Che cosa potrebbe succedere se uno studente usasse sempre l’IA proprio nelle attività attraverso cui dovrebbe imparare?
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Potrebbe succedere qualcosa di paradossale: lo studente diventerebbe progressivamente più capace di ottenere buoni risultati con l’IA e, nello stesso tempo, potrebbe sviluppare meno le capacità che quei risultati sembrano dimostrare.
Il problema non è semplicemente usare molto l’IA. È usarla sistematicamente proprio per svolgere le operazioni cognitive attraverso cui una determinata capacità dovrebbe essere costruita.
Le capacità si sviluppano esercitandole
Impariamo a comprendere testi complessi affrontando testi complessi, a scrivere scrivendo, ad argomentare costruendo e valutando argomentazioni, a risolvere problemi tentando soluzioni, commettendo errori e correggendoli.
L’aiuto è spesso utile e talvolta indispensabile. Ma se l’IA svolge abitualmente proprio l’operazione che lo studente dovrebbe imparare a svolgere, vengono meno occasioni importanti per sviluppare quella capacità.
Non perché la fatica abbia valore in sé, ma perché alcuni apprendimenti richiedono che determinate operazioni cognitive vengano effettivamente esercitate dalla persona.
La prestazione può migliorare mentre la capacità non cresce
Con l’IA uno studente può produrre testi migliori, risolvere problemi più difficili e affrontare argomenti che da solo non sarebbe ancora in grado di gestire. Tutto questo può essere educativamente molto utile.
Ma il miglioramento della prestazione ottenuta insieme all’IA non dimostra automaticamente un corrispondente sviluppo delle capacità dello studente.
Se il sostegno rimane sempre allo stesso livello, possiamo avere risultati sempre migliori senza sapere se lo studente stia diventando progressivamente più capace di svolgere una parte maggiore del lavoro cognitivo.
L’aiuto può trasformarsi in dipendenza
Un buon aiuto dovrebbe permettere allo studente di fare oggi, con un sostegno, qualcosa che progressivamente sarà capace di fare con minore sostegno.
Se invece l’aiuto diventa permanentemente necessario, cambia la natura della relazione con lo strumento. L’IA non sta più soltanto sostenendo lo sviluppo di una capacità: può diventare la condizione senza la quale quella prestazione non è più possibile.
Il rischio non è che lo studente usi l’IA, ma che diventi molto competente nel fare con l’IA proprio ciò che non ha avuto abbastanza occasioni di imparare a fare.
Non tutte le dipendenze sono un problema
Dipendiamo continuamente da strumenti esterni: libri, calcolatrici, motori di ricerca, mappe, software. Non avrebbe senso considerare l’autonomia come la capacità di fare tutto senza strumenti.
La questione è quali capacità vogliamo che rimangano disponibili alla persona e quali possiamo invece distribuire tra persona e strumenti.
Per alcune attività può essere perfettamente ragionevole diventare dipendenti dall’IA. Per altre, soprattutto durante l’apprendimento, quella stessa dipendenza può impedire la costruzione di capacità che consideriamo importanti.
Per questo l’aiuto dovrebbe cambiare nel tempo
Non dobbiamo necessariamente togliere l’IA. Possiamo modificare il modo in cui viene utilizzata.
All’inizio può fornire spiegazioni, suggerimenti, esempi e indicazioni. Successivamente possiamo ridurre alcuni aiuti, chiedere allo studente di anticipare una soluzione prima di interrogare l’IA, di controllarne una risposta, di affrontare autonomamente alcuni passaggi o di applicare ciò che ha imparato in una situazione nuova.
In questo modo possiamo osservare se il lavoro svolto con l’IA sta lasciando qualcosa allo studente.
La domanda decisiva non è quindi quanto spesso utilizzi l’IA, ma se, utilizzandola, stia diventando progressivamente più capace oppure soltanto progressivamente più dipendente dal suo aiuto.
