Quando uno studente produce qualcosa insieme all’IA, di chi è realmente quel lavoro?
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Non possiamo stabilirlo semplicemente contando quante parole, immagini o idee siano state prodotte dallo studente e quante dall’IA.
Uno studente può utilizzare moltissimo materiale generato dall’IA e avere comunque un ruolo determinante nella costruzione del lavoro. Oppure può modificare personalmente molte parole di un prodotto che, nella sostanza, è stato pensato dalla macchina.
Per capire di chi sia realmente il lavoro dobbiamo guardare non soltanto a chi ha prodotto materialmente il risultato, ma a chi ne ha governato la costruzione.
Essere autore non significa fare materialmente tutto
Anche senza IA, produrre qualcosa ha sempre significato utilizzare contributi esterni: conoscenze apprese da altri, fonti, strumenti, modelli, revisioni e suggerimenti.
L’IA rende però questa situazione molto più evidente perché può intervenire direttamente nella produzione: proporre idee, costruire strutture, formulare argomentazioni, scrivere testi e riorganizzare ciò che è stato prodotto.
Per questo diventa insufficiente identificare automaticamente l’autore con chi ha scritto materialmente le parole.
Dobbiamo chiederci chi ha costruito il progetto
Una prima domanda è: chi ha deciso che cosa fare?
Se lo studente ha individuato il problema, definito lo scopo, portato conoscenze ed esperienze, stabilito la direzione del lavoro e utilizzato l’IA per svilupparlo, il suo contributo può essere sostanziale anche quando una parte importante della formulazione finale proviene dalla macchina.
Se invece ha formulato una richiesta generica e accettato ciò che l’IA ha prodotto, il suo contributo autoriale è molto più debole, anche se successivamente modifica alcune frasi o cambia l’aspetto del prodotto.
Conta anche ciò che accade durante la costruzione
Il progetto iniziale, però, non basta. Lavorando con l’IA possono emergere idee che lo studente non aveva previsto. La macchina può proporre un’alternativa, introdurre una connessione o suggerire una formulazione che modifica il modo stesso di vedere il problema.
A quel punto diventa importante ciò che fa lo studente: accetta automaticamente la proposta oppure la comprende, la confronta con ciò che sa, la mette in discussione, la modifica e decide consapevolmente di incorporarla nel proprio lavoro?
L’autorialità si costruisce quindi anche attraverso il giudizio esercitato durante il processo.
Un lavoro può essere realmente dello studente anche quando l’IA ha contribuito molto alla sua produzione, se lo studente ne ha costruito e governato il progetto, ha esercitato un giudizio sulle proposte ricevute e padroneggia il significato del risultato finale.
Fare propria un’idea non significa averla concepita
Occorre però evitare l’eccesso opposto. Il fatto che uno studente comprenda e condivida un’idea proposta dall’IA non significa che possa automaticamente attribuirsene la concezione.
Possiamo distinguere tra riconoscere un’idea come valida, comprenderla e integrarla nel proprio pensiero, e aver contribuito personalmente a costruirla.
Questa distinzione diventa importante soprattutto a scuola, dove non ci interessa soltanto sapere se il prodotto finale sia corretto, ma anche quale contributo intellettuale abbia dato lo studente alla sua costruzione.
La prova più interessante è la padronanza
Possiamo allora chiedere allo studente di spiegare il proprio lavoro, giustificarne le scelte, rispondere a un’obiezione, riconoscerne i limiti o modificarlo quando introduciamo una nuova condizione.
Se non sa perché qualcosa è presente nel proprio elaborato, non riesce a difenderne le argomentazioni o scopre soltanto in quel momento il significato di ciò che ha consegnato, difficilmente possiamo parlare di una forte autorialità.
La padronanza non dimostra da sola che ogni idea sia stata originariamente concepita dallo studente. Ma ci dice che il prodotto non gli è cognitivamente estraneo.
Quindi, di chi è il lavoro?
Quando studente e IA intervengono entrambi, la risposta può non essere semplicemente “dello studente” oppure “dell’IA”. I contributi sono distribuiti, ma non sono equivalenti.
L’IA può generare formulazioni, alternative, connessioni e riorganizzazioni. Lo studente può portare intenzioni, esperienza, conoscenze, criteri, giudizio e decisioni.
Per questo, a scuola, la domanda più utile non è soltanto «quanto ha fatto l’IA?». È chiedersi che cosa ha fatto lo studente perché quel prodotto possa essere considerato realmente anche il risultato del suo pensiero.
