Perché l’arrivo dell’IA ci costringe a ripensare che cosa significa insegnare e imparare
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Per molto tempo una parte importante della scuola è stata organizzata intorno a una situazione abbastanza stabile: l’insegnante disponeva di conoscenze e strumenti che lo studente doveva progressivamente acquisire, e molte attività scolastiche servivano contemporaneamente a imparare e a dimostrare ciò che si era imparato.
L’IA modifica questa situazione perché può spiegare, sintetizzare, formulare domande, produrre esempi, costruire argomentazioni, correggere testi, risolvere problemi e generare prodotti che fino a poco tempo fa richiedevano necessariamente il lavoro dello studente o dell’insegnante.
Non cambia soltanto lo strumento disponibile: cambia la distribuzione del lavoro cognitivo.
Produrre qualcosa non significa più necessariamente averlo imparato
Uno studente può consegnare un buon testo, una sintesi accurata o la soluzione corretta di un problema senza aver svolto personalmente tutte le operazioni cognitive che quel prodotto, in passato, ci avrebbe portato ad attribuirgli.
Diventa quindi più difficile utilizzare il prodotto finale come prova dell’apprendimento. Dobbiamo prestare maggiore attenzione al processo: che cosa lo studente ha compreso, quali decisioni ha preso, che cosa sa spiegare, giustificare e utilizzare autonomamente.
Anche insegnare non significa più necessariamente fare le stesse cose
L’IA può svolgere alcune attività tradizionalmente associate all’insegnante: produrre materiali, riformulare spiegazioni, proporre esempi ed esercizi, fornire feedback, adattare il livello di difficoltà o aiutare uno studente quando l’insegnante non può essere presente.
Questo non rende inutile l’insegnante. Ci obbliga però a distinguere quali parti del suo lavoro possono essere svolte efficacemente da una macchina e quali richiedono invece una responsabilità propriamente educativa: progettare l’ambiente di apprendimento, osservare ciò che accade, interpretare le difficoltà, decidere quando intervenire, stabilire che cosa vale la pena imparare e verificare che l’aiuto non sostituisca l’apprendimento.
L’IA ci costringe a ripensare insegnamento e apprendimento perché può svolgere una parte crescente delle attività attraverso cui, fino a oggi, insegnavamo, imparavamo e verificavamo che qualcuno avesse imparato.
La domanda diventa: chi deve fare che cosa?
Non basta quindi aggiungere l’IA alla didattica esistente lasciando tutto il resto invariato.
Per ogni attività dobbiamo domandarci quali operazioni possa essere utile affidare alla macchina, quali debbano rimanere allo studente perché sono proprio quelle attraverso cui impara e quali spettino all’insegnante perché richiedono progettazione, giudizio e responsabilità educativa.
In alcuni casi l’IA potrà ridurre lavoro inutile. In altri potrà permettere allo studente di lavorare cognitivamente più di prima. In altri ancora dovremo deliberatamente limitarne l’uso perché svolgere personalmente una certa attività è parte dell’apprendimento che vogliamo ottenere.
Non dobbiamo adattare la scuola all’IA
Ripensare insegnamento e apprendimento non significa organizzare la scuola intorno alle capacità della nuova tecnologia.
Significa fare il contrario: tornare a chiederci che cosa vogliamo che rimanga allo studente dopo un’esperienza di apprendimento e progettare di conseguenza il rapporto tra studente, insegnante e IA.
L’arrivo dell’IA rende questa domanda più urgente, ma è una domanda pedagogica prima che tecnologica.
