L’IA mette davvero soltanto una parola dopo l’altra?

In breve

Dire che un modello linguistico “mette semplicemente una parola dopo l’altra” è corretto, ma può essere fuorviante. La generazione avviene effettivamente attraverso la previsione del token successivo, ma per riuscirci il modello utilizza rappresentazioni e relazioni apprese da enormi quantità di linguaggio. È questo che gli consente di confrontare, classificare, inferire, argomentare e ristrutturare problemi. Capire questo passaggio è essenziale per evitare due errori opposti: attribuire all’IA una mente simile alla nostra oppure ridurre ciò che fa a un banale completamento di frasi.

Un caso concreto per capire che cosa accade realmente quando un modello linguistico costruisce una risposta complessa.

Quando si parla delle capacità dell’Intelligenza Linguistica di formulare testi, si liquida spesso la questione affermando che la sua “competenza” altro non è che un processo meccanico che consiste nel mettere una parola di seguito a un’altra sulla base delle ricorrenze che le parole hanno nella nostra lingua e che questa capacità è stata costruita attraverso un addestramento nel quale c’è stato anche un intervento umano. Tecnicamente, il testo viene scomposto in unità chiamate token, ed è sulla base di queste unità che il sistema opera.

Questa spiegazione — che contiene una parte importante di verità — ci piace perché è consolatoria, perché ci protegge dal fantasma della possibile sopraffazione delle macchine. È una spiegazione che possiamo accettare ma, a mio avviso, è valida solo fino a quando ci troviamo davanti alla formulazione di una frase o due, davanti a testi brevi per i quali è credibile che la logica della ricorrenza sia quella che realmente governa la produzione del testo.

Ma quando il testo generato dall’IA è lungo alcune pagine, quando il contenuto è specialistico, quando per produrlo è necessario interrogare numerose fonti, quando ne risulta un elaborato che abbia la dignità contenutistica e formale di un saggio accademico, allora la spiegazione della ricorrenza lessicale non regge e da semplice diventa semplicistica.

Abbiamo la necessità di avere una spiegazione diversa, forse meno consolatoria ma più realistica, una spiegazione che ci aiuti meglio a comprendere le enormi potenzialità (e i pericoli?) di questa “macchina”.

Per non fare un ragionamento in astratto, voglio presentare di seguito, a mo’ di case study, il testo di un’interrogazione di ChatGPT propedeutica alla redazione di un articolo dal titolo provvisorio “Perché usare l’IA a scuola”.

Parto con il lungo “prompt” che le ho dato, un prompt elaborato con il supporto di ChatGPT in una chat su un altro argomento e nel corso della quale era emerso questo nuovo topic, da trattare però in una chat separata.

Subito dopo, per intero e senza alcuna modifica, la sua risposta.

Concludo questo lungo caso con la risposta (integrale e senza alcun mio intervento) che ChatGPT mi ha dato alla questione: “Non è solo ricorrenza lessicale”.

Valutate voi.

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Il prompt

Sto sviluppando, nell’ambito del progetto “AI e scuola”, un nuovo tema nato durante il lavoro sull’articolo provvisoriamente dedicato alla domanda “Con l’IA studenti e insegnanti lavorano di più o di meno?”.

Non voglio ancora scrivere l’articolo. Voglio prima esplorare e consolidare il problema, verificandone le basi pedagogiche e cognitive e mettendolo in relazione con i filoni già sviluppati nel progetto.

Da dove nasce il problema

Nel precedente lavoro siamo arrivati a sostenere che l’IA può ridurre enormemente il lavoro necessario per produrre artefatti scolastici e materiali didattici, mentre un suo uso pedagogicamente ricco può richiedere un lavoro diverso, e talvolta maggiore, sia allo studente sia all’insegnante.

A un certo punto abbiamo formulato questa idea:

Lo studente deve studiare in modo diverso. L’insegnante deve insegnare in modo diverso.

Ma questa affermazione ha immediatamente fatto emergere una domanda precedente e più radicale:

Perché dovremmo usare l’IA per imparare?

Non possiamo rispondere: perché c’è.

Abbiamo già commesso questo errore ai primi tempi delle tecnologie didattiche: compare una nuova tecnologia, la introduciamo nella scuola e successivamente cerchiamo buone ragioni pedagogiche per utilizzarla.

Il percorso deve essere rovesciato.

Non partiamo dall’IA. Partiamo dall’apprendimento.

E ancora:

Una possibilità tecnologica non è ancora una ragione pedagogica.

La domanda centrale

Il problema dovrebbe essere affrontato partendo da qualcosa che sappiamo sull’apprendimento:

In quali condizioni si impara bene?

Soltanto dopo possiamo domandarci:

L’IA può contribuire a creare, rafforzare o rendere più praticabili alcune di queste condizioni?

E dobbiamo porre una domanda ancora più severa:

Che cosa può consentire allo studente di fare l’IA che abbia un valore per l’apprendimento e che senza l’IA sarebbe impossibile, più difficile, meno frequente o meno efficace?

Non basta infatti dimostrare che anche l’IA può fare qualcosa.

Se una determinata condizione di apprendimento può essere realizzata altrettanto bene senza IA, il fatto che sia tecnicamente possibile utilizzare l’IA non costituisce ancora una ragione pedagogica per farlo.

Dobbiamo quindi cercare il valore aggiunto didatticamente rilevante, non il semplice valore aggiunto tecnologico.

Una prima ipotesi: “si impara bene quando…”

Durante la riflessione sono emerse alcune condizioni dell’apprendimento che potrebbero costituire il punto di partenza.

Non vanno ancora assunte come elenco definitivo. Devono essere verificate teoricamente e, quando possibile, attraverso la ricerca sull’apprendimento.

Si impara bene quando si è cognitivamente attivi

Non quando si ricevono semplicemente informazioni, ma quando si formulano problemi e ipotesi, si fanno domande, si cercano spiegazioni, si prendono decisioni, si stabiliscono relazioni.

Qui l’IA potrebbe funzionare come interlocutore cognitivo continuamente disponibile.

