Che cosa vale ancora la pena imparare a scuola quando possiamo chiedere quasi tutto all’IA?
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Se possiamo ottenere immediatamente dall’IA informazioni, spiegazioni, sintesi, traduzioni, calcoli e soluzioni, è inevitabile chiedersi se abbia ancora senso dedicare tanto tempo scolastico ad apprendere cose che una macchina può fornirci quando ne abbiamo bisogno.
La risposta non può essere semplicemente che dobbiamo continuare a insegnare ciò che abbiamo sempre insegnato. Se cambia radicalmente l’accesso alla conoscenza, è ragionevole riesaminare anche che cosa consideriamo necessario imparare.
La scuola non serve soltanto a rendere disponibili informazioni
Se imparare significasse accumulare informazioni per poterle recuperare quando servono, l’IA renderebbe certamente meno importante una parte dell’apprendimento tradizionale.
Ma ciò che sappiamo personalmente serve anche a comprendere ciò che incontriamo, riconoscere un problema, fare collegamenti, formulare domande e interpretare le risposte che riceviamo.
Non dobbiamo quindi scegliere tra avere tutta la conoscenza nella nostra testa e avere tutta la conoscenza nell’IA. Dobbiamo capire quale conoscenza deve diventare parte della persona e quale può rimanere disponibile all’esterno.
Alcune conoscenze servono per poterne acquisire altre
Per chiedere qualcosa all’IA dobbiamo già essere in grado di riconoscere che esiste una questione da approfondire. Per comprendere una risposta dobbiamo poterla collegare a qualcosa che sappiamo. Per accorgerci che potrebbe essere sbagliata dobbiamo possedere criteri con cui valutarla.
Una base di conoscenza personale rimane quindi necessaria proprio per utilizzare bene l’enorme quantità di conoscenza alla quale l’IA ci permette di accedere.
Il problema curricolare diventa stabilire quale base sia necessaria per permettere allo studente di continuare autonomamente a conoscere.
Vale la pena imparare ciò che costruisce capacità trasferibili
La scuola non dovrebbe chiedersi soltanto se una determinata prestazione possa essere svolta dall’IA. Dovrebbe chiedersi che cosa si sviluppa nello studente attraverso quell’apprendimento.
Comprendere un testo complesso, costruire un’argomentazione, ragionare quantitativamente, utilizzare concetti scientifici, collocare un evento storicamente o esprimersi con precisione possono avere valore anche quando l’IA è capace di svolgere le corrispondenti prestazioni.
Questi apprendimenti contribuiscono a costruire modi di interpretare i problemi e capacità utilizzabili in situazioni differenti.
La domanda non è quali conoscenze possiamo ormai ottenere dall’IA, ma quali conoscenze e capacità devono diventare nostre perché possiamo continuare a comprendere, pensare, scegliere e imparare anche utilizzando l’IA.
Qualcosa potrà anche uscire dal curricolo
Prendere sul serio questa trasformazione significa ammettere anche una possibilità più scomoda: non tutto ciò che oggi insegniamo dovrà necessariamente continuare a occupare lo stesso spazio.
Alcuni contenuti o alcune prestazioni potrebbero perdere importanza; altri potrebbero diventare più importanti. Potrebbe acquistare maggiore valore saper formulare problemi, interrogare fonti e strumenti, confrontare interpretazioni, verificare affermazioni, giustificare decisioni e utilizzare conoscenze in situazioni nuove.
Non si tratta di aggiungere semplicemente una nuova materia chiamata “IA” sopra un curricolo rimasto invariato. L’IA può costringerci a riesaminare le priorità del curricolo stesso.
La questione è che cosa vogliamo rimanga alla persona
La scuola del futuro disporrà probabilmente di una quantità di conoscenza esterna interrogabile incomparabilmente maggiore di quella disponibile in passato. Proprio per questo dovrà decidere con maggiore attenzione che cosa debba essere interiorizzato.
Non abbiamo ancora una risposta definitiva e uguale per tutte le discipline. Ma possiamo utilizzare un criterio: vale la pena far apprendere ciò che permette alla persona di comprendere il mondo, costruire nuove conoscenze, esercitare giudizio e mantenere sufficiente autonomia rispetto agli strumenti che utilizza.
L’IA non rende quindi inutile la domanda su che cosa insegnare. La rende molto più difficile — e probabilmente molto più importante.
