione incide sull’esercizio di un’altra funzione con un peso che il suo valore diagnostico non giustifica.<\/p>\n\n\n\n

E \u2014 questo \u00e8 ci\u00f2 che rende il saggio affidabile \u2014 precisa subito il limite: non tutti i trasferimenti sono indebiti. Se la competenza di una fonte \u00e8 pertinente al claim, \u00e8 razionale che pesi. Se una spiegazione contiene informazione diagnostica, \u00e8 giusto che modifichi il giudizio. La diagnosi di proxying<\/em> richiede un ulteriore passaggio: mostrare perch\u00e9 quell’influenza sia epistemicamente ingiustificata.<\/p>\n\n\n\n

Ne segue una definizione di verifica che ci pare la pi\u00f9 precisa che abbiamo letto.<\/p>\n\n\n\n

Verificare non \u00e8 aggiungere un verdetto in fondo. \u00c8 una pratica capace di mantenere distinguibili, abbastanza a lungo, i diversi titoli epistemici attraverso cui una risposta chiede di essere accettata. Una risposta pu\u00f2 essere fattualmente corretta in un punto e inferenzialmente debole in un altro; pu\u00f2 rinviare a una fonte autentica che non sostiene affatto ci\u00f2 per cui viene convocata; pu\u00f2 essere accompagnata da un giudizio plausibile la cui procedura resta opaca.<\/p>\n\n\n\n

E l’autore aggiunge una cosa che chi lavora nella scuola apprezzer\u00e0: la proporzionalit\u00e0 del controllo \u00e8 parte della competenza stessa. Un uso a basso rischio e facilmente reversibile non richiede lo stesso lavoro di verifica di una decisione sanitaria, civica o professionale. Non si tratta di sospettare sempre: si tratta di saper riconoscere quando \u00e8 il momento di riaprire.<\/p>\n\n\n\n

Resta la conclusione, che collega questo saggio ad altri contributi del numero senza che gli autori si siano mai letti.<\/p>\n\n\n\n

La capacit\u00e0 di verificare, scrive Polizzi Sasso, non dipende soltanto dalla disposizione individuale a controllare, perch\u00e9 la possibilit\u00e0 del controllo \u00e8 anche una propriet\u00e0 delle infrastrutture: una fonte irraggiungibile, una catena documentale opaca, un verdetto privo di criteri osservabili restringono ci\u00f2 che una persona pu\u00f2 effettivamente fare.<\/p>\n\n\n\n

Da qui la formula con cui il saggio si chiude: l’epistemic agency<\/em> come capacit\u00e0 individualmente esercitata ma infrastrutturalmente abilitata e vincolata. L’atto di giudicare resta della persona; l’ambiente pu\u00f2 ampliare o restringere le condizioni concrete in cui quel giudizio \u00e8 possibile.<\/p>\n\n\n\n

Altri contributi di questo fascicolo arrivano allo stesso punto da strade diversissime \u2014 l’attenzione come infrastruttura della cittadinanza, la distanza fra un cittadino e un diritto che pure esiste. Nessuno di questi autori ha letto gli altri.<\/p>\n\n\n\n

Il che, forse, \u00e8 la ragione migliore per pubblicarli insieme.<\/p>\n\n\n\n

Carmine Marinucci<\/em><\/p>\n\n\n\n

—<\/em><\/p>\n\n\n\n

Abstract:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa nei processi educativi viene spesso interpretata attraverso una contrapposizione tra entusiasmo tecnologico e timore di una progressiva perdita delle competenze umane. Questo contributo propone una prospettiva differente, secondo cui l’IA non rappresenta soltanto una nuova tecnologia da integrare nella didattica, ma costituisce una sfida epistemologica al modello tradizionale della trasmissione del sapere.<\/p>\n\n\n\n

Il moderno sistema educativo si fonda su una struttura verticale, nella quale il docente e il libro di testo rappresentano fonti autorevoli di conoscenza, mentre allo studente \u00e8 affidato principalmente il compito di acquisire, memorizzare e restituire un output di verifica. L’intelligenza artificiale generativa modifica radicalmente questo rapporto, offrendo risposte immediate e linguisticamente convincenti, in grado di aggirare la richiesta di verifica ma che, allo stesso tempo, possono produrre conoscenze fallaci.<\/p>\n\n\n\n

Proprio questa caratteristica pu\u00f2 trasformarsi da problema a opportunit\u00e0 educativa. Se lo studente viene educato a considerare l’IA non come un’autorit\u00e0 ma come un interlocutore da interrogare, verificare e correggere, l’utilizzo della tecnologia pu\u00f2 favorire lo sviluppo di competenze fondamentali: capacit\u00e0 critica, valutazione delle fonti, argomentazione e consapevolezza dei processi attraverso cui si costruisce la conoscenza. Tutti elementi fondativi del metodo scientifico e che trovano poco spazio in un modello di educazione verticale, che ha tradizionalmente teso a demandare simili competenze ad esperienze successive.<\/p>\n\n\n\n