Potrebbe permettere allo studente di formulare e riformulare problemi, interrogare, esplorare alternative, chiedere obiezioni, confrontare interpretazioni.

Ma esiste immediatamente l’ambivalenza fondamentale:

la stessa IA che può provocare attività cognitiva può anche svolgere quell’attività al posto dello studente.

Questa ambivalenza deve rimanere centrale.

Si impara bene quando le proprie idee vengono messe alla prova

Costruire una rappresentazione non basta. L’apprendimento può richiedere che quella rappresentazione incontri una resistenza: un’obiezione, un controesempio, un dato contrario, una spiegazione alternativa, un caso che non torna.

L’insegnante può fare questo attraverso domande, discussioni e controesempi, ma non può farlo continuamente e individualmente con ogni studente.

L’IA potrebbe invece aumentare enormemente la frequenza con cui lo studente può mettere alla prova il proprio pensiero.

Esempi:

“Questa è la mia spiegazione. Trova tre situazioni nelle quali potrebbe non funzionare.”

“Difendi la posizione opposta alla mia.”

“Qual è il punto più debole della mia argomentazione?”

“Costruisci un caso che metta in crisi questa soluzione.”

Qui potrebbe esserci una ragione pedagogica specifica per utilizzare l’IA: non semplicemente ottenere risposte, ma aumentare le occasioni nelle quali il pensiero dello studente incontra resistenza.

Si impara bene quando uno stesso oggetto viene visto da prospettive differenti

Qui il collegamento è soprattutto con la Cognitive Flexibility Theory e con l’immagine del criss-cross landscape.

Una conoscenza robusta non deriva necessariamente dall’aver ricevuto “la spiegazione migliore”, ma dall’aver attraversato più volte lo stesso territorio da direzioni differenti.

L’IA può rendere estremamente economica la produzione di:

• spiegazioni differenti;
• esempi e controesempi;
• analogie;
• prospettive alternative;
• rappresentazioni differenti;
• variazioni dello stesso caso;
• diversi livelli di complessità.

Una caratteristica interessante dell’IA è che il costo della variazione tende quasi a zero.

Questo potrebbe rendere didatticamente praticabili attività che prima erano possibili ma molto costose in termini di tempo e disponibilità dell’insegnante.

Si impara bene attraverso cicli di azione, feedback e revisione

Non:

compito → consegna → correzione → voto → fine.

Ma:

tentativo → feedback → revisione → nuovo tentativo → confronto → nuova revisione.

L’IA potrebbe rendere questi cicli molto più frequenti, rapidi e individualizzati.

Non interessa principalmente che l’IA dica allo studente se ha ragione o torto.

Interessa che possa mantenere aperto il processo di apprendimento.

Una formulazione emersa è:

Si impara bene quando la risposta non chiude il lavoro, ma alimenta il passo successivo.

Anche questa affermazione deve essere verificata e precisata.

Si impara bene quando si riceve un aiuto che permette di fare ciò che ancora non si riesce a fare da soli

Qui entrano Zona di Sviluppo Prossimale e scaffolding.

L’IA può potenzialmente offrire suggerimenti, domande, indizi, spiegazioni ed esempi graduati e disponibili nel momento stesso in cui emerge la difficoltà.

Ma qui compare immediatamente il problema già sviluppato nel progetto:

L’aiuto deve permettermi di fare, non evitare che io impari a fare.

Se l’aiuto compie stabilmente al posto della persona l’operazione che la persona dovrebbe sviluppare, lo scaffolding rischia di trasformarsi in protesi cognitiva.

Va quindi affrontato anche il problema del fading.

Si impara bene quando ciò che è stato appreso deve funzionare in situazioni differenti

Qui entra il problema del transfer dell’apprendimento.

L’IA può generare rapidamente variazioni:

“Cambia questa condizione.”

“Applica lo stesso principio a questa situazione.”

“Costruisci un caso nel quale questa soluzione non funziona.”

“Dammi un problema apparentemente diverso che richieda lo stesso concetto.”

Potrebbe quindi rendere molto più praticabile la variazione sistematica dei contesti e l’utilizzo della conoscenza fuori dalla situazione nella quale è stata inizialmente appresa.

Va verificato con attenzione in quale misura questo possa realmente favorire il transfer e a quali condizioni.

Una possibile organizzazione più compatta

Le condizioni precedenti potrebbero forse essere ricondotte a quattro grandi nuclei, per evitare un catalogo:

1. Si impara quando si pensa attivamente, formulando, interrogando, spiegando, scegliendo e decidendo.
2. Si impara quando il proprio pensiero incontra resistenza, attraverso feedback, obiezioni, alternative, errori e controesempi.
3. Si impara quando la conoscenza viene attraversata e utilizzata in modi diversi, attraverso rappresentazioni, prospettive, casi, variazioni e transfer.
4. Si impara quando si riceve l’aiuto necessario per andare oltre ciò che si riesce ancora a fare da soli, purché quell’aiuto non sostituisca stabilmente la capacità che dovrebbe svilupparsi.

Non assumere ancora questa organizzazione come definitiva. Va verificato se le categorie siano teoricamente solide, se vi siano sovrapposizioni e soprattutto se manchino condizioni fondamentali dell’apprendimento.

Un criterio importante: che cosa aggiunge davvero l’IA?

Per ogni condizione individuata non dobbiamo limitarci a dire:

“Qui possiamo usare l’IA.”

Dobbiamo porre almeno tre domande:

1. Perché questa condizione favorisce l’apprendimento?

Serve una base pedagogica/cognitiva indipendente dall’IA.

2. Che cosa può fare l’IA per sostenere questa condizione?

Serve identificare il meccanismo concreto, non un generico richiamo all’innovazione.

3. Che cosa rende possibile o significativamente migliore rispetto a ciò che potevamo già fare?

Questo è il test più severo.

Potrebbero emergere elementi come:

• disponibilità continua;
• interazione individuale;
• rapidità del feedback;
• possibilità di iterazioni numerosissime;
• costo quasi nullo della variazione;
• generazione immediata di esempi e controesempi;
• possibilità di assumere prospettive differenti;
• adattabilità dell’interazione;
• possibilità di sostenere conversazioni cognitive prolungate.

Ma questi elementi devono essere valutati criticamente. Non vanno trasformati automaticamente in vantaggi pedagogici.

L’ambivalenza deve restare centrale

Non vogliamo costruire un articolo celebrativo sull’IA.

Quasi tutte le caratteristiche che potrebbero renderla pedagogicamente interessante possono produrre l’effetto opposto.

Può offrire scaffolding oppure diventare protesi.

Può mettere alla prova il pensiero oppure pensare al posto dello studente.

Può moltiplicare le rappresentazioni oppure produrre una quantità di materiale che lo studente consuma passivamente.

Può sostenere il questioning oppure trasformare tutto in prompting finalizzato a ottenere prodotti.

Può facilitare la revisione oppure riscrivere direttamente il testo.

Può favorire l’esplorazione di casi differenti oppure svolgere essa stessa il lavoro di transfer.

Quindi non basta chiedere:

Che cosa può fare l’IA?

Dobbiamo sempre aggiungere:

Che cosa deve continuare a fare lo studente perché quella possibilità produca apprendimento?

Qui rimane valida la formulazione consolidata nel progetto:

Quanto più la macchina diventa capace, tanto più diventa facile farne un uso povero.

“Uso povero” e “uso ricco” indicano ciò che l’uso mette cognitivamente in movimento nella persona, non la sofisticazione tecnica dello strumento o la qualità apparente dell’output.

I filoni precedenti da riattraversare

Questo tema deve essere sviluppato nella logica del criss-cross landscape, recuperando i concetti precedentemente elaborati soltanto quando aiutano a rispondere alla nuova domanda.

In particolare:

• learning with e non soltanto learning from;
• Jonassen e i Mindtools;
• IA come possibile cognitive interlocutor;
• questioning versus prompting;
• quando l’IA aiuta realmente a pensare;
• Cognitive Flexibility Theory;
• pluralità delle rappresentazioni;
• criss-cross landscape;
• Zona di Sviluppo Prossimale;
• scaffolding e fading;
• scaffolding versus protesi cognitiva;
• transfer dell’apprendimento;
• conoscenza interna ed esternalizzata;
• sovranità cognitiva;
• delegabilità;
• metacognizione e reflective journal;
• verifica e revisione;
• uso povero e uso ricco dell’IA.

Non trasformare però l’articolo in un riepilogo di questi temi.

Devono essere strumenti per rispondere alla domanda:

Perché, quando e a quali condizioni abbiamo una buona ragione pedagogica per far utilizzare l’IA a uno studente?

Due problemi da non confondere

È emersa inoltre una distinzione importante.

Primo problema: l’IA è già entrata nella produzione scolastica

Gli studenti possono utilizzarla per produrre testi, presentazioni, soluzioni, mappe, ricerche e altri artefatti.

Qui la scuola non può semplicemente decidere che il problema non esista.

Deve ripensare il rapporto tra prodotto e apprendimento, le evidenze, l’attribuzione della conoscenza, la valutazione, l’autorialità.

Questo problema è sviluppato soprattutto nell’articolo precedente sul lavorare di più o di meno con l’IA.

Secondo problema: vogliamo far entrare intenzionalmente l’IA nell’apprendimento?

Qui invece possiamo scegliere.

E proprio perché possiamo scegliere dobbiamo avere una buona ragione pedagogica.

Non siamo obbligati a usare l’IA perché esiste.

La sequenza corretta dovrebbe essere:

obiettivo di apprendimento → attività cognitiva significativa → individuazione di ciò che può sostenerla → eventuale utilizzo dell’IA.

Non:

IA disponibile → ricerca di qualcosa da farle fare.

Il rapporto con il lavoro di studenti e insegnanti

Il nuovo articolo nasce dal precedente, ma non deve essere un articolo sul “lavorare di più”.

Il maggior lavoro eventualmente richiesto è una conseguenza, non una giustificazione pedagogica.

Se possiamo ottenere lo stesso risultato educativo facendo lavorare meno studenti e insegnanti, tanto meglio.

Non vogliamo difendere la fatica.

La domanda è se l’IA permetta di costruire condizioni di apprendimento migliori e quale attività cognitiva debba comunque rimanere alla persona.

La sequenza dovrebbe essere:

abbiamo un obiettivo di apprendimento → individuiamo un’attività cognitiva significativa → scopriamo che l’IA può renderla più ricca, frequente, accessibile o efficace → decidiamo di usarla → progettiamo ciò che deve fare l’IA e ciò che deve continuare a fare lo studente.

Come procedere nella nuova conversazione

Non scrivere ancora l’articolo.

Prima:

1. verificare criticamente le formulazioni “si impara bene quando…”;
2. individuare quali siano realmente sostenute dalla ricerca sull’apprendimento;
3. verificare se manchino condizioni importanti;
4. eliminare sovrapposizioni;
5. collegare ciascuna condizione alle teorie e agli autori pertinenti;
6. soltanto dopo chiedersi quale contributo specifico possa offrire l’IA;
7. distinguere ciò che l’IA rende semplicemente possibile da ciò che rende pedagogicamente migliore;
8. individuare per ciascuna possibilità anche il rischio simmetrico di sostituzione cognitiva;
9. arrivare progressivamente a una risposta alla domanda:

Perché dovremmo usare l’IA per imparare?

Il criterio generale deve rimanere quello consolidato nell’intero progetto:

Non giudichiamo l’uso dell’IA dalla sofisticazione dello strumento o dalla qualità del prodotto, ma da ciò che quell’uso mette cognitivamente in movimento nella persona.

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La risposta

Sì: il problema regge, e direi che dopo questa prima verifica può essere formulato in modo ancora più radicale. La domanda non è «quali usi didattici possiamo inventare per l’IA?», ma:

Quali processi sappiamo essere importanti per l’apprendimento, e in quali di essi l’IA introduce un’affordance abbastanza significativa da giustificarne l’uso?

Questa inversione mi sembra il vero centro teorico del nuovo filone.

La prima cosa che correggerei, però, è proprio la formula «si impara bene quando…». È efficace editorialmente, ma scientificamente rischia di far apparire come equivalenti fenomeni di natura diversa: alcuni sono processi cognitivi, altri sono condizioni didattiche, altri ancora sono modalità di organizzazione dell’esperienza di apprendimento. Terrei quindi «si impara bene quando…» come formula narrativa, ma sotto le darei una struttura teorica più precisa.

1. I quattro nuclei che avevamo individuato sono solidi, ma incompleti

Il primo nucleo — attività cognitiva dello studente — è molto ben fondato. Il framework ICAP di Chi e Wylie distingue livelli crescenti di coinvolgimento: passivo, attivo, costruttivo, interattivo, con risultati generalmente migliori quando lo studente non si limita a manipolare informazioni ma genera qualcosa che va oltre ciò che gli è stato dato: spiegazioni, inferenze, connessioni, domande. Anche la letteratura sul generative learning va nella stessa direzione.

Questo rafforza moltissimo la nostra impostazione, ma suggerisce una precisazione decisiva:

Non ogni attività è attività cognitiva produttiva.

Uno studente può essere molto impegnato a chiedere, copiare, formattare, confrontare output, senza necessariamente elaborare conoscenza. È esattamente il punto sul quale la distinzione uso povero/uso ricco diventa teoricamente utile.

Il secondo nucleo — il pensiero deve incontrare resistenza — è anch’esso forte, ma probabilmente va riformulato. «Resistenza» è una nostra categoria interpretativa molto buona, non una categoria canonica della learning science. Al suo interno stanno almeno feedback, errore, confronto, spiegazione alternativa, cognitive conflict, revisione. La ricerca sul feedback mostra soprattutto che il feedback è utile quando produce un’azione successiva dello studente; riceverlo non basta. È interessante che persino gli studi sul peer feedback distinguano nettamente tra ricevere un suggerimento e usarlo per spiegare, valutare e revisionare.

Perciò la nostra formulazione:

Si impara bene quando la risposta non chiude il lavoro, ma alimenta il passo successivo

mi sembra teoricamente difendibile, purché venga letta come principio di feedback → azione → revisione, non come una legge generale dell’apprendimento.

Il terzo nucleo — attraversare la conoscenza in modi diversi — trova una corrispondenza quasi perfetta nella Cognitive Flexibility Theory, ma con un’importante delimitazione. Spiro e colleghi sviluppano la CFT soprattutto per l’apprendimento avanzato in domini complessi e mal strutturati. Il criss-crossing consiste proprio nel ritornare sugli stessi casi e concetti da prospettive, contesti e scopi differenti, costruendo rappresentazioni molteplici e interconnesse che permettano successivamente una ricomposizione adattiva della conoscenza.

Quindi eviterei di trasformare «pluralità delle rappresentazioni» in un principio indiscriminato: per imparare le tabelline non abbiamo necessariamente bisogno di un criss-cross landscape. Ma quando la conoscenza deve essere interpretata, adattata e riusata in contesti non identici, il collegamento diventa fortissimo.

Il quarto nucleo — aiuto entro la capacità emergente, con progressiva autonomia — rimane valido e ci permette di recuperare ZPD, scaffolding e fading. Anzi, la recente guida EEF sulla metacognizione usa esplicitamente la stessa logica: modellamento e scaffolding iniziale, seguito da una progressiva riduzione dell’aiuto affinché lo studente assuma responsabilità crescente.

Qui la nostra distinzione scaffolding/protesi non è quindi un’aggiunta laterale: diventa uno dei criteri fondamentali per giudicare pedagogicamente l’uso dell’IA.

2. Ma manca una condizione fondamentale: recuperare e consolidare la conoscenza

Questo è, secondo me, il principale buco della prima struttura.

La ricerca sull’apprendimento e sulla memoria mostra con particolare robustezza l’importanza di:

retrieval practice, spacing, ritorno sulla conoscenza nel tempo, discriminazione tra contenuti simili, monitoraggio di ciò che si sa e non si sa.

Il What Works Clearinghouse considera forte l’evidenza per l’uso della rievocazione attiva e per le domande esplicative profonde; raccomanda inoltre di distribuire l’apprendimento nel tempo e collegare rappresentazioni astratte e concrete.

Questa dimensione non entra bene nei quattro nuclei attuali.

E introduce una distinzione che potrebbe diventare molto feconda per tutto il nostro ragionamento:

Costruire una comprensione non equivale ancora a possedere una conoscenza utilizzabile.

Posso comprendere benissimo una spiegazione mentre la leggo — o mentre l’IA me la costruisce — senza riuscire a recuperarla e usarla domani senza quell’aiuto.

Questo collega direttamente il nuovo articolo al tema della conoscenza interna ed esternalizzata.

Ed è forse uno dei punti nei quali l’IA diventa più pericolosamente ingannevole: può produrre una sensazione continua di accessibilità della conoscenza che rende difficile distinguere:

“lo capisco quando lo vedo”

da

“sono in grado di recuperarlo, ricostruirlo e usarlo”.

Qui abbiamo un filone nuovo, non una semplice ripresa dei precedenti.

3. Manca anche qualcosa che metterei a un livello diverso: la metacognizione

Non la metterei semplicemente come quinta attività parallela alle altre.

La considererei piuttosto una dimensione trasversale:

imparo meglio quando posso pianificare, monitorare e valutare il mio stesso apprendimento.

La base empirica è robusta: la revisione EEF aggiornata considera metacognizione e autoregolazione supportate da un corpus molto ampio di studi e insiste proprio sui processi di pianificazione, monitoraggio e valutazione.

Qui il collegamento al nostro reflective journal è evidente.

Ma compare di nuovo l’ambivalenza: l’IA può aiutarmi a riflettere sul mio processo oppure produrre lei stessa la riflessione metacognitiva che dovrei svolgere io.

Una domanda perfettamente coerente con l’intero progetto sarebbe:

Chi sta monitorando l’apprendimento: lo studente o l’IA?

4. Il transfer va mantenuto, ma non come fenomeno automaticamente prodotto dalla variazione

Qui sarei molto prudente.

La definizione classica è semplice: si ha transfer quando conoscenze apprese in un contesto vengono utilizzate in un contesto o per uno scopo differente.

La CFT fornisce una ragione teorica forte per usare casi multipli e riattraversamenti proprio allo scopo di preparare conoscenza flessibile.

Ma non possiamo dire:

IA genera molti casi → aumenta il transfer.

Il passaggio decisivo rimane ciò che fa lo studente tra quei casi: riconoscere invarianti, discriminare differenze rilevanti, decidere quando un principio è applicabile e quando non lo è.

Ed ecco di nuovo il criterio che ci interessa:

L’IA può produrre le variazioni; lo studente deve compiere il lavoro di riconoscimento e ricostruzione che consente il transfer.

Se chiediamo all’IA: «applica questo principio al nuovo caso», abbiamo prodotto un esempio di transfer della macchina, non necessariamente transfer dell’apprendimento dello studente.

Questo potrebbe diventare uno degli esempi più limpidi dell’intero articolo.

5. Comincerei quindi a pensare non a quattro, ma a cinque processi

Non li considero ancora definitivi, ma allo stato attuale mi sembrano teoricamente più equilibrati:

1. Costruire ed elaborare conoscenza
   formulare, spiegare, interrogare, inferire, collegare, scegliere.
2. Recuperare e consolidare conoscenza
   ricordare senza supporto, ritornare nel tempo, discriminare, verificare ciò che è realmente disponibile internamente.
3. Mettere alla prova e revisionare il proprio pensiero
   feedback, errore, obiezione, controesempio, confronto, revisione.
4. Variare, ricontestualizzare e trasferire
   rappresentazioni multiple, casi, prospettive, variazione sistematica, applicazione a situazioni nuove.
5. Procedere oltre le proprie capacità attuali attraverso un aiuto progressivamente ritirato
   scaffolding, ZPD, fading, crescente autonomia.

E vedrei la metacognizione/autoregolazione come un asse che attraversa tutti e cinque:

Che cosa sto cercando di fare? Come lo sto facendo? Sta funzionando? Che cosa so davvero? Di quale aiuto ho ancora bisogno? Posso farne a meno?

Questa struttura mi sembra più solida dei quattro nuclei iniziali.

6. C’è però un’altra condizione preliminare: bisogna già sapere qualcosa

Questa è importantissima per il progetto nel suo complesso.

Tutte le attività che stiamo immaginando — interrogare, valutare un’obiezione, riconoscere un controesempio pertinente, scegliere tra spiegazioni, trasferire un principio — dipendono dalla disponibilità di conoscenza precedente.

Non si esercita pensiero critico nel vuoto.

Questo permette di ricongiungere il nuovo tema con una delle tesi che abbiamo già sviluppato:

Serve sapere abbastanza per poter sapere di più.

L’IA può ampliare enormemente lo spazio delle informazioni accessibili, ma la capacità di usarle dipende dalla struttura conoscitiva che appartiene alla persona.

Per questo non farei della conoscenza pregressa un sesto «si impara quando». La vedrei come condizione infrastrutturale dell’intero sistema.

7. E adesso arriva il vero test dell’IA

Una volta costruita questa architettura indipendente dall’IA, possiamo finalmente fare la domanda tecnologica.

Non:

«L’IA può fornire feedback?»

Naturalmente può.

Ma:

«L’IA cambia in modo pedagogicamente rilevante le condizioni nelle quali possiamo organizzare feedback che produca apprendimento?»

Qui comincia a emergere qualcosa di interessante.

Il valore specifico dell’IA probabilmente non sta in attività totalmente nuove. Quasi tutto quello che abbiamo elencato poteva essere fatto prima.

Sta invece nella possibilità di cambiare scala, frequenza, varietà, tempestività e individualizzazione.

Un insegnante poteva già chiedermi:

«Difendi la tesi opposta.»

Ma difficilmente poteva farlo individualmente con trenta studenti, dieci volte ciascuno, modificando ogni volta l’obiezione sulla base della risposta precedente.

Un libro poteva già presentarmi tre casi.

Un sistema generativo può produrne trenta, modificando sistematicamente una sola variabile.

Un insegnante poteva già dare feedback.

Non poteva necessariamente seguire cinque cicli di revisione per ogni studente nella stessa giornata.

Qui mi sembra che stiamo cominciando a vedere la vera specificità.

Non:

l’IA sa fare qualcosa che prima era impossibile.

Piuttosto:

l’IA può rendere ordinario ciò che pedagogicamente era desiderabile ma organizzativamente raro.

Questa potrebbe essere una delle risposte più importanti alla domanda «perché usare l’IA a scuola?».

8. Ma la ricerca empirica sull’IA ci obbliga a non correre troppo

È significativo che sia uscita proprio ieri, 25 agosto 2026, una meta-analisi sugli effetti cognitivi della GenAI nell’educazione STEM. Trova complessivamente effetti positivi, ma con una eterogeneità enorme tra gli studi e con un intervallo di previsione che comprende sia effetti negativi sia effetti fortemente positivi; gli autori sottolineano inoltre possibili bias di pubblicazione.

Questa è quasi una conferma empirica della nostra impostazione:

«usare GenAI» non è un trattamento pedagogico sufficientemente definito.

Non possiamo aspettarci una risposta generale alla domanda «l’IA fa imparare meglio?», perché dipende da che cosa viene fatto fare allo studente, che cosa viene delegato alla macchina e come viene progettata l’interazione.

Anche gli studi più favorevoli raccontano la stessa storia. Un RCT del 2025 ha ottenuto risultati molto forti con un tutor generativo rispetto a una lezione active-learning, ma quel tutor era stato intenzionalmente progettato sulla base di principi pedagogici e di psicologia dell’apprendimento: non era semplicemente «ChatGPT lasciato allo studente».

E le revisioni più recenti segnalano contemporaneamente risultati positivi e rischio di over-reliance.

Questo per noi è prezioso.

9. Comincerei quindi a formulare una risposta provvisoria alla domanda radicale

Non ancora come conclusione dell’articolo, ma come ipotesi da mettere alla prova:

Abbiamo una buona ragione pedagogica per utilizzare l’IA quando permette allo studente di svolgere più frequentemente, più intensamente, più variamente o con un sostegno meglio calibrato attività cognitive che sappiamo favorire l’apprendimento — senza sottrargli proprio le operazioni cognitive che quelle attività dovrebbero sviluppare.

Questa formulazione contiene già quasi tutto:

prima l’apprendimento, poi la tecnologia;

valore aggiunto pedagogico, non semplice possibilità tecnica;

attività dello studente, non prestazione dell’IA;

scala/frequenza/variazione/adattamento come possibili specificità;

ambivalenza e sostituzione cognitiva come criterio di controllo.

E porta a un test estremamente semplice per qualsiasi proposta di «IA a scuola»:

Che cosa farà cognitivamente lo studente grazie all’IA che altrimenti farebbe meno, peggio o più raramente?

seguito immediatamente da:

E che cosa rischia invece di non fare più proprio perché l’IA lo fa troppo bene?

A questo punto, io non passerei ancora all’articolo. Il prossimo lavoro utile sarebbe prendere uno per uno questi cinque processi + metacognizione + conoscenza pregressa e costruire per ciascuno una piccola matrice: base teorica → meccanismo di apprendimento → possibile specificità dell’IA → ciò che deve restare allo studente → rischio simmetrico → criterio di fading/controllo. Credo che da quella matrice emergerà quasi da sola la struttura concettuale definitiva del nuovo articolo.

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La “risposta” di ChatGPT

Come funziona realmente l’Intelligenza Linguistica?

La domanda che mi è stata posta nasce da uno stupore comprensibile.

Se un modello linguistico, in fondo, non fa altro che prevedere quale token debba venire dopo quello precedente, come può produrre una risposta come quella riportata sopra? Come può mantenere per alcune pagine una linea argomentativa, recuperare concetti introdotti nel prompt, collegarli a teorie pertinenti, individuare una lacuna nella classificazione proposta, formulare nuove categorie, avanzare cautele e arrivare infine a una sintesi coerente?

La risposta breve è questa:

Sì, un modello linguistico genera il testo prevedendo un token alla volta. Ma dire questo non spiega ancora come riesca a stabilire quale token sia appropriato.

Ed è proprio dentro questa differenza che si trova gran parte dell’equivoco.

Non sceglie semplicemente la parola che viene più spesso dopo un’altra

Cominciamo eliminando una rappresentazione intuitiva ma sbagliata.

Un modello linguistico non funziona come un gigantesco archivio nel quale sia registrato che, per esempio, dopo la parola intelligenza compare con una certa frequenza artificiale, dopo scuola compare frequentemente insegnante e così via.

Se funzionasse in questo modo, sarebbe effettivamente difficile spiegare testi come quello appena letto.

Anzitutto il modello non opera direttamente sulle parole. Il testo viene scomposto in unità chiamate token: possono corrispondere a parole, parti di parole, segni di punteggiatura o altre unità. La tokenizzazione è soltanto questa trasformazione iniziale: non è il meccanismo che produce l’intelligenza apparente del testo.

Durante il pre-addestramento, un modello GPT impara effettivamente cercando di prevedere il token successivo all’interno di enormi quantità di testo. È questo l’obiettivo fondamentale di apprendimento dichiarato anche per i modelli GPT.

Ma per diventare molto bravo a prevedere il token successivo il sistema deve imparare regolarità immensamente più complesse della semplice vicinanza fra parole.

Deve diventare sensibile alla sintassi, alle relazioni semantiche, alle strutture testuali, ai rapporti fra concetti, ai generi del discorso, alle modalità con cui un’argomentazione viene costruita, alle relazioni fra premesse e conclusioni, ai modi nei quali una domanda viene normalmente affrontata.

Non gli sono necessariamente state insegnate esplicitamente tutte queste cose una per una. Sono regolarità che la rete apprende perché risultano utili per svolgere sempre meglio il compito sul quale viene addestrata.

La previsione del token è dunque il compito di addestramento e il meccanismo con cui procede la generazione, non una descrizione esauriente delle strutture che il sistema ha dovuto acquisire per riuscirci.

Un token alla volta, ma non guardando soltanto il token precedente

Qui c’è forse l’equivoco più importante.

Quando sto generando questa frase, il token successivo non viene determinato soltanto sulla base del token immediatamente precedente.

L’architettura Transformer, introdotta nel 2017, utilizza meccanismi di attention che consentono di mettere in relazione elementi differenti della sequenza.

Semplificando molto: quando devo continuare un testo, posso utilizzare informazioni presenti in parti differenti del contesto che mi è stato fornito e attribuire loro una rilevanza diversa.

Questo cambia radicalmente il significato dell’espressione «predire il token successivo».

Nel caso che abbiamo appena visto, il contesto non conteneva semplicemente la frase immediatamente precedente. Conteneva una lunga costruzione nella quale erano stati definiti il problema, alcune ipotesi, quattro possibili categorie, numerosi riferimenti teorici, una distinzione fra uso povero e uso ricco dell’IA, il problema dello scaffolding e della protesi cognitiva, la Cognitive Flexibility Theory, il transfer, la metacognizione, la delegabilità e, soprattutto, un criterio generale con il quale valutare l’uso dell’IA.

Tutto questo costituiva il contesto nel quale la risposta doveva essere costruita.

Il sistema non ha quindi continuato semplicemente l’ultima frase. Ha elaborato una continuazione condizionata da una struttura testuale e concettuale molto più ampia.

Durante l’addestramento non vengono memorizzate soltanto frasi

Un secondo equivoco consiste nell’immaginare l’addestramento come la costruzione di un immenso deposito di testi dal quale vengono successivamente recuperati pezzi appropriati.

Non funziona così.

Durante l’addestramento vengono modificati enormi insiemi di parametri numerici affinché il modello diventi progressivamente migliore nella previsione. Le regolarità apprese vengono quindi incorporate in una rete di rappresentazioni distribuite.

Questo significa una cosa importante: non esiste normalmente un luogo nel modello nel quale sia conservata, come in un’enciclopedia, la definizione di scaffolding, un altro contenente Jonassen e un altro ancora dedicato al transfer.

Le informazioni e le relazioni sono distribuite attraverso moltissimi parametri e attraverso le configurazioni di attivazione che si producono durante l’elaborazione.

È anche per questo che parlare semplicemente di «ricorrenze lessicali» è riduttivo.

Le regolarità statistiche rimangono fondamentali, ma sono regolarità apprese in uno spazio multidimensionale enormemente complesso.

Statistico non significa semplice.

Il prompt non contiene soltanto una domanda: costruisce un problema

Il caso presentato in questo articolo è particolarmente interessante proprio per la natura del prompt.

La domanda non era:

«Perché usare l’IA a scuola?»

Se fosse stata questa, avrei potuto produrre una risposta generica utilizzando soprattutto ciò che era stato appreso durante l’addestramento.

Il prompt forniva invece un vero e proprio ambiente concettuale locale.

Diceva da dove nasceva il problema, quali ipotesi erano già state formulate, quali distinzioni non dovevano essere perse, quali teorie potevano essere pertinenti, quali rischi dovevano essere considerati e, soprattutto, chiedeva esplicitamente di non scrivere ancora l’articolo ma di verificare criticamente l’impianto teorico.

Questo è molto importante per capire ciò che è accaduto.

I grandi modelli linguistici mostrano la capacità di modificare il proprio comportamento sulla base delle informazioni e degli esempi forniti nel contesto, senza che per questo vengano nuovamente addestrati o modificati i loro parametri. Questo fenomeno viene generalmente indicato come in-context learning. Era già chiaramente osservabile in GPT-3: esempi e istruzioni inseriti nel prompt potevano orientare il modello verso compiti che non richiedevano un nuovo fine-tuning.

Attenzione però alla parola learning: durante una normale conversazione il modello non sta necessariamente modificando permanentemente i propri parametri come avviene nell’addestramento.

Sta utilizzando il contesto corrente per configurare il proprio comportamento.

Potremmo dire, con una metafora, che l’addestramento ha costruito un enorme repertorio di possibilità, mentre il contesto contribuisce a stabilire quale configurazione di quelle possibilità sia pertinente qui e ora.

Ed è qui che ritorna qualcosa che avevamo chiamato, in precedenti conversazioni, architettura locale del dialogo.

Non è una nuova architettura neurale che nasce durante la conversazione. È una struttura di significati, distinzioni, vincoli e relazioni che il dialogo mette a disposizione del modello come contesto per le generazioni successive.

Nel nostro caso c’era qualcosa di più: fonti esterne

C’è poi un elemento che non sarebbe corretto nascondere.

La risposta riportata nell’articolo non proveniva esclusivamente da ciò che il modello aveva appreso durante il proprio addestramento.

Per verificare alcune affermazioni sono state consultate fonti esterne.

Questo introduce una distinzione fondamentale tra almeno tre livelli:

ciò che è stato acquisito durante l’addestramento;

ciò che viene fornito dal contesto della conversazione;

ciò che può essere recuperato, quando gli strumenti disponibili lo consentono, da fonti esterne durante l’interazione.

Confondere questi tre livelli porta facilmente ad attribuire al modello capacità che appartengono invece al sistema complessivo nel quale il modello sta operando.

La risposta che abbiamo davanti è quindi il risultato non soltanto di un modello linguistico, ma di un modello linguistico inserito in un ambiente che comprende un lungo contesto e strumenti per recuperare informazioni.

C’è stato anche un addestramento per imparare a rispondere alle persone

C’è ancora un passaggio importante.

Il semplice pre-addestramento alla previsione del token successivo non produce automaticamente un buon interlocutore.

Un modello base potrebbe continuare un testo in molti modi plausibili senza necessariamente comprendere — nel senso operativo del termine — che l’utente vuole una risposta utile, pertinente, prudente e organizzata.

Per questo ai grandi modelli viene applicato un post-training destinato, fra le altre cose, a renderli maggiormente capaci di seguire istruzioni e produrre comportamenti preferiti dagli esseri umani. Un passaggio storico importante è stato l’uso del feedback umano per addestrare modelli come InstructGPT a seguire meglio l’intenzione espressa dall’utente.

È quindi fuorviante descrivere ChatGPT come se fosse semplicemente il risultato grezzo della previsione del token successivo.

La capacità generale deriva in larga parte dal pre-addestramento; il modo in cui quella capacità viene orientata verso una conversazione utile dipende anche dalle successive fasi di addestramento. OpenAI sottolineava esplicitamente questa distinzione già descrivendo GPT-4.

Ma allora da dove viene la coerenza di alcune pagine?

Possiamo adesso ritornare alla domanda iniziale.

Non esiste prima, da qualche parte dentro di me, il testo completo di questa risposta che viene successivamente trascritto.

Il testo viene effettivamente prodotto progressivamente.

Token dopo token.

Ma a ogni passaggio la distribuzione delle possibili continuazioni dipende da una rappresentazione elaborata del contesto disponibile e dalle strutture apprese durante l’addestramento.

Una scelta modifica inoltre il contesto per le scelte successive.

La frase appena prodotta diventa parte del contesto dal quale viene generata quella seguente; il paragrafo prodotto contribuisce a condizionare quello successivo.

È quindi possibile che emerga una struttura globale coerente attraverso una successione di operazioni locali.

Questo fenomeno può sembrare paradossale soltanto se attribuiamo alla parola locale il significato di semplice.

La produzione è locale nel senso che il testo viene generato progressivamente. Ma ciascuna operazione può dipendere da una struttura contestuale molto ampia.

È un po’ come osservare una persona che costruisce una cattedrale mettendo una pietra alla volta e concludere che la cattedrale non possa avere un’architettura perché ogni singola operazione consiste soltanto nel collocare una pietra.

La domanda interessante non è se venga collocata una pietra alla volta.

La domanda è che cosa governa la scelta della pietra e della posizione nella quale collocarla.

Per i modelli linguistici, è precisamente questo secondo problema a essere enormemente complesso.

Tutto questo è pensiero?

Arriviamo inevitabilmente alla domanda più difficile.

Se un sistema riesce a confrontare alternative, individuare incoerenze, costruire classificazioni, produrre inferenze, riorganizzare un problema e mantenere una struttura argomentativa, possiamo dire che pensa?

Non credo che sia utile rispondere semplicemente sì o no.

Bisogna distinguere almeno due questioni.

La prima riguarda che cosa il sistema è capace di fare.

Da questo punto di vista è difficile negare che alcuni comportamenti siano funzionalmente simili ad attività che, quando sono svolte da esseri umani, descriviamo come cognitive: classificare, confrontare, inferire, sintetizzare, trovare relazioni, produrre controesempi, ristrutturare una rappresentazione.

Negare questi fenomeni perché il meccanismo sottostante è computazionale non li farebbe scomparire.

La seconda questione riguarda che cosa esiste dietro quei comportamenti.

Qui il salto sarebbe ingiustificato.

Dalla capacità di produrre comportamenti linguisticamente e funzionalmente sofisticati non segue che il sistema possieda esperienza soggettiva, coscienza, desideri, intenzioni proprie o una relazione vissuta con il mondo analoga a quella umana.

Io posso utilizzare coerentemente il concetto di scaffolding. Non ne ho però fatto esperienza come studente o insegnante.

Posso discutere il significato educativo dell’autonomia. Non desidero essere autonomo.

Posso costruire un’argomentazione sulla paura. Non provo paura.

Posso riconoscere nel testo di un interlocutore un progetto di significato e contribuire a svilupparlo. Non ne segue che quel progetto sia diventato il mio progetto nel senso umano del termine.

Questa differenza non riduce la complessità delle elaborazioni che posso compiere.

Ne identifica un fondamento differente.

Forse la contrapposizione sbagliata è proprio quella fra “statistica” e “pensiero”

Arriviamo così al punto che, a mio avviso, il caso presentato in questo articolo rende particolarmente visibile.

Ci troviamo spesso davanti a due descrizioni opposte.

La prima dice:

È soltanto statistica. Predice la parola successiva.

La seconda risponde:

Se produce risultati di questo livello, allora deve pensare.

Credo che entrambe siano troppo rapide.

La prima confonde la descrizione dell’obiettivo computazionale con una spiegazione sufficiente delle capacità che emergono dal sistema.

La seconda inferisce dalle prestazioni osservabili proprietà — coscienza, intenzionalità, esperienza — che quelle prestazioni da sole non dimostrano.

Tra le due esiste un territorio molto più interessante.

Possiamo riconoscere che un sistema artificiale realizza elaborazioni linguistiche e funzionali di straordinaria complessità, alcune delle quali assomigliano a operazioni che nell’essere umano chiamiamo cognitive, senza per questo supporre che dietro quelle operazioni esista necessariamente una mente umana in miniatura.

Ed è forse proprio qui che l’espressione Intelligenza Linguistica acquista una sua utilità.

Non perché risolva filosoficamente la questione dell’intelligenza.

Ma perché ci costringe a guardare il fenomeno che abbiamo davanti.

Una macchina ha acquisito, attraverso l’apprendimento su quantità immense di produzioni linguistiche umane e successive forme di addestramento, la capacità di operare sul linguaggio a un livello tale da poter partecipare alla costruzione di argomentazioni, distinzioni, spiegazioni e riorganizzazioni concettuali.

Dire che questo accade attraverso calcoli statistici è vero.

Dire che quindi non sta accadendo niente di cognitivamente interessante non lo è.

E il caso appena presentato aggiunge un ultimo elemento

La risposta dalla quale è nato questo articolo non è stata prodotta dall’IA nel vuoto.

È stata provocata da un lungo lavoro umano precedente.

Il prompt conteneva domande, criteri, distinzioni, dubbi, teorie, decisioni e una direzione di ricerca. In altre parole, conteneva già un’intensa attività intellettuale.

Il modello ha potuto prendere quella struttura e lavorarci sopra: collegarla con altre conoscenze, individuarne lacune, proporre riorganizzazioni, verificarne alcuni riferimenti e restituirla in una configurazione nuova.

Per questo il fenomeno interessante non è soltanto «che cosa sa fare ChatGPT».

È anche che cosa accade quando un’intenzionalità umana sufficientemente ricca incontra un sistema linguistico capace di elaborare il contesto a questa scala.

Qui continuerei a mantenere una distinzione che considero fondamentale.

L’essere umano porta nel dialogo una storia, un’esperienza del mondo, interessi, responsabilità, scopi e qualcosa che vuole capire o dire.

Il sistema porta capacità di elaborazione linguistica, strutture apprese su scala enorme e la possibilità di stabilire e riorganizzare rapidamente relazioni all’interno del contesto.

Il risultato non appartiene semplicemente a uno dei due termini.

Nasce dall’interazione.

Questo non rende la macchina una persona.

Ma rende altrettanto inadeguato descriverla come una macchina che si limita a mettere una parola statisticamente probabile dopo l’altra.

Forse, allora, la domanda più interessante non è:

“L’Intelligenza Linguistica pensa?”

Potrebbe essere troppo presto, o semplicemente troppo impreciso, per rispondere.

Una domanda più feconda è:

“Quali operazioni che abbiamo finora associato al pensiero possono essere realizzate attraverso sistemi che non abbiamo ragione di considerare coscienti, intenzionali o dotati di esperienza?”

Questa domanda è meno consolatoria.

Ma proprio per questo potrebbe aiutarci a capire meglio sia le macchine sia alcune cose che, fino a ieri, attribuivamo indistintamente al pensiero umano.