Con l’IA lo studente lavora davvero di meno?
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Sì, con l’IA lo studente può lavorare molto di meno. Può farle riassumere un testo, risolvere un problema, costruire una presentazione, scrivere una relazione o rispondere a una domanda. Se lo scopo è ottenere un prodotto, l’IA può ridurre enormemente il lavoro necessario.
Ma se lo scopo è imparare, la risposta cambia. L’IA può persino portare lo studente a lavorare cognitivamente più di prima.
Produrre di meno non significa necessariamente imparare di più
Molte attività scolastiche richiedono lavoro perché attraverso quel lavoro dovrebbe avvenire l’apprendimento. Cercare una soluzione, costruire un’argomentazione, sintetizzare informazioni o formulare una spiegazione non servono soltanto a ottenere un risultato: sono anche occasioni per pensare.
Se l’IA svolge direttamente queste operazioni, il compito può essere completato con meno fatica, ma può diminuire anche il lavoro attraverso cui lo studente avrebbe dovuto imparare.
La riduzione del lavoro, quindi, non è di per sé né un vantaggio né uno svantaggio. Dobbiamo chiederci quale lavoro è stato eliminato.
L’IA può eliminare lavoro inutile
Non tutto ciò che richiede tempo e fatica produce apprendimento. L’IA può liberarci da operazioni ripetitive, meccaniche o già padroneggiate e permettere allo studente di concentrarsi sulle parti cognitivamente più significative dell’attività.
Può, per esempio, preparare materiali da confrontare, riorganizzare informazioni, proporre rapidamente alternative o svolgere operazioni strumentali che altrimenti sottrarrebbero tempo al problema sul quale vogliamo realmente far lavorare lo studente.
In questo caso lavorare meno può significare lavorare meglio.
Ma imparare con l’IA può richiedere più lavoro
Se invece utilizziamo l’IA come interlocutore, lo studente può dover formulare domande, valutare risposte, individuare errori, chiedere spiegazioni, confrontare alternative, difendere una posizione, rispondere a obiezioni e rielaborare più volte ciò che pensa.
Un’attività che prima terminava con la produzione di un testo può diventare un processo molto più lungo di interrogazione, verifica e revisione.
L’IA riduce il lavoro necessario per produrre, ma può aumentare il lavoro necessario per imparare bene.
La domanda non è quanto lavora lo studente, ma su che cosa
Non avrebbe senso utilizzare l’IA per mantenere artificialmente la stessa quantità di fatica che esisteva prima. Se una parte del lavoro non serve più, possiamo eliminarla.
La questione educativa è diversa: dobbiamo conservare e possibilmente aumentare il lavoro cognitivo che serve a costruire comprensione e capacità.
Per questo una buona attività con l’IA potrebbe apparire paradossale: lo studente produce più facilmente, ma pensa di più. Fa meno lavoro esecutivo, ma più lavoro di interrogazione, confronto, controllo, decisione e rielaborazione.
Se invece l’IA riduce contemporaneamente il lavoro necessario per produrre e quello necessario per pensare, allora lo studente lavorerà certamente di meno. Ma avremo anche buone ragioni per domandarci che cosa stia ancora imparando attraverso quell’attività.