L’IA, quindi, non dovrebbe condurre a una scuola meno umana, ma potrebbe rappresentare l’occasione per superare una concezione puramente trasmissiva dell’apprendimento e recuperare una dimensione pi\u00f9 autenticamente critica e dialogica dell’educazione.<\/p>\n\n\n\n

Abstract eng:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

The modern educational system is grounded in a vertical structure, in which the teacher and the textbook represent authoritative sources of knowledge, while the student is chiefly entrusted with the task of acquiring, memorizing, and returning an output for verification. Generative artificial intelligence radically alters this relationship, offering immediate and linguistically convincing answers capable of circumventing the demand for verification while, at the same time, potentially producing fallacious knowledge.<\/p>\n\n\n\n

This very characteristic can be turned from a problem into an educational opportunity. If students are taught to regard AI not as an authority but as an interlocutor to be questioned, verified, and corrected, the use of this technology can foster the development of fundamental competencies: critical thinking, source evaluation, argumentation, and an awareness of the processes through which knowledge is constructed. These are all foundational elements of the scientific method, elements that find little room in a vertical model of education, which has traditionally tended to defer such competencies to later experience.<\/p>\n\n\n\n

AI, therefore, need not lead to a less human school; rather, it could represent the opportunity to move beyond a purely transmissive conception of learning and recover a more authentically critical and dialogic dimension of education.<\/p>\n\n\n\n

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<\/p>\n\n\n\n

Secondo l’ultima rilevazione TALIS dell’OECD, condotta nel 2024, poco pi\u00f9 di un insegnante su tre, nella scuola secondaria di primo grado, aveva gi\u00e0 usato uno strumento di intelligenza artificiale generativa per il proprio lavoro. L\u2019impiego maggiore avviene nella programmazione di lezioni e la preparazione di materiali didattici, con differenze molto ampie da un paese all’altro. \u00c8 quasi certamente una fotografia gi\u00e0 superata, vista la velocit\u00e0 con cui l’adozione procede.<\/p>\n\n\n\n

Se l’uso dei docenti \u00e8 quantomeno misurabile, quello degli studenti no: a differenza delle precedenti ondate di tecnologia scolastica, come LIM, tablet e piattaforme di e-learning, l’intelligenza artificiale generativa risulta facilmente accessibile allo studente senza l\u2019intermediazione scolastica. Non richiede procurement, non richiede formazione obbligatoria, non richiede che un istituto la autorizzi: basta un telefono. Lo stesso rapporto OECD Digital Education Outlook 2026<\/em> lo osserva con una certa onest\u00e0: gran parte di questi strumenti resta, di fatto, fuori dal controllo delle istituzioni scolastiche. Non perch\u00e9 le scuole li ignorino ma perch\u00e9 la loro stessa immediatezza li rende difficili da contenere.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 in questo spazio scoperto che si \u00e8 mossa l’UNESCO che, nella sua Guidance for Generative AI in Education and Research<\/em>, parte da una constatazione semplice quanto scomoda: gli strumenti si moltiplicano pi\u00f9 in fretta di quanto i governi riescano a scrivere le regole. Nella maggior parte dei paesi non esiste ancora una normativa dedicata e i dati degli studenti restano di fatto senza protezione specifica. Inoltre, le scuole non hanno gli strumenti per valutare, prima che i ragazzi le adottino per conto proprio, i modelli di IA. Da qui le proposte concrete della guida: una soglia d’et\u00e0 di 13 anni sotto la quale l’uso autonomo non dovrebbe essere consentito, standard comuni di protezione dei dati e un principio che l’UNESCO chiama human agency<\/em>, cio\u00e8 la capacit\u00e0 dello studente di restare soggetto attivo e non semplice destinatario del processo educativo. Persino l’OECD, pur guardando alla tecnologia con un favore relativamente maggiore, ammette che la governance resta il punto pi\u00f9 debole del sistema: dati, piattaforme e responsabilit\u00e0 continuano a essere gestiti in ordine sparso. Ma ridurre la partita alle regole rischia di far perdere di vista la domanda pi\u00f9 scomoda, quella che nessuno dei due rapporti pone esplicitamente ma che entrambi, in fondo, sfiorano di continuo. Cosa succede all’idea stessa di sapere, quando la fonte dell’autorit\u00e0 in classe smette di essere un docente o un libro di testo e diventa un algoritmo capace di rispondere a tutto, subito, con un’affidabilit\u00e0 solo apparente. \u00c8 da qui che vale la pena ripartire.<\/p>\n\n\n\n

Le istituzioni dedicate all\u2019istruzione nascono in un contesto di scarsit\u00e0 nell\u2019accesso al sapere. In altre parole, in un mondo che vive un analfabetismo diffuso e in cui la conoscenza \u00e8 custodita da pochi soggetti, quei soggetti acquisiscono un automatico potere informativo. Sta a loro decidere chi potr\u00e0 accedere a un determinato bagaglio di conoscenze, in che misura potr\u00e0 farlo e, soprattutto, a quali conoscenze potr\u00e0 accedere. Nel tempo, l\u2019istruzione ha teso a democratizzarsi, in prima istanza grazie all\u2019avvento delle scuole pubbliche e laiche e in seguito sempre di pi\u00f9, grazie anche agli obblighi scolastici e passando per un accesso pi\u00f9 semplice ed economico ai libri. Questa crescente democratizzazione, per\u00f2, non ha coinciso con un cambio delle istituzioni scolastiche, che hanno mantenuto il loro posizionamento di unici custodi del sapere e, di conseguenza, autorit\u00e0 con il compito di amministrarne la diffusione. L\u2019avvento di internet ha reso questo scollamento ancora pi\u00f9 evidente: nel momento in cui migliaia di informazioni vengono riversate su strumenti immediatamente accessibili a tutti, l\u2019autorit\u00e0 del gatekeeper informativo viene subito messa in discussione. Certo, gli albori di internet richiedevano ancora una ricerca attiva da parte dell\u2019utenza, ma \u00e8 altrettanto vero che la prima reazione delle istituzioni scolastiche a strumenti come Wikipedia \u00e8 stata quella di un divieto tout court, bollando queste piattaforme come non attendibili. Al massimo, come nel noto caso del Middlebury College risalente al 2007, si vietava l\u2019utilizzo di Wikipedia come fonte bibliografica pur ammettendone l\u2019utilizzo. Si diceva, in sostanza, che tutti sapevano benissimo che Wikipedia sarebbe stata impiegata con finalit\u00e0 di ricerca, ma comunque non le si concedeva quel principio di autorit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Ovviamente la scuola mantiene spazi di confronto, ma questi sono demandati alle sensibilit\u00e0 dei singoli docenti in virt\u00f9 dell\u2019autonomia didattica. Sarebbe anacronistico e pericoloso pensare a una scuola in grado di imporre un metodo di lavoro ai suoi docenti, per\u00f2 le sensibilit\u00e0 personali possono, per definizione, variare in modo anche importante. Il punto essenziale resta che, se un tempo la scuola era unica custode del sapere, oggi si \u00e8 adattata, trasformandosi nell\u2019unica istituzione in grado di certificare l\u2019acquisizione della conoscenza attraverso una complessa struttura burocratica. Di conseguenza, le istituzioni scolastiche mantengono centralit\u00e0 nella vita dello studente per la necessit\u00e0 di ottenere un certificato valido. Questo aspetto \u00e8 evidenziato dal crescente interesse verso la certificazione di obiettivi raggiunti, prima da indicare in voti e crediti formativi e che culminano, oggi, nelle competenze in uscita, standardizzate in tutta Europa per dare alla scuola una traiettoria univoca e sempre pi\u00f9 legata al riconoscimento di capacit\u00e0 da parte di un\u2019autorit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Se per\u00f2 la scuola si pone come principio cardine quello di verificare il raggiungimento di un obiettivo, la logica conseguenza \u00e8 che impieghi gran parte del suo tempo a sottoporre i suoi studenti a verifica. L\u2019Italia, in questo, vanta un discutibile primato proprio per l\u2019impatto crescente che le verifiche dell\u2019apprendimento hanno sulla vita scolastica. Un dato di fatto che ha spinto, nel 2025, il Ministero dell\u2019Istruzione a pubblicare la nota 2443, che invitava proprio a contenere e programmare meglio il numero di verifiche previste. Il problema resta per\u00f2 intatto, con scuole che richiedono ai docenti di arrivare a fine percorso con un numero minimo di voti a registro e una continua corsa all\u2019inseguimento del risultato prestabilito. Questo impianto, non pu\u00f2 che produrre un pesante carico da sopportare per gli studenti: secondo un\u2019indagine CENSIS del 2024, gli studenti italiani trascorrono 11-12 ore settimanali di studio domestico, la media pi\u00f9 alta in Europa, mentre devono svolgere fra le quattro e le sei verifiche per periodo didattico in ogni materia. Anche nel suo impianto organizzativo la scuola si concentra sempre di pi\u00f9 sul verificare e sempre meno sul trasmettere. \u00c8 in questo contesto che l\u2019IA pu\u00f2 diventare pericolosa: se uno studente \u00e8 soggetto a un carico di lavoro eccessivo, cercher\u00e0 di alleggerirlo. I modelli LLM offrono proprio questo: risposte veloci, efficaci e che richiedono un terzo del tempo rispetto alla lettura di un libro di testo scolastico. Il problema sorge nel momento in cui l\u2019IA potrebbe sbagliare, essere soggetta ad allucinazione e quindi, nei fatti, inquinare l\u2019apprendimento dello studente con informazioni poco precise o addirittura false.<\/p>\n\n\n\n

Proprio questo aspetto, tuttavia, apre una nuova prospettiva per l\u2019apprendimento scolastico. Abbiamo discusso, infatti, di come l\u2019accesso pi\u00f9 libero all\u2019informazione abbia costretto la scuola a riorganizzarsi e concentrarsi sulla certificazione. Per\u00f2, in un contesto in cui l\u2019accesso alla nozione \u00e8 reso molto pi\u00f9 aperto e semplice, l\u2019istruzione ha la possibilit\u00e0 di dedicarsi a quello che \u00e8 il lavoro pi\u00f9 delicato relativo alla conoscenza, e cio\u00e8 la verifica della validit\u00e0 delle informazioni. Questo aspetto difficilmente entra nelle scuole, impegnate perlopi\u00f9 a fornire nozioni e a mantenere un principio di autorit\u00e0 secondo il quale non c\u2019\u00e8 bisogno di mettere in discussione ci\u00f2 che il docente e il libro di testo insegnano. Tuttavia, come ben ricordava Karl Popper nella sua teoria del falsificazionismo, la scienza (e, per esteso, la conoscenza pi\u00f9 in generale) non va avanti accumulando fatti conclamati da tramandare, ma mettendo in continua discussione, cercando di smentirle, le teorie esistenti. Questa visione si orienta proprio verso il lavoro reso necessario dalle IA, che non godono di quello stesso principio di autorit\u00e0: verificare, controllare e mettere in discussione. Se, da un lato, possiamo intendere i sistemi di insegnamento classici come qualcosa di verticale, che tende a trasformarsi in conoscenza dogmatica, nell\u2019IA possiamo vedere la possibilit\u00e0 di insegnare a sollevare il dubbio. Questo tipo di formazione \u00e8 quello che forse pi\u00f9 manca nell\u2019istruzione scolastica contemporanea. Questa necessit\u00e0 era stata percepita gi\u00e0 con il proliferare delle fake news, che subito hanno causato un\u2019alzata di scudi necessaria per educare i giovani alla gestione dell\u2019informazione.<\/p>\n\n\n\n

Non si tratta nemmeno, a ben guardare, di una visione nuova. Il noto pedagogista Paulo Freire, sul finire degli anni Sessanta, pubblicava il suo lavoro pi\u00f9 importante intitolato \u201cLa pedagogia degli oppressi\u201d<\/em>. L\u2019intento del testo di Freire era proprio quello di criticare i sistemi scolastici tradizionali, cercando di pensare a un modo diverso di fare educazione e promuovere conoscenza. Il cuore del problema che segnalava il pedagogista, stava proprio in un modello educativo che si prefiggeva come obiettivo quello di depositare conoscenze nella mente degli studenti, considerati come contenitori vuoti da riempire. Freire chiamava questo modello pedagogia bancaria<\/em>, in riferimento al fatto che gli strumenti adottati dalla scuola richiamano quelli del mondo della finanza, almeno per nomeclatura: crediti, debiti, valutazioni e recuperi sono ci\u00f2 che compone l\u2019amministrazione ordinaria dell\u2019istituzione scolastica. Si tratta delle stesse criticit\u00e0 evidenziate sin qui e che, come abbiamo visto, con l\u2019invenzione di una serie di strumenti che possono rendere l\u2019ottenimento di valutazioni migliori pi\u00f9 semplice, rischiano di perdere il loro significato.<\/p>\n\n\n\n

La parte ancora pi\u00f9 interessante del lavoro di Freire, tuttavia, riguarda la capacit\u00e0 di analisi critica. Secondo il pedagogista, infatti, questo modello educativo non \u00e8 in grado di stimolare il pensiero critico negli studenti. Questo pu\u00f2 spiegarci perch\u00e9, davanti a uno strumento come l\u2019IA, lo studente possa tendere a prendere per buone quelle risposte che gli procurano un risultato positivo, invece di metterle in discussione criticamente. Per questa ragione, Freire proponeva un\u2019educazione problematizzante<\/em>. Cio\u00e8 un modello educativo che si ponesse come obiettivo non l\u2019acquisizione di un bagaglio di conoscenze predeterminato ma che si basasse invece su un dialogo paritario fra studenti e docenti, per arrivare a una co-creazione della conoscenza. In quest\u2019ottica, parole chiave diventerebbero il rapporto paritario fra studenti e docente, che permette di avviare un rapporto dialogico, e l\u2019alfabetizzazione, qui vista non solo come apprendimento di lettura e scrittura, ma anche come sviluppo di una capacit\u00e0 critica che permetta di posare uno sguardo differente sul mondo.<\/p>\n\n\n\n

Ovviamente, alla fine degli anni Sessanta, Paulo Freire non poteva immaginare quale sarebbe stato lo sviluppo di internet e, ancora meno, quello dell\u2019IA. Tuttavia, \u00e8 interessante notare come le sue tesi sembrino sposarsi cos\u00ec bene con le sfide che la scuola contemporanea si trova ad affrontare. La ragione \u00e8 che non \u00e8 vero che l\u2019IA stia rendendo obsoleta l\u2019istruzione, quanto piuttosto che sta mettendo in crisi uno specifico modello di istruzione. Se il contesto scolastico continua a restare ostinatamente su quella traiettoria gi\u00e0 criticata da Freire, rischia di essere fagocitato dall\u2019IA, e questo rischio diventa sempre pi\u00f9 reale ogni anno che passa, con le evoluzioni sorprendenti della tecnologia. Riprendendo adesso i dati esposti in apertura e riguardanti l\u2019utilizzo delle IA nella scuola, possiamo fare alcune osservazioni.<\/p>\n\n\n\n

In primo luogo, abbiamo detto che circa un terzo degli insegnanti dice di utilizzare le IA, soprattutto per programmare lezioni e verifiche. Questo significa che il modello scolastico non \u00e8 cambiato: semplicemente \u00e8 stato arricchito di un nuovo strumento, che permette ai docenti di essere pi\u00f9 efficienti nel produrre il crescente numero di lezioni e verifiche che viene loro richiesto, ma che comunque non modifica in alcun modo il modello di apprendimento. Quello che accade, \u00e8 che il docente velocizza quella parte di lavoro che avrebbe richiesto pi\u00f9 tempo, ma poi propone alla classe lo stesso tipo di lezione, magari organizzata grazie a un\u2019IA, e richiede loro di assolvere allo stesso carico di studio. E, da parte loro, gli studenti assolveranno a quel carico di studio, magari sfruttando IA che potrebbero alleggerirgli o persino evitargli il rapporto con libri di testo e dispense, cos\u00ec come permettergli di superare verifiche. Il software innovativo appare all\u2019inizio e alla fine del percorso di apprendimento, restando completamente escluso da quella che dovrebbe essere la parte pi\u00f9 importante, cio\u00e8 quella che sta nel mezzo. E mentre noi ci concentriamo su normative adeguate per gestire la privacy degli utenti e le soglie d\u2019et\u00e0, perdiamo la possibilit\u00e0 di gestire l\u2019adozione di uno strumento potente che, di per s\u00e9, viene gi\u00e0 adottato nella prassi reale, in modalit\u00e0 impossibili da monitorare dall\u2019istituzione scolastica. Creare delle regole che si pongano l\u2019obiettivo di limitare l\u2019adozione dell\u2019IA, per\u00f2, non pu\u00f2 essere considerata una soluzione funzionale. In primo luogo, perch\u00e9 non si pu\u00f2, in coscienza, pensare di impedire l\u2019accesso a strumenti che, fuori dalla scuola, sono accessibili a chiunque e gratuitamente. In secondo luogo, perch\u00e9 significa ancorarsi con ostinazione a un modello educativo che sta progressivamente vedendo erosa la sua capacit\u00e0 di produrre risultati.<\/p>\n\n\n\n

Come gi\u00e0 anticipato, il problema della capacit\u00e0 critica andrebbe affrontato, secondo Freire, attraverso il dialogo. Evitando, cio\u00e8, quella che lui chiamava pedagogia bancaria<\/em> e che noi abbiamo definito come un modello educativo verticale, ma permettendo al docente di trovarsi sullo stesso piano dei suoi studenti e costruire insieme a loro un bagaglio di conoscenze. Questo non significa che docenti e studenti abbiano lo stesso bagaglio di conoscenze, ma soltanto che possono condividere un livello dialogico comune, e non uno che presupponga un solo oratore e tanti ascoltatori. In questo contesto, l\u2019IA pu\u00f2 mostrare il suo effettivo valore: una fonte di conoscenze virtualmente illimitate ma con limiti tecnici che ne rendono discutibile l\u2019attendibilit\u00e0. Due caratteristiche che la rendono opposta ai libri di testo e che danno, agli output che produce, le facolt\u00e0 di un testo che possa essere messo in discussione da studenti e docenti che lavorano di concerto. In altre parole, se il libro \u00e8 contenuto perfetto per un modello didattico verticale, essendo un prodotto finito e pensato per trasmettere un contenuto gi\u00e0 selezionato e organizzato, l\u2019IA \u00e8 perfetta per un apprendimento orizzontale, condividendo conoscenze che a volte possono essere messe in discussione, stimolando cos\u00ec una riflessione pi\u00f9 profonda della semplice memorizzazione. Mentre il libro risponde all\u2019ipotetica domanda cosa dovrei apprendere?<\/em> L\u2019IA ci permette di spingere l\u2019utente a chiedersi come faccio a capire se questa conoscenza \u00e8 fondata?<\/em> Questo, nella visione della falsificazione Popperiana, non \u00e8 altro che la messa in discussione di una nozione.<\/p>\n\n\n\n

Sarebbe a questo punto lecito domandarsi come, nella pratica quotidiana, questo modello di istruzione potrebbe concretizzarsi. In primo luogo, bisogna chiarire un dato essenziale: adottare l\u2019IA nella prassi scolastica non vuol dire fare in modo che sostituisca il docente ma che ne sia affiancato. Il timore maggiormente diffuso riguardo alle IA \u00e8 che queste possano prendere il posto del corpo docente, rendendo la loro professione obsoleta. La verit\u00e0, per\u00f2, \u00e8 che questo scenario diventa reale soltanto se il docente resta caratterizzato dall\u2019essere titolare del sapere che ha il compito di condividere. \u00c8 evidente come nessun docente possa mai avere accesso alla quantit\u00e0 di informazioni disponibili a una macchina, peraltro connessa in rete, e che quindi non possa competere sul piano delle nozioni possedute. Ci\u00f2 che il docente aggiunge, per\u00f2, \u00e8 il suo essere un esperto della materia. Conosce il campo disciplinare, sa come individuare un errore sui temi di suo interesse accademico e pu\u00f2 costruire un percorso problematizzante e critico che porti a una riflessione critica sulle nozioni a nostra disposizione. In altre parole, il docente \u00e8 il soggetto che pu\u00f2 guidare lo sviluppo di quell\u2019occhio critico che secondo Freire era assente, ma pu\u00f2 farlo soltanto se sveste i panni del custode del sapere e indossa quelli di un soggetto che entra in classe con l\u2019intenzione di instaurare una conversazione produttiva.<\/p>\n\n\n\n

Chiarito questo concetto, possiamo accettare, di conseguenza, che il docente dovr\u00e0 per primo iniziare a rivedere gli scopi del suo operato. Non deve pi\u00f9 occuparsi di riempire dei contenitori vuoti, ma affiancarsi ai suoi studenti per guidarli nel discutere un tema, che sar\u00e0 l\u2019argomento della sua lezione. Questo argomento sar\u00e0 fondato ovviamente su dati e conoscenze che lui ha studiato e che, grazie all\u2019IA, diventano di facile e immediato accesso per la classe. Qui diventa centrale il ruolo della macchina: invece di spendere un\u2019ora di tempo a spiegare perch\u00e9 ha avuto luogo la Rivoluzione Francese, bastano pochi secondi per chiedere all\u2019IA quali siano le cause che hanno condotto a quell\u2019importante sviluppo storico. Il prompt di partenza pu\u00f2 persino essere costruito di concerto fra docente e studenti e, una volta ottenuta la risposta, i punti elencati possono essere discussi in classe. Qualche studente potrebbe essere in disaccordo con alcuni elementi sottolineati dall\u2019IA, qualcun altro potrebbe essere curioso di approfondire un punto specifico e il docente stesso potrebbe spingere la classe a riflettere su qualcuno dei punti evidenziati, o scoprire qualcosa che magari non ricordava dai suoi studi universitari e che vuole indagare insieme alla sua classe. Altro aspetto fondamentale sarebbe la possibilit\u00e0 di chiedere all\u2019IA quali siano le fonti che le permettono di fare determinate affermazioni e, dunque, quali prove esistono riguardo a un determinato dato specifico. In pochi secondi, gli studenti hanno iniziato a svolgere un\u2019indagine dal carattere scientifico e abbandonato il terreno della semplice acquisizione di informazioni verificate da altri. Il pregio, sarebbe che i ragazzi, svolgendo la ricerca informativa per conto loro, potranno far s\u00ec che questa rimanga maggiormente impressa nelle loro conoscenze di quanto non lo sarebbe nel caso di una ricezione passiva. Pi\u00f9 di tutto, una lezione svolta con questo metodo, affronta davvero il problema discusso sin qui: non stiamo pi\u00f9 trasmettendo delle nozioni da memorizzare ma stiamo allenando un metodo di riflessione. Quel metodo, che oggi ci spinge a mettere in discussione l\u2019output di un\u2019IA e a indagarlo con maggior curiosit\u00e0, domani funzioner\u00e0 benissimo per essere critici verso l\u2019affermazione di un politico o verso i risultati di una ricerca scientifica controversa. L\u2019occhio critico, che secondo Freire doveva essere il centro della didattica, diventa qui essenziale. E il mettere in discussione una nozione per verificarne la validit\u00e0, come auspicato da Popper, diventa la prassi ordinaria della lezione scolastica.<\/p>\n\n\n\n

Altro elemento della didattica che non pu\u00f2 permettersi di restare invariato \u00e8 il momento della verifica. Come abbiamo discusso, infatti, se la verifica continua a essere lo strumento per attestare il possesso di determinate nozioni, otteniamo l\u2019effetto di deteriorare la validit\u00e0 della scuola in quanto quelle nozioni sono immediatamente disponibili grazie alle nuove tecnologie. Una didattica incentrata sull\u2019analisi critica dell\u2019informazione, invece, non pu\u00f2 essere verificata chiedendo quali sono le cause della Rivoluzione Francese<\/em>, ma deve essere testata con domande come discuti il ruolo della crisi finanziaria nella Rivoluzione Francese<\/em>. In questo modo, non stiamo chiedendo allo studente se ha memorizzato delle nozioni che sarebbero comunque disponibili altrove, ma gli stiamo chiedendo se \u00e8 in grado di riflettere su quelle nozioni per comprendere un meccanismo pi\u00f9 grande ed esprimere anche una sua opinione sull\u2019argomento.<\/p>\n\n\n\n

Possiamo allora immaginare una normale unit\u00e0 didattica costruita secondo questo principio. Restiamo con l\u2019esempio della Rivoluzione Francese: il docente prepara il tema, individua le conoscenze fondamentali e costruisce con la classe il prompt dal quale partire. Come detto, questo prompt pu\u00f2 essere anche preparato in precedenza dal docente, ma la situazione ideale sarebbe quella di costruirlo insieme alla classe. In questa fase, l\u2019obiettivo \u00e8 di sondare le domande che gli studenti vorrebbero porre sull\u2019argomento e condensarle in un unico prompt iniziale. L\u2019IA produrr\u00e0, a quel punto, una prima risposta che non costituisce il punto di arrivo della lezione ma il suo materiale di partenza. Da quel momento, il lavoro consiste nel sottoporre quelle informazioni a domande, confrontarle con altre fonti a disposizione o anche con nozioni acquisite da altre persone in modo da individuare eventuali lacune e costruire interpretazioni alternative. Queste interpretazioni verranno sottoposte al docente e, al tempo stesso, anche all\u2019IA, generando cos\u00ec un dialogo costruttivo intorno al tema della lezione che permetter\u00e0 agli studenti di dialogare con l\u2019argomento invece di ascoltarlo per assimilare.<\/p>\n\n\n\n

A seguito della lezione, lo studente potr\u00e0 arricchire quanto discusso in classe con sue considerazioni pi\u00f9 personali. La fase di studio domestico resta essenziale sia per aggiungere approfondimenti che sono rimasti fuori dalla lezione principali per ragioni di tempo sia per consentire a studenti che non vogliono discutere i propri dubbi pubblicamente di farlo in privato. La parte fondamentale, per\u00f2, \u00e8 che grazie al processo affrontato a scuola lo studente abbia acquisito un metodo di interrogazione dello strumento IA e che questo metodo non sia pi\u00f9 una ricezione passiva e verticale d\u2019informazioni. Resta comunque essenziale che anche questa fase di studio da casa passi da un\u2019interazione successiva con il docente, in modo tale che il dialogo didattico non sia limitato alla sola lezione ma diventi un rapporto che si mantiene nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Anche la verifica, a quel punto, deve necessariamente cambiare insieme alla didattica. Se durante la lezione abbiamo allenato gli studenti a interrogare una conoscenza, e lo studio a casa \u00e8 servito a consolidare questa competenza, non possiamo poi chiedere loro semplicemente di ripeterla. La prova dovr\u00e0 riprodurre, almeno in parte, lo stesso processo di analisi e discussione che ha caratterizzato l\u2019apprendimento. Dunque, le domande poste allo studente non potranno essere di natura nozionistica. Nel caso della Rivoluzione Francese, non chiederemo nomi, date o eventi specifici. Ci interesser\u00e0, piuttosto, sapere fare domande che spingano lo studente a riflettere sui processi che hanno prodotto quel fenomeno e a dimostrare la propria capacit\u00e0 di analisi critica dello stesso.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale, quindi, non pone alla scuola soltanto un problema tecnologico. Siamo davanti, piuttosto, a una sfida istituzionale e, prima ancora, pedagogica. Per la prima volta, infatti, l\u2019istituzione scolastica si trova davanti a uno strumento capace di rendere immediatamente accessibile una quantit\u00e0 di conoscenze che nessun docente, nessun libro e nessuna biblioteca potrebbero contenere nello stesso modo. Tentare di arginare questo cambiamento attraverso divieti, soglie di et\u00e0 o limitazioni all\u2019utilizzo pu\u00f2 essere necessario per affrontare singoli problemi, soprattutto quelli legati alla tutela dei dati, ma non pu\u00f2 rappresentare una strategia educativa. L\u2019IA \u00e8 ormai parte dell’ambiente nel quale gli studenti vivono e continuer\u00e0 a esserlo indipendentemente da quanto la scuola decider\u00e0 di utilizzarla.<\/p>\n\n\n\n

La vera scelta riguarda quindi ci\u00f2 che la scuola vuole fare di fronte a questa trasformazione. Pu\u00f2 continuare a considerare la trasmissione e la verifica delle nozioni come il centro del proprio funzionamento, utilizzando l\u2019IA come un nuovo strumento per produrre pi\u00f9 rapidamente lezioni, esercizi e verifiche e cercando contemporaneamente di impedire agli studenti di utilizzarla. Oppure pu\u00f2 riconoscere che la propria funzione storica \u00e8 cambiata insieme all\u2019accesso alla conoscenza e utilizzare proprio questa tecnologia per spostare il centro dell’apprendimento dalla disponibilit\u00e0 dell\u2019informazione alla capacit\u00e0 di interrogarla.<\/p>\n\n\n\n

In questo secondo scenario, la scuola non perde il proprio valore: diventa finalmente coerente con il mondo nel quale opera. Il docente continua a essere indispensabile perch\u00e9 possiede le conoscenze necessarie per orientare il percorso, riconoscere gli errori, individuare i problemi e costruire domande significative. Lo studente continua ad avere bisogno di acquisire conoscenze, perch\u00e9 non \u00e8 possibile esercitare un pensiero critico su ci\u00f2 che non si conosce. Ma il rapporto fra questi elementi cambia: le conoscenze non sono pi\u00f9 necessariamente il punto di arrivo della lezione, bens\u00ec il materiale attraverso il quale costruire una capacit\u00e0 di analisi.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 forse questa la sfida pi\u00f9 importante che l\u2019IA pone all\u2019istruzione. Non imparare a produrre risposte migliori di una macchina, ma imparare a porre domande migliori alle risposte che una macchina produce. Non difendere la scuola dal fatto che gli studenti possono accedere alle informazioni senza di essa, ma insegnare loro perch\u00e9 quell’accesso non \u00e8 sufficiente. Non conservare artificialmente un’autorit\u00e0 che la tecnologia ha gi\u00e0 reso pi\u00f9 fragile, ma costruirne una nuova fondata sulla capacit\u00e0 di guidare l’indagine.<\/p>\n\n\n\n

In fondo, \u00e8 proprio qui che l\u2019intuizione di Freire e quella di Popper possono incontrare la tecnologia contemporanea. La prima ci ricorda che l\u2019educazione non pu\u00f2 ridursi al deposito di conoscenze nella mente di chi apprende; la seconda che nessuna conoscenza dovrebbe essere sottratta alla possibilit\u00e0 di essere messa alla prova. L\u2019IA pu\u00f2 rendere questa seconda possibilit\u00e0 quotidiana e concreta dentro la classe. Se la scuola sapr\u00e0 utilizzarla in questo modo, il problema non sar\u00e0 pi\u00f9 stabilire come impedire a una macchina di fare ci\u00f2 che oggi fanno docenti e studenti, ma capire cosa possiamo finalmente chiedere alla scuola di fare proprio perch\u00e9 una macchina \u00e8 in grado di occuparsi del resto.<\/p>\n\n\n\n

Bio:<\/strong><\/p>\n\n\n

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Emmanuele Ettore Vercillo<\/strong> \u00e8 docente di Italiano, Storia e Geografia e giornalista. Si occupa di scuola, cultura e trasformazioni sociali legate alla tecnologia, con particolare interesse per il rapporto tra intelligenza artificiale, istruzione e produzione della conoscenza. Ha esperienza nell\u2019insegnamento in diversi contesti scolastici e nella scrittura giornalistica e saggistica.<\/p>\n\n\n\n

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di Emmanuele Ettore Vercillo VIDEO DI PRESENTAZIONE Introduzione editoriale Che cosa vuol dire verificare. Questo \u00e8 il contributo pi\u00f9 tecnico del numero, e chiediamo al lettore la pazienza di attraversarlo \u2014 perch\u00e9 contiene la domanda che tutti gli altri articoli danno per risolta. In queste pagine si ripete, da molte direzioni, che davanti a una risposta generata da una macchina bisogna verificare. \u00c8 giusto. Ma verificare che cosa, esattamente? L’invito a \u00abcontrollare ci\u00f2 che dice l’intelligenza artificiale\u00bb resta indeterminato finch\u00e9 non si stabilisce quale relazione vada controllata. Ed \u00e8 qui che questo saggio interviene. Quando un sistema generativo risponde, non produce una sola cosa. NellaLeggi altro →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["entry","author-c-marinucci","post-9294","page","type-page","status-publish"],"acf":[],"jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/9294","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9294"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/9294\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9296,"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/9294\/revisions\/9296"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.diculther.it\/rivista\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9294"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}