La pedagogia dei desideri

In breve

Quando parliamo di IA a scuola tendiamo facilmente a trasformare ciò che la tecnologia può rendere possibile in ciò che ci aspettiamo che produca: più pensiero critico, autonomia, personalizzazione, inclusione, tempo per la relazione. È quella che qui chiamo pedagogia dei desideri. Tra le possibilità dello strumento e i suoi effetti reali, però, ci sono gli esseri umani, con le loro motivazioni, la ricerca di comodità, i vincoli e gli incentivi dell’ambiente in cui agiscono. Alla pedagogia dell’uso possibile dobbiamo quindi affiancare un’ecologia dell’uso probabile, progettando condizioni che rendano gli usi educativamente desiderabili anche ragionevolmente probabili. E dobbiamo farlo senza immaginare, dopo lo studente ideale, anche una scuola ideale: introdurre sensatamente l’IA richiede studio, tempo, gradualità e la libertà di decidere dove usarla, dove non ancora e dove è meglio farne a meno.

Quando confondiamo ciò che l’IA potrebbe fare con ciò che farà davvero

Il discorso educativo sull’intelligenza artificiale sembra essere cambiato molto in fretta.

Nella prima fase abbiamo visto soprattutto strumenti, tutorial, repertori di prompt. Prompt per preparare una lezione, costruire una verifica, creare una rubrica, sintetizzare un testo, produrre materiali. L’attenzione era concentrata prevalentemente su ciò che si poteva fare con l’IA e su come ottenere prodotti migliori e più velocemente.

Poi il discorso si è fatto più pedagogico.

Sempre più spesso leggiamo che l’IA non dovrebbe sostituire il pensiero, ma stimolarlo; che dovrebbe sostenere il pensiero critico, personalizzare l’apprendimento, favorire l’inclusione, aumentare l’autonomia dello studente, liberare l’insegnante dalle attività ripetitive per restituirgli tempo per la relazione educativa.

È certamente un passo avanti rispetto alla semplice collezione di prompt.

Ma forse proprio adesso dobbiamo stare più attenti.

Perché potremmo aver migliorato molto il nostro discorso sull’IA, senza avere necessariamente descritto meglio che cosa succederà quando l’IA entrerà nell’uso ordinario.

Non tutto ciò che è possibile accadrà

Molte delle affermazioni che facciamo sull’uso educativo dell’IA sono perfettamente ragionevoli.

L’IA può sostenere il pensiero critico.

Può offrire spiegazioni differenti.

Può consentire allo studente di confrontare prospettive.

Può fornire feedback immediati.

Può adattare spiegazioni e materiali alle esigenze individuali.

Può essere utilizzata come interlocutore con cui mettere alla prova un ragionamento.

Può liberare l’insegnante da alcune attività ripetitive e lasciargli più tempo per quelle educativamente più significative.

Il problema non è in queste affermazioni.

Il problema nasce nel piccolo salto logico che rischiamo di compiere subito dopo.

Dal fatto che l’IA possa essere utilizzata per sviluppare il pensiero critico passiamo facilmente a parlare dell’IA come di uno strumento che favorisce il pensiero critico. Dal fatto che possa far risparmiare tempo all’insegnante arriviamo ad affermare che quel tempo sarà restituito alla relazione educativa. Dal fatto che consenta di personalizzare un percorso immaginiamo studenti che usufruiranno di quella possibilità per imparare meglio.

Quando una possibilità diventa un risultato atteso.

E ciò che desideriamo diventa quasi impercettibilmente una previsione.

Ma descrivere una possibilità non significa ancora poter prevedere quanto sia probabile che si realizzi.

La pedagogia dei desideri

Chiamerei pedagogia dei desideri quel modo di ragionare sulle tecnologie educative che, partendo da ciò che una tecnologia rende possibile, assume implicitamente che gli utilizzatori tenderanno a realizzare proprio le possibilità pedagogicamente desiderabili.

Non è esattamente il vecchio tecnodeterminismo ingenuo.

Il tecnodeterminismo immagina una relazione abbastanza semplice:

arriva una tecnologia → la tecnologia produce determinati cambiamenti.

La pedagogia dei desideri è più sofisticata. Riconosce la necessità della progettazione educativa, assegna responsabilità all’insegnante, parla di consapevolezza, autonomia e pensiero critico.

Ma rischia di costruire un’altra sequenza altrettanto problematica:

la tecnologia rende possibile qualcosa → quel qualcosa è pedagogicamente desiderabile → progettiamo per ottenerlo → finiamo per descrivere come effetto dell’uso della tecnologia ciò che, in realtà, si verificherà soltanto se le persone la useranno nel modo che abbiamo immaginato.

È l’ultimo passaggio a essere tutt’altro che scontato.

La pedagogia dei desideri immagina, in sostanza, che quando una tecnologia ci offre nuove possibilità sceglieremo proprio quelle che ci rendono migliori.

La storia delle tecnologie suggerisce che le cose sono un po’ più complicate.

Poi arriva l’essere umano reale

Nelle nostre previsioni tendiamo a mettere la tecnologia e le sue possibilità. Molto meno l’essere umano che dovrà utilizzarla.

O, più precisamente, ci mettiamo spesso un essere umano ideale.

Uno studente curioso, motivato, desideroso di comprendere, capace di autoregolarsi, disposto a verificare le risposte dell’IA e a fare una fatica cognitiva anche quando potrebbe evitarla.

Un insegnante competente, riflessivo, con il tempo necessario per progettare attività sofisticate, controllare i risultati, seguire i processi degli studenti e utilizzare il tempo risparmiato grazie all’automazione per migliorare la relazione educativa.

Poi arriva l’essere umano reale.

Lo studente deve consegnare un compito domani. Ne ha altri tre. Vuole ottenere un risultato accettabile. Ha poco tempo. Davanti a lui c’è una macchina che in trenta secondi può produrre qualcosa che altrimenti richiederebbe un’ora.

Che cosa farà?

L’insegnante ha cinque classi, decine di verifiche da correggere, riunioni, burocrazia, scadenze. L’IA può preparargli in pochi secondi una rubrica che gli richiederebbe mezz’ora.

Che cosa farà?

Non conosciamo in anticipo le risposte. Ma proprio per questo non possiamo costruire una teoria educativa comportandoci come se le conoscessimo.

Dobbiamo fare entrare prepotentemente la natura umana nelle nostre previsioni sui comportamenti futuri.

Non per adottare una visione pessimistica dell’essere umano. Accanto alla ricerca della scorciatoia esistono curiosità, desiderio di conoscere, piacere della scoperta, soddisfazione per una difficoltà superata, bisogno di autonomia.

Ma esistono anche economia dello sforzo, gratificazione immediata, conformismo, pressione alla prestazione, ricerca del risultato, mancanza di tempo.

Una pedagogia realistica deve mettere nell’equazione tutto l’essere umano, non soltanto quella parte di lui necessaria perché si realizzi la previsione che desideriamo.

Pedagogia dell’uso possibile ed ecologia dell’uso probabile

Possiamo allora distinguere due domande.

La prima appartiene a quella che potremmo chiamare pedagogia dell’uso possibile:

che cosa possiamo fare di pedagogicamente significativo con questa tecnologia?

È una domanda necessaria. Gran parte della ricerca educativa e della progettazione didattica deve continuare a porsela.

Accanto alla pedagogia dell’uso possibile serve quella che potremmo chiamare ecologia dell’uso probabile: osservare non soltanto ciò che lo strumento consente di fare, ma quali comportamenti diventano più probabili quando le caratteristiche dell’IA incontrano persone reali, dentro condizioni reali.

Che cosa tenderanno realmente a fare persone normali, dentro condizioni normali, con poco tempo, incentivi alla prestazione, desiderio di semplificazione e una macchina progettata per rendere molte cose estremamente facili?

La seconda domanda non annulla la prima.

La mette alla prova.

Non chiediamoci soltanto che cosa potremmo fare con l’IA. Chiediamoci che cosa è probabile che facciamo con l’IA.

E per rispondere non basta studiare le caratteristiche dello strumento. Dobbiamo osservare le persone, le organizzazioni, gli incentivi, i sistemi di valutazione, le condizioni di lavoro, gli interessi economici, le abitudini e i comportamenti che emergono quando una tecnologia viene realmente adottata.

Abbiamo già visto qualcosa di simile

All’inizio della diffusione di Internet non mancavano ragioni per essere ottimisti.

Un accesso alla conoscenza enormemente più ampio. La possibilità per chiunque di pubblicare. La comunicazione senza intermediari. La collaborazione a distanza. Nuove forme di partecipazione.

Quelle possibilità erano reali.

E molte si sono effettivamente realizzate.

Sarebbe quindi semplicistico raccontare la storia dicendo che Internet prometteva libertà e ci ha dato soltanto fake news, manipolazione, polarizzazione ed economia dell’attenzione.

Il punto interessante è un altro.

Dalle possibilità tecniche si ricavavano facilmente conseguenze sociali desiderabili.

Più informazione avrebbe significato cittadini più informati. Più possibilità di espressione avrebbe significato maggiore pluralismo. La disintermediazione avrebbe favorito la libertà. La connessione avrebbe aumentato la comprensione reciproca.

Ma tra una possibilità tecnologica e il suo effetto sociale c’era qualcosa che quelle previsioni tendevano a sottovalutare.

C’eravamo noi.

Con il nostro bisogno di appartenenza, la ricerca di conferme, l’attrazione per ciò che emoziona, il desiderio di visibilità, la competizione, gli interessi economici e il potere.

E c’erano organizzazioni capaci di costruire modelli di business proprio attorno a quei comportamenti, fino a fenomeni che Shoshana Zuboff ha analizzato attraverso il concetto di capitalismo della sorveglianza.

Il problema non era che le possibilità positive attribuite a Internet fossero false.

L’errore era trasformare alcune possibilità desiderabili in una previsione sul futuro.

Con l’IA potremmo ripetere lo stesso errore.

Una macchina che toglie attrito

Con l’intelligenza artificiale c’è però un elemento ulteriore.

Non abbiamo davanti uno strumento che offre tutte le possibilità con lo stesso costo.

Una delle caratteristiche più potenti dell’IA generativa è proprio la sua capacità di togliere attrito.

Per attrito intendo tutto ciò che, tra un’intenzione e il risultato, ci obbliga a fermarci, cercare, provare, sbagliare, riformulare, ricominciare. L’IA accorcia molti di questi passaggi: ciò che richiedeva tempo, competenza o fatica può diventare quasi immediato.

Ed è un vantaggio enorme. Ma, quando parliamo di apprendimento, nasce una domanda: quanto di quell’attrito era soltanto un ostacolo e quanto, invece, era parte del lavoro attraverso cui imparavamo?

L’IA non distingue tra l’attrito che ostacola l’apprendimento e l’attrito attraverso cui l’apprendimento avviene. Siamo noi a doverlo distinguere.

L’IA scrive, sintetizza, traduce, completa, suggerisce, corregge, riformula, spiega. Ci permette di ottenere rapidamente qualcosa che prima richiedeva tempo e lavoro.

Per ottenere una risposta dall’IA devo fare pochissimo.

Per utilizzare quella risposta allo scopo di pensare meglio, devo fare qualcosa in più.

Devo interrogarla. Metterla in dubbio. Confrontarla. Verificarla. Individuarne i presupposti. Cercare alternative. Chiederle controