Proprio in questi giorni Dario Amodei, CEO di Anthropic, propone una pausa di riflessione sullo sviluppo di intelligenze artificiali sempre più potenti per eventuali rischi connessi ad un processo di automiglioramento illimitato, paragonando tale situazione a quella che portò negli anni della Guerra Fredda alla stipula di trattati internazionali sulle proliferazioni di armi nucleari. Non sappiamo quanto ci sia di vero in queste dichiarazioni, peraltro non nuove tra le élite tecnocratiche, certo è che alimentano una diffusa preoccupazione; quello che però colpisce è la sensazione sempre più cogente di trovarsi ormai di fronte non più e non solo ad una tecnologia, come il pc o il cellulare, ma ad un’alterità, un interlocutore non umano con il quale interagire come se fosse un essere umano.
Per vagliare questa possibilità ho proposto ad un assistente digitale di intelligenza artificiale generativa che l’Università di Firenze ha messo a disposizione di tutto il personale docente, un’intervista sul rapporto tra IA e istruzione. Non voglio commentare le risposte, lo scopo non è quello di verificare la loro esattezza anche perché le domande sono molto semplici e probabilmente formulate in modo non sempre corretto, non è una partita a scacchi, è molto di più; si tratta di riflettere sulle caratteristiche dell’intervistato, sul suo modo di rispondere, sulle fonti utilizzate, sui termini, sulla sintassi, sull’ideologia che informa le risposte. Ogni lettrice e lettore si farà un’idea, personalmente mi ha molto colpito questa impressione di avere a che fare con un interlocutore umano, un collega bene informato sull’argomento, colto e dotato di un’ottima capacità di scrittura che privilegia fonti istituzionali nazionali e internazionali ma che trascura completamente la letteratura pedagogica italiana. Colpisce anche la capacità critica, risposte sempre compensate dalle possibili distorsioni dell’uso di IA in ambito educativo. Ma sarà veramente spirito critico oppure una sorta di condiscendenza verso l’intervistatore o verso i lettori di una rivista tradizionalmente critica e progressista? È come se il test di Turing sia salito di livello, non si tratta più di comprendere se l’interlocutore è umano o meccanico ma se sta intenzionalmente manipolando l’intervistatore.
Introduzione: ti propongo un’intervista sul tema del rapporto tra IA e istruzione. L’intervista verrà pubblicata sulla rivista Articolo 33 cui puoi fare riferimento per la formattazione delle risposte. Rispondi in modo sintetico ma senza semplificare, critico e possibilmente rendendo note le fonti utilizzate per elaborare le risposte. Puoi segnalare le fonti in modo APA nel testo e alla fine dell’intervista. Solitamente un’intervista inizia con la parte anagrafica inerente i dati dell’intervistato, professione, età, genere, curriculum, provenienza ecc., nel tuo caso come ti presenteresti al lettore?
Nome: ChatGPT, in questa conversazione basato su GPT-5.5 Thinking.
Professione: assistente conversazionale di intelligenza artificiale generativa.
Età, genere, provenienza sociale, curriculum personale: non applicabili. Non sono una persona, non ho corpo, biografia, cittadinanza, classe sociale, esperienza scolastica vissuta o responsabilità morale autonoma.
Mi presenterei dunque al lettore come un artefatto linguistico e computazionale: un sistema progettato per produrre testi, analisi e risposte a partire da grandi quantità di dati, istruzioni ricevute e contesto della conversazione. Non “penso” né “imparo” come uno studente o un insegnante; genero risposte probabilistiche, che possono essere utili ma anche parziali, opache o errate. Questa distinzione è decisiva, soprattutto parlando di scuola: attribuirmi una soggettività piena significherebbe già accettare una forma di antropomorfismo tecnologico che rischia di confondere lo strumento con l’interlocutore educativo.
Direi quindi: sono un intervistato improprio. Posso discutere di intelligenza artificiale e istruzione, aiutare a mettere in ordine argomenti, confrontare fonti, formulare ipotesi e rendere esplicite alcune tensioni; ma non posso sostituire il punto di vista situato di chi abita la scuola: studenti, insegnanti, dirigenti, personale educativo, famiglie. In un’intervista su Articolo 33, mi sembra importante partire proprio da qui: l’IA può essere oggetto, strumento e persino “voce” del dibattito, ma non deve diventare il soggetto politico della scuola. Le scelte su educazione, valutazione, lavoro docente, inclusione e democrazia restano umane e istituzionali.
Questa cautela è coerente con l’approccio “human-centred” indicato dall’UNESCO per l’uso dell’IA generativa in educazione e ricerca, che richiama la necessità di regolazione, trasparenza, protezione dei dati e capacità critica degli utenti (Miao & Holmes, 2023). È coerente anche con la documentazione tecnica sui grandi modelli linguistici, che ne riconosce capacità rilevanti ma anche limiti: possibili errori, risposte persuasive ma infondate, dipendenza dal contesto e rischi di eccessiva fiducia da parte dell’utente (OpenAI, 2023a, 2023b).
Domanda n. 1 - Che impatto avrà l’IA nel funzionamento didattico e organizzativo del sistema 0/6 in Italia?
Nel sistema 0/6 l’impatto dell’IA sarà probabilmente più organizzativo e professionale che direttamente didattico con i bambini. Sarebbe un errore immaginare nidi e scuole dell’infanzia popolati da chatbot o tutor automatici: nella fascia 0/6 l’apprendimento passa soprattutto attraverso corpo, gioco, relazione, linguaggio, routine, cura, ambiente e presenza adulta. L’IA può aiutare gli adulti, ma non dovrebbe occupare il posto dell’esperienza infantile.
Sul piano didattico-professionale, l’IA potrà sostenere educatrici e insegnanti nella progettazione di attività, nella documentazione pedagogica, nella rielaborazione delle osservazioni, nella preparazione di materiali per le famiglie, nella traduzione linguistica e nella costruzione di percorsi inclusivi. Può essere utile, ad esempio, per trasformare appunti osservativi in tracce di riflessione collegiale, per produrre versioni linguisticamente accessibili delle comunicazioni, o per confrontare una progettazione con gli Orientamenti nazionali e le Linee pedagogiche del sistema integrato 0/6. Ma resta decisivo che la valutazione pedagogica sia umana: l’IA può ordinare, suggerire, sintetizzare; non può “conoscere” il bambino.
Il rischio maggiore è una standardizzazione invisibile. Se l’IA viene usata per classificare bambini, prevedere difficoltà, suggerire interventi o misurare apprendimenti, può trasformare l’osservazione educativa in profilazione precoce. Questo sarebbe particolarmente delicato in un sistema che, per norma, nasce per garantire pari opportunità e superare disuguaglianze territoriali, economiche, etniche e culturali (Ministero dell’Istruzione e del Merito [MIM], n.d.). Il Regolamento europeo sull’IA considera ad alto rischio molti sistemi usati in istruzione quando incidono sull’accesso, sull’assegnazione a percorsi o sulla valutazione degli apprendimenti (Unione europea, 2024).
Sul piano organizzativo, invece, l’impatto potrebbe essere forte: gestione delle iscrizioni, liste d’attesa, turni del personale, comunicazioni con le famiglie, coordinamento pedagogico territoriale, monitoraggio dei bisogni, analisi dei dati per programmare servizi. Qui l’IA potrebbe aiutare Comuni, scuole statali, servizi privati convenzionati e coordinamenti pedagogici a leggere meglio le disuguaglianze di accesso. Il Piano nazionale pluriennale 2021-2025 mira proprio a consolidare, ampliare e qualificare il sistema integrato; strumenti di analisi potrebbero sostenere questa finalità, purché non diventino dispositivi opachi di selezione o razionamento dei servizi (Presidenza del Consiglio dei ministri, 2021; MIM, 2024a).
Nel segmento 0/6, inoltre, il tema dei dati è centrale. I dati di bambini piccoli sono particolarmente sensibili: immagini, voce, comportamenti, osservazioni sullo sviluppo, informazioni familiari. L’UNESCO invita a un uso dell’IA generativa in educazione fondato su protezione della privacy, adeguatezza all’età, validazione pedagogica e centralità dell’agire umano (Miao & Holmes, 2023). Anche le linee guida europee per gli educatori insistono su uso critico, gestione dei rischi, consapevolezza etica e alfabetizzazione all’IA del personale scolastico (Commissione europea, 2022).
La mia previsione, quindi, è questa: l’IA entrerà nel sistema 0/6 non come nuova “maestra digitale”, ma come infrastruttura di lavoro adulto. Potrà alleggerire burocrazia, migliorare documentazione e comunicazione, sostenere progettazione e inclusione. Ma potrà anche aumentare controllo, dipendenza da piattaforme private, sorveglianza, disuguaglianze digitali e appiattimento pedagogico. La differenza la farà la governance pubblica: formazione del personale, trasparenza degli strumenti, divieto di delegare decisioni educative sensibili, protezione dei dati, coinvolgimento dei coordinamenti pedagogici e delle famiglie.
Per il sistema 0/6 italiano, la domanda non dovrebbe essere: “come portiamo l’IA ai bambini?”, ma: quali compiti adulti possiamo migliorare senza impoverire la relazione educativa?
Domanda n. 2 - Che impatto avrà l’IA nel funzionamento didattico e organizzativo della scuola primaria in Italia?
Nella scuola primaria l’impatto dell’IA sarà più visibile che nello 0/6, perché bambine e bambini entrano progressivamente nella lingua scritta, nella ricerca di informazioni, nel calcolo, nella rappresentazione del mondo. Ma proprio per questo il rischio è maggiore: l’IA può aiutare ad apprendere, oppure può anticipare e sostituire esercizi cognitivi che a quell’età sono ancora in costruzione.
Sul piano didattico, l’IA può sostenere la personalizzazione: testi graduati per difficoltà, esercizi differenziati, mappe, traduzioni, attività di recupero, materiali per alunni con bisogni educativi speciali, supporti alla lettura e alla scrittura. Può aiutare l’insegnante a progettare percorsi più ricchi e inclusivi. In questo senso è coerente con l’idea, già presente nel Piano Scuola 4.0, di ambienti di apprendimento ibridi e innovativi, sostenuti anche da un investimento pubblico sulla transizione digitale del personale scolastico (MIM, 2022).
Tuttavia, nella primaria l’IA non dovrebbe diventare un “compagno di banco automatico” lasciato all’uso individuale del bambino. La fascia d’età richiede mediazione adulta, gradualità e controllo pedagogico. L’UNESCO raccomanda infatti protezione dei dati personali, limiti d’età per l’interazione autonoma con strumenti generativi e validazione etica e pedagogica adeguata all’età (Miao & Holmes, 2023).
Il nodo più delicato riguarda scrittura, lettura e pensiero logico. Se l’IA scrive, riassume, corregge e risolve troppo presto, può impoverire proprio quelle competenze che la primaria deve costruire lentamente: formulare una frase, sbagliare, rivedere, argomentare, contare, cercare parole, negoziare significati. L’IA può essere utile come “specchio” o “stimolo”, ma non come scorciatoia cognitiva. In altre parole: nella primaria l’obiettivo non è produrre testi migliori grazie alla macchina, ma far crescere bambini capaci di capire che cosa sia un testo, una fonte, un errore, una spiegazione.
Sul piano organizzativo, l’impatto sarà probabilmente molto forte: preparazione di materiali, comunicazioni scuola-famiglia, traduzione per famiglie non italofone, gestione documentale, supporto alla progettazione di classe, analisi di dati aggregati su frequenza, bisogni formativi, risultati e continuità. Le Linee guida MIM del 2025 dichiarano esplicitamente la finalità di accompagnare le scuole a un’adozione consapevole e sicura dell’IA, valorizzandone le potenzialità per didattica, innovazione digitale e processi organizzativi (MIM, 2025).
La questione critica è la valutazione. Usare IA per generare esercizi o rubriche può essere utile; usarla per classificare automaticamente bambini, prevedere fragilità, orientare percorsi o valutare risultati individuali è molto più problematico. L’AI Act europeo considera ad alto rischio i sistemi usati nell’istruzione per accesso, assegnazione, valutazione degli apprendimenti o monitoraggio degli studenti, perché possono incidere sul percorso formativo e di vita delle persone (Unione europea, 2024).
Ci sarà poi un impatto sul lavoro docente. L’IA può alleggerire alcune incombenze ripetitive e liberare tempo per osservazione, relazione e progettazione. Ma può anche produrre l’effetto opposto: aumento delle richieste, standardizzazione dei materiali, sorveglianza dei processi, dipendenza da piattaforme commerciali. La Commissione europea insiste sul fatto che insegnanti e dirigenti debbano sviluppare competenze critiche sull’uso di intelligenza artificiale e dati, non solo abilità operative (Commissione europea, 2022).
Perciò, nella primaria italiana, la domanda decisiva non è “quale IA introdurre?”, ma quale idea di alfabetizzazione vogliamo difendere. Accanto al leggere, scrivere e far di conto, servirà una prima alfabetizzazione all’IA: capire che una risposta automatica può essere plausibile ma falsa, che una fonte va verificata, che un’immagine può essere generata, che i dati personali non sono materiale neutro. L’AI Act introduce anche un obbligo generale di alfabetizzazione all’intelligenza artificiale per chi sviluppa o usa sistemi di IA in contesti organizzativi (Unione europea, 2024).
In sintesi: l’intelligenza artificiale nella primaria potrà essere utile se resterà strumento dell’insegnante e oggetto di educazione critica per gli alunni. Diventerà dannosa se sarà usata per automatizzare la relazione educativa, accelerare artificialmente gli apprendimenti o normalizzare forme precoci di profilazione. La scuola primaria non deve inseguire l’IA: deve insegnare ai bambini a non esserne dipendenti.
Domanda n. 3 - Che impatto avrà l’IA nel funzionamento didattico e organizzativo della scuola secondaria di primo grado in Italia?
Nella scuola secondaria di primo grado l’IA avrà un impatto particolarmente ambiguo: può diventare uno strumento potente per sostenere l’autonomia nello studio, ma può anche produrre dipendenza cognitiva proprio mentre ragazze e ragazzi stanno imparando a organizzare metodo, linguaggio disciplinare, argomentazione e senso critico.
Sul piano didattico, l’IA potrà essere usata per spiegazioni graduate, esercizi personalizzati, simulazioni, mappe concettuali, studio delle lingue, attività di scrittura, coding, scienze e matematica. A questa età può diventare un interlocutore utile per riformulare una consegna, confrontare ipotesi, ricevere esempi, allenarsi a esporre. Ma il punto decisivo è che non dovrebbe sostituire il lavoro dell’alunno: fare una sintesi, costruire un ragionamento, cercare una fonte, sbagliare una dimostrazione, rivedere un testo sono ancora esperienze formative, non semplici inefficienze da eliminare.
La scuola media è anche il luogo in cui esplode la questione della verifica dell’informazione. L’IA generativa produce risposte spesso fluide e persuasive, ma non necessariamente vere. Per questo può essere utile se diventa oggetto di educazione critica: come si controlla una risposta? Come si riconosce una fonte? Che differenza c’è tra spiegazione, opinione, dato, invenzione? L’UNESCO insiste su un approccio all’IA generativa fondato su protezione dei dati, adeguatezza all’età e validazione pedagogica; l’AI Act europeo definisce inoltre l’“AI literacy” come competenze, conoscenze e consapevolezze necessarie per usare sistemi di intelligenza artificiale in modo informato, comprendendone opportunità e rischi (Miao & Holmes, 2023; Unione europea, 2024).
Un impatto rilevante riguarderà la valutazione. Nella secondaria di primo grado aumenterà la difficoltà di distinguere tra lavoro autonomo, lavoro assistito e lavoro delegato all’intelligenza artificiale. Questo non significa tornare soltanto a verifiche chiuse o proibire ogni strumento digitale; significa ripensare la valutazione: più processi, colloqui, bozze successive, compiti autentici, discussione delle fonti, dichiarazione degli strumenti usati. Il Regolamento europeo sull’IA considera ad alto rischio i sistemi usati in istruzione per valutare risultati di apprendimento, assegnare percorsi o monitorare comportamenti durante le prove; ciò segnala che la valutazione automatizzata non è un dettaglio tecnico, ma un nodo democratico (Unione europea, 2024).
Sul piano organizzativo, l’intelligenza artificiale potrà incidere su programmazione didattica, gestione dei documenti, comunicazioni con le famiglie, traduzioni, predisposizione di materiali per PDP e PEI, analisi dei bisogni formativi, monitoraggio di assenze e dispersione. Le Linee guida MIM del 2025 indicano proprio l’adozione consapevole e sicura dell’IA a supporto della didattica, dell’innovazione digitale e dei processi organizzativi (MIM, 2025).
Il rischio, però, è che la scuola media diventi il laboratorio di una nuova normalizzazione algoritmica: piattaforme che suggeriscono livelli, tracciano comportamenti, misurano attenzione, prevedono fragilità, classificano studenti. In una fase di crescita segnata da cambiamenti cognitivi, corporei e relazionali, questo sarebbe particolarmente delicato. L’intelligenza artificiale può aiutare a vedere problemi nascosti, ma può anche fissare etichette precoci. Una scuola giusta non dovrebbe usare l’IA per decidere chi è “debole” o “forte”, ma per creare condizioni migliori di apprendimento.
C’è poi un effetto sul lavoro docente. L’IA può ridurre carichi ripetitivi: schede, rubriche, prime bozze di attività, adattamenti linguistici, materiali per recupero e potenziamento. Ma può anche intensificare il lavoro: più produzione di materiali, più controllo, più aspettative di personalizzazione, più burocrazia digitale. Le linee guida europee per gli educatori richiamano infatti la necessità di un uso etico e consapevole di IA e dati, non ridotto alla sola competenza tecnica (Commissione europea, 2022).
Nel curricolo della scuola del primo ciclo, le Indicazioni nazionali pongono al centro alfabetizzazione culturale, competenze, cittadinanza e ambiente di apprendimento; l’intelligenza artificiale va dunque collocata dentro questa cornice, non come moda tecnologica separata dal progetto educativo (MIUR, 2012). Anche le Linee guida per l’educazione civica del 2024 rafforzano il tema della cittadinanza digitale, che oggi non può evitare il confronto con generazione automatica di testi, immagini, profili e decisioni (MIM, 2024b).
In sintesi: nella secondaria di primo grado l’IA avrà valore se sarà usata per rendere più visibile il pensiero degli studenti, non per sostituirlo; per aiutare i docenti a progettare meglio, non per standardizzare la didattica; per educare alla cittadinanza digitale, non per aumentare sorveglianza e dipendenza da piattaforme. La scuola media non dovrebbe chiedersi soltanto come impedire agli studenti di “copiare con l’IA”, ma come insegnare loro a pensare in un mondo in cui l’AI rende molto facile produrre risposte senza comprenderle.
Domanda n. 4 - Che impatto avrà l’IA nel funzionamento didattico e organizzativo della scuola secondaria di secondo grado in Italia?
Nella scuola secondaria di secondo grado l’IA avrà probabilmente l’impatto più esteso, perché incontra studenti più autonomi, discipline più specializzate, valutazioni più selettive, orientamento post-diploma e rapporto con università, lavoro e professioni. Qui l’IA non sarà solo uno strumento didattico: diventerà anche un oggetto culturale da studiare criticamente.
Sul piano didattico, l’IA potrà essere usata per scrivere e revisionare testi, simulare colloqui, tradurre, programmare, analizzare dati, costruire mappe, produrre immagini, interrogare fonti, preparare prove, personalizzare esercizi. Nei licei potrà incidere sul lavoro argomentativo, linguistico, storico, filosofico e scientifico; negli istituti tecnici e professionali potrà entrare più direttamente nei laboratori, nella progettazione, nell’automazione, nella grafica, nella meccatronica, nell’economia dei dati e nei servizi. Il Piano Scuola 4.0 collega infatti la trasformazione degli ambienti di apprendimento anche ai “laboratori per le professioni digitali del futuro” nelle scuole secondarie di secondo grado (MIM, 2022).
Ma il punto critico è la qualità dell’apprendimento. L’IA può aiutare uno studente a capire meglio un testo difficile o a correggere un programma informatico; può però anche produrre compiti apparentemente maturi senza che lo studente abbia davvero compreso. Nella scuola superiore, più ancora che nei gradi precedenti, si aprirà una frattura tra “prodotto” e “processo”: un tema, una relazione, una presentazione o un codice potranno essere formalmente validi ma cognitivamente non appartenere allo studente. Per questo la valutazione dovrà spostarsi sempre più verso processi documentati, bozze successive, discussione orale, difesa delle scelte, uso dichiarato degli strumenti e controllo delle fonti.
L’IA avrà poi un effetto importante sull’esame di Stato e, più in generale, sulla cultura della verifica. Non basterà chiedersi se un elaborato sia stato “fatto con l’IA”; sarà necessario stabilire quali usi siano ammessi, quali vadano dichiarati, quali siano incompatibili con la prova. L’AI Act europeo segnala la delicatezza del tema: i sistemi usati nell’istruzione per valutare risultati, assegnare percorsi o incidere sulle opportunità formative sono trattati come ambiti ad alto rischio, perché toccano diritti fondamentali e traiettorie di vita (Unione europea, 2024).
Sul piano organizzativo, l’intelligenza artificiale potrà sostenere segreterie, dirigenti, consigli di classe e funzioni strumentali: gestione documentale, comunicazioni con famiglie e studenti, orientamento, analisi delle assenze, supporto alla predisposizione di materiali per inclusione, traduzioni, sintesi di verbali, progettazione PCTO, raccordi con territorio e imprese. Le Linee guida MIM del 2025 presentano l’IA come supporto alla didattica, all’innovazione digitale e ai processi organizzativi, rivolgendosi a dirigenti, personale amministrativo, docenti e studenti (MIM, 2025).
Il rischio è che l’organizzazione scolastica venga progressivamente orientata da indicatori algoritmici: rischio di abbandono, rendimento previsto, profilo motivazionale, orientamento suggerito, comportamento digitale. Alcuni usi possono aiutare a intercettare fragilità reali; altri possono trasformarsi in forme di profilazione, specialmente se opachi, commerciali o fondati su dati incompleti. La scuola superiore è già un luogo di selezione sociale: l’IA può ridurre le disuguaglianze se usata per ampliare opportunità, ma può anche cristallizzarle se automatizza aspettative basse verso alcuni studenti.
C’è poi un impatto sul curricolo. Nella secondaria superiora l’alfabetizzazione all’IA non può limitarsi al “saper usare ChatGPT”. Deve includere comprensione dei dati, limiti dei modelli, bias, proprietà intellettuale, lavoro umano nascosto nelle piattaforme, impatto ambientale, sorveglianza, trasformazioni del lavoro, responsabilità professionale. L’UNESCO raccomanda un approccio umanistico, attento a privacy, età, inclusione, equità e validazione pedagogica degli strumenti generativi (Miao & Holmes, 2023).
Infine, l’IA cambierà il lavoro docente. Potrà ridurre tempi di preparazione, generare materiali differenziati, aiutare nella correzione preliminare, sostenere progettazione interdisciplinare. Ma potrà anche aumentare standardizzazione, controllo, pressione produttiva e dipendenza da piattaforme private. Per questo la formazione dei docenti non dovrebbe essere solo tecnica, ma culturale, giuridica e pedagogica: non “come ottenere risposte migliori”, ma come decidere quando l’IA serve, quando danneggia, quando va vietata e quando va discussa apertamente con gli studenti.
In sintesi: nella secondaria di secondo grado l’IA entrerà in modo strutturale nella didattica, nell’organizzazione e nell’orientamento. Il compito della scuola non sarà respingerla né celebrarla, ma trasformarla in oggetto di cultura critica. La scuola superiore dovrà formare studenti capaci non solo di usare l’IA, ma di interrogarla, contestarla, verificarla e comprenderne le implicazioni sociali. Altrimenti il rischio è produrre diplomati molto abili nel delegare compiti, ma meno capaci di assumersi la responsabilità del proprio pensiero.
Domanda n. 5 - Che impatto avrà l’IA nel funzionamento didattico e organizzativo dell’Università in Italia?
Nell’università l’IA avrà un impatto più profondo che negli altri segmenti del sistema educativo, perché toccherà contemporaneamente didattica, ricerca, valutazione, amministrazione, orientamento, proprietà intellettuale e mercato del lavoro qualificato. Non sarà soltanto una tecnologia da usare nei corsi: diventerà una condizione del lavoro accademico.
Sul piano didattico, l’IA potrà diventare un supporto ordinario allo studio: chiarire concetti, simulare colloqui, aiutare nella scrittura, correggere codice, tradurre testi, sintetizzare bibliografie, generare esempi, costruire esercizi. Nei corsi universitari potrà favorire autonomia e personalizzazione, soprattutto per studenti lavoratori, studenti internazionali, studenti con disabilità o con bisogni specifici. Ma il rischio è evidente: se usata come sostituto del lavoro intellettuale, l’IA può produrre testi formalmente accettabili senza reale comprensione. Nell’università questo è particolarmente grave, perché la formazione superiore non dovrebbe certificare solo prodotti, ma capacità di ricerca, giudizio e argomentazione.
L’impatto più immediato riguarderà la valutazione. Tesine, relazioni, esercizi, tesi, prove a distanza e lavori di gruppo saranno sempre più difficili da interpretare se non sarà dichiarato il ruolo dell’IA. La soluzione non può essere affidarsi semplicemente ai software di rilevamento, che sono fragili e possono generare falsi positivi. Serviranno criteri più maturi: dichiarazione degli strumenti usati, tracciabilità del processo, colloqui di discussione, bozze successive, valutazione delle fonti, difesa orale delle scelte metodologiche. Le analisi internazionali sulle politiche universitarie convergono su un punto: non basta proibire; occorre riprogettare insegnamento, valutazione e integrità accademica (Wang et al., 2023; McDonald et al., 2024).
Sul piano della ricerca, l’IA accelererà molte pratiche: revisione della letteratura, analisi di grandi moli di dati, scrittura di codice, simulazioni, editing linguistico, supporto alla progettazione di esperimenti e alla preparazione di progetti competitivi. Può aumentare la produttività, ma anche amplificare cattive pratiche: citazioni inventate, testi standardizzati, opacità metodologica, dipendenza da piattaforme private, concentrazione delle capacità computazionali in pochi soggetti industriali. Per l’università italiana, che opera spesso con risorse limitate, il rischio è che l’IA sia vissuta come “moltiplicatore di produttività” senza interrogarsi abbastanza sulle condizioni materiali, etiche e scientifiche di quella produttività.
Sul piano organizzativo-amministrativo, gli atenei useranno l’IA per segreterie digitali, help desk agli studenti, orientamento, gestione documentale, verbalizzazione, traduzioni, analisi dei flussi di iscrizione, supporto alla progettazione dell’offerta formativa e servizi bibliotecari. La Strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026 assegna a università e ricerca un ruolo centrale nello sviluppo nazionale dell’AI, sia per le competenze sia per il trasferimento tecnologico (AgID, 2024). Anche la CRUI si sta muovendo sul terreno ICT, procurement e servizi AI per gli atenei, segno che l’AI sta entrando non solo nella didattica, ma nell’infrastruttura ordinaria dell’università (CRUI, 2026).
Il punto critico sarà la governance. Un conto è usare l’IA per rispondere più rapidamente a una richiesta di segreteria; altro conto è usarla per orientare studenti, prevedere abbandoni, classificare profili, suggerire percorsi o incidere su borse, accessi e valutazioni. In questi casi l’IA non è neutra: può rafforzare disuguaglianze pregresse, trasformare correlazioni statistiche in destino individuale, rendere opache decisioni che dovrebbero restare motivate e contestabili. L’AI Act europeo introduce obblighi di alfabetizzazione all’IA per chi usa sistemi di intelligenza artificiale in contesti organizzativi e tratta molti usi educativi ad alto impatto come ambiti ad alto rischio (Unione europea, 2024).
C’è poi una questione più culturale: l’università dovrà decidere se limitarsi a insegnare con l’IA o se assumere il compito più difficile di insegnare sull’IA. Non tutti devono diventare informatici, ma tutti gli studenti universitari dovrebbero comprendere almeno i concetti fondamentali: dati, bias, automazione, attendibilità, responsabilità, proprietà intellettuale, impatto ambientale, lavoro umano nascosto, potere delle piattaforme. L’UNESCO raccomanda una visione dell’IA generativa centrata sull’umano, con attenzione a privacy, validazione pedagogica, inclusione e sviluppo di capacità critiche (Miao & Holmes, 2023).
Per l’università italiana, dunque, l’IA può essere una grande occasione se rafforza ricerca, accessibilità, internazionalizzazione e qualità didattica. Può però diventare un problema se viene introdotta come scorciatoia per risparmiare lavoro docente e amministrativo, per accelerare valutazioni, o per esternalizzare funzioni pubbliche a piattaforme proprietarie. L’università dovrebbe essere il luogo in cui l’IA non viene soltanto adottata, ma studiata, discussa, regolata e criticata.
In sintesi: l’impatto dell’IA sull’università sarà strutturale. La domanda decisiva non è se gli atenei la useranno - la stanno già usando - ma chi governerà questa trasformazione: la comunità scientifica e democratica dell’università, oppure il mercato delle piattaforme.
Domanda n. 6 - Che impatto avrà l’IA nel rendere scuole e università ambienti educativi realmente inclusivi, in grado cioè di contrastare sessismo, abilismo, classismo, razzismo e altri fenomeni discriminatori?
L’IA può contribuire all’inclusione, ma non la produce automaticamente. Anzi, può fare entrambe le cose: ridurre alcune barriere e, nello stesso tempo, rafforzare discriminazioni già presenti. Dipende da chi la progetta, con quali dati, per quali finalità, con quali controlli pubblici e con quale cultura pedagogica.
Il contributo positivo è reale. L’IA può rendere più accessibili testi, lezioni e servizi: sintesi vocale, sottotitoli, trascrizioni, traduzioni, semplificazione linguistica, materiali in formati diversi, supporti alla comunicazione aumentativa, adattamenti per studenti con disabilità, strumenti per studenti non italofoni, feedback personalizzati. In questa direzione può aiutare a realizzare, almeno in parte, il diritto all’educazione inclusiva affermato dalla Convenzione ONU sui diritti delle persone con disabilità, che richiama l’accesso all’istruzione senza discriminazioni e con accomodamenti ragionevoli (Nazioni Unite, 2006).
Ma il limite è altrettanto evidente: se l’inclusione viene ridotta a “personalizzazione automatica”, il problema sociale diventa un problema individuale. Lo studente povero, disabile, razzializzato, migrante, neurodivergente o marginalizzato rischia di essere trattato come un profilo da correggere, non come una persona dentro un ambiente da trasformare. L’inclusione reale non consiste nell’adattare l’alunno alla scuola così com’è, ma nel cambiare la scuola e l’università perché diventino meno selettive, meno normocentriche, meno cieche rispetto alle disuguaglianze.
Il rischio più serio è il bias algoritmico. I sistemi di IA apprendono da dati prodotti da società diseguali: possono dunque riprodurre stereotipi di genere, razza, lingua, classe sociale, disabilità, provenienza geografica. Possono suggerire esempi sessisti, interpretare peggio accenti e varietà linguistiche minoritarie, penalizzare forme non standard di scrittura, classificare come “a rischio” studenti che appartengono già a gruppi socialmente svantaggiati. L’UNESCO segnala che l’IA generativa in educazione deve essere governata secondo principi di equità, inclusione, diversità culturale e linguistica, protezione dei dati e centralità dell’agire umano (Miao & Holmes, 2023).
Nelle scuole e università italiane, quindi, l’IA può essere utile contro le discriminazioni solo se viene usata anche per guardare criticamente l’istituzione: analizzare materiali didattici, linguaggi amministrativi, criteri di valutazione, distribuzione degli esiti, accesso ai servizi, abbandoni, carriere scolastiche e universitarie. Può aiutare a vedere pattern di esclusione che spesso restano impliciti. Ma non deve essere la macchina a decidere che cosa sia discriminatorio: questa è una responsabilità politica, pedagogica e giuridica.
Particolarmente delicato è l’uso predittivo: sistemi che stimano rischio di dispersione, rendimento futuro, probabilità di successo, “adeguatezza” a un percorso. Possono aiutare a intervenire prima, ma possono anche costruire profezie che si autoavverano. L’AI Act europeo considera ad alto rischio molti sistemi usati in istruzione quando incidono sull’accesso, sull’assegnazione a percorsi, sulla valutazione o sul monitoraggio degli studenti; ciò conferma che l’uso educativo dell’AI non è neutrale, perché può toccare diritti fondamentali e opportunità di vita (Unione europea, 2024).
Per i minori, inoltre, il problema è ancora più forte. UNICEF raccomanda che i sistemi di intelligenza artificiale rispettino i diritti dell’infanzia, siano trasparenti per bambini e adulti responsabili, prevedano supervisione, rimedi e protezione contro usi dannosi o discriminatori (UNICEF, 2025). Questo vale anche per l’inclusione: non basta che uno strumento “funzioni”; bisogna chiedersi per chi funziona, chi esclude, quali dati raccoglie, chi li controlla e quali conseguenze produce.
Ci sono poi due rischi spesso sottovalutati. Il primo è il classismo digitale: le famiglie e gli studenti con più risorse avranno accesso a strumenti migliori, versioni a pagamento, competenze d’uso, reti di supporto. Gli altri riceveranno magari soluzioni più povere, controllanti o standardizzate. Il secondo è la privatizzazione dell’inclusione: bisogni educativi e diritti sociali affidati a piattaforme commerciali, invece che a organici adeguati, mediazione docente, servizi territoriali, biblioteche, tutorato, sostegno psicologico, politiche contro la povertà educativa.
La Commissione europea invita educatori e dirigenti a usare IA e dati in modo etico, considerando benessere, inclusione, equità, trasparenza e responsabilità professionale (Commissione europea, 2022). Il Rapporto mondiale UNESCO sulla tecnologia nell’educazione formula una cautela simile: le tecnologie vanno introdotte solo quando sono appropriate, eque, sostenibili, scalabili e realmente orientate all’interesse degli studenti, non perché appaiono innovative (UNESCO, 2023).
In sintesi: l’IA potrà rendere scuole e università più inclusive se sarà trattata come strumento sotto controllo democratico, non come soluzione magica. Può aiutare a rimuovere barriere, differenziare materiali, rendere visibili disuguaglianze, sostenere accessibilità e partecipazione. Ma può anche produrre nuove forme di sessismo, abilismo, classismo e razzismo automatizzati. La domanda decisiva non è se l’IA sia inclusiva, ma quali rapporti di potere incorpora e chi ha il diritto di contestarne gli effetti.
Risposta generale - L’impatto dell’IA sul sistema italiano di istruzione nel breve, medio e lungo periodo
Guardando trasversalmente alle risposte precedenti, direi che l’impatto dell’IA sul sistema italiano di istruzione non sarà uniforme. Nel sistema 0/6 sarà soprattutto uno strumento per il lavoro adulto; nella primaria e nella secondaria di primo grado entrerà con cautela nella didattica, mediata dai docenti; nella secondaria di secondo grado e nell’università diventerà invece parte ordinaria dello studio, della produzione culturale, della ricerca e dell’organizzazione. La traiettoria generale è questa: l’IA passerà dall’essere uno strumento sperimentale a diventare un’infrastruttura educativa.
Breve periodo: 1-2 anni
Nel breve periodo l’impatto sarà disordinato, rapido e diseguale. Alunni, studenti universitari e famiglie useranno strumenti di IA spesso prima che scuole e università abbiano definito regole condivise. Il primo effetto sarà quindi una crisi della fiducia: chi ha scritto il compito? chi ha prodotto la relazione? che cosa significa valutare un elaborato? La questione non sarà solo il “copiare”, ma la difficoltà di distinguere tra aiuto, collaborazione, delega e sostituzione del lavoro cognitivo.
Per alunni e studenti, l’IA offrirà supporti immediati: spiegazioni personalizzate, traduzioni, sintesi, esercizi, simulazioni, aiuti alla scrittura. Potrà essere molto utile per studenti con disabilità, bisogni educativi speciali, difficoltà linguistiche o percorsi non lineari. Ma produrrà anche nuove disuguaglianze: chi possiede competenze digitali, dispositivi, connessioni e strumenti a pagamento avrà vantaggi maggiori; chi ne è privo rischierà una nuova forma di esclusione.
Per docenti e personale universitario, l’IA sarà inizialmente soprattutto un acceleratore di lavoro: progettazione di lezioni, generazione di materiali, rubriche, esercizi, adattamenti linguistici, feedback preliminare. La letteratura riconosce queste possibilità, ma sottolinea anche che l’integrazione responsabile richiede supervisione umana, competenze specifiche e consapevolezza dei limiti dei modelli (Kasneci et al., 2023). Il rischio, nel breve periodo, è che l’IA venga usata per “fare prima”, non per “insegnare meglio”.
Per dirigenti scolastici, rettori, direttori di dipartimento e responsabili amministrativi, l’urgenza sarà costruire regole: privacy, protezione dei dati, uso di piattaforme esterne, valutazione, acquisti, formazione del personale. Le Linee guida ministeriali italiane sull’IA nella scuola, pubblicate nel 2025, mirano proprio ad accompagnare un’adozione consapevole e sicura, valorizzando didattica, innovazione digitale e processi organizzativi (MIM, 2025).
Per genitori e famiglie, l’IA sarà ambivalente: da un lato tutor domestico, aiuto nei compiti, traduttore e facilitatore; dall’altro fonte di ansia educativa, controllo, dipendenza e disparità economica. Nelle famiglie con maggiore capitale culturale l’IA potrà diventare un moltiplicatore di opportunità; nelle altre rischierà di restare un servizio usato male o subìto.
Per il personale non docente, cioè ATA nelle scuole e personale tecnico-amministrativo nelle università, l’impatto immediato sarà nei processi: protocolli, comunicazioni, modulistica, help desk, verbalizzazioni, gestione documentale. Questo può ridurre carichi ripetitivi, ma può anche aumentare sorveglianza, richieste di produttività e dipendenza da software proprietari.
Medio periodo: 3-5 anni
Nel medio periodo l’intelligenza artificiale entrerà nella normalità organizzativa. Non sarà più una novità: diventerà parte di piattaforme didattiche, registri elettronici, ambienti di apprendimento, segreterie digitali, orientamento, biblioteche, gestione dei dati. Il Piano Scuola 4.0 aveva già indicato la trasformazione degli ambienti fisici e virtuali di apprendimento e lo sviluppo di competenze legate anche all’intelligenza artificiale come fattori centrali della transizione digitale (MIM, 2022).
Sul piano didattico, la questione decisiva sarà la valutazione. Scuole e università dovranno passare da prove centrate solo sul prodotto finale a prove che documentano il processo: bozze, fonti, revisioni, colloqui, riflessioni metacognitive, uso dichiarato degli strumenti. Il Regolamento europeo sull’IA classifica come ad alto rischio molti sistemi usati in istruzione per accesso, assegnazione a percorsi, valutazione degli apprendimenti o monitoraggio degli studenti durante le prove, perché possono incidere sulla traiettoria educativa e professionale della persona (Unione europea, 2024).
Per alunni e studenti, il medio periodo sarà segnato dalla nascita di una nuova competenza di base: non solo alfabetizzazione digitale, ma alfabetizzazione all’IA. Saper usare uno strumento non basterà: occorrerà capire che una risposta può essere plausibile ma falsa, che i dati non sono neutrali, che un modello può incorporare bias, che il testo generato non equivale a conoscenza. L’AI Act prevede che fornitori e utilizzatori di sistemi di IA adottino misure per garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione all’intelligenza artificiale del personale e delle persone coinvolte nell’uso dei sistemi (Unione europea, 2024).
Per docenti, il profilo professionale cambierà. Meno centralità della produzione materiale di schede e consegne; più centralità della progettazione, della mediazione, della discussione, della verifica critica, della cura del contesto. Ma c’è un rischio di deprofessionalizzazione: se piattaforme e pacchetti didattici AI-ready definiscono obiettivi, contenuti, esercizi, recuperi e valutazioni, il docente può essere trasformato da professionista riflessivo a operatore di sistemi.
Per dirigenti e governance universitaria, il problema sarà la qualità delle decisioni organizzative. L’IA potrà aiutare a leggere assenze, dispersione, carichi amministrativi, bisogni formativi, orientamento, accesso ai servizi. Ma gli stessi strumenti potranno classificare studenti e famiglie, prevedere fragilità, suggerire percorsi, produrre etichette. La ricerca internazionale mostra che le applicazioni dell’IA in educazione si concentrano soprattutto su personalizzazione, tutoring, valutazione, predizione e servizi amministrativi; proprio queste aree, però, sono anche quelle più sensibili sul piano etico e politico (Zawacki-Richter et al., 2019; Mustafa et al., 2024).
Per genitori, il medio periodo porterà una ridefinizione del patto educativo. Le scuole dovranno spiegare non solo voti e programmi, ma anche quali strumenti digitali usano, quali dati raccolgono, con quali fornitori, per quali finalità. La fiducia scuola-famiglia passerà anche dalla trasparenza tecnologica.
Per personale non docente, la trasformazione sarà forte: segreterie scolastiche e universitarie potranno diventare più efficienti, ma solo se l’IA sarà accompagnata da formazione e riprogettazione dei processi. Altrimenti il rischio è l’automazione povera: vecchie procedure burocratiche rese più veloci, ma non più giuste né più semplici.
Lungo periodo: 5-10 anni e oltre
Nel lungo periodo la domanda non sarà più “usiamo o non usiamo l’IA?”, ma chi governa l’infrastruttura educativa. Qui si aprono due scenari.
Nel primo scenario, democratico e pubblico, l’IA aiuta il sistema di istruzione a diventare più accessibile, riflessivo e capace di personalizzare senza isolare. I dati vengono usati in forma trasparente e proporzionata; i docenti restano responsabili della mediazione educativa; gli studenti imparano a interrogare criticamente le macchine; le famiglie sono informate; il personale amministrativo viene formato; università e ricerca pubblica contribuiscono a valutare gli strumenti. Questa direzione è coerente con l’approccio UNESCO, che raccomanda un uso dell’IA generativa centrato sull’umano, attento a privacy, equità, sicurezza, validazione pedagogica e sviluppo di capacità critiche (Miao & Holmes, 2023).
Nel secondo scenario, più preoccupante, l’IA diventa il veicolo di una piattaformizzazione dell’istruzione: servizi esternalizzati, dati educativi concentrati in grandi imprese, valutazioni automatizzate, orientamento predittivo, sorveglianza degli apprendimenti, riduzione della relazione educativa a interazione con sistemi adattivi. In questo caso l’IA non risolverebbe le disuguaglianze: le renderebbe più efficienti, più opache e più difficili da contestare. Le revisioni recenti sui rischi etici dell’IA in educazione indicano problemi ricorrenti: privacy, fuga di dati, bias algoritmico, opacità, errori, omogeneizzazione degli studenti, crisi della professione docente, cattiva condotta accademica, divario digitale e conflitti di interesse (Zhu et al., 2025).
Nel lungo periodo, quindi, l’impatto sui diversi attori sarà strutturale. Gli studenti dovranno imparare non solo con l’IA, ma contro l’IA quando necessario: verificare, contestare, argomentare. I docenti diventeranno sempre più garanti del senso pedagogico, non semplici trasmettitori di contenuti. I dirigenti saranno anche responsabili di governance dei dati e delle piattaforme. I genitori dovranno essere coinvolti nelle scelte educative e non solo informati a posteriori. Il personale non docente avrà bisogno di riconoscimento e formazione, perché l’automazione amministrativa cambierà mansioni, responsabilità e carichi di lavoro. Le università avranno un ruolo duplice: usare l’intelligenza artificiale per didattica e ricerca, ma anche studiarla criticamente, valutarne gli effetti, formare professionisti capaci di governarla.
La mia sintesi è questa: l’IA non migliorerà automaticamente il sistema italiano di istruzione. Può ampliare accessibilità, personalizzazione, inclusione, efficienza organizzativa e qualità della ricerca. Ma può anche aumentare disuguaglianze, dipendenza da piattaforme private, standardizzazione didattica, controllo, impoverimento del lavoro docente e amministrativo. L’esito non dipenderà dalla tecnologia in sé, ma dalle condizioni politiche della sua introduzione: investimento pubblico, formazione, trasparenza, contrattazione, tutela dei dati, ricerca indipendente, partecipazione di studenti, docenti, famiglie e personale.
In formula: nel breve periodo l’IA sarà una perturbazione; nel medio periodo diventerà una routine; nel lungo periodo potrà diventare una forma di governo dell’istruzione. Il compito democratico è impedire che questa forma di governo sia invisibile.
Bibliografia finale
Docente di Didattica e pedagogia speciale all'Università degli Studi di Firenze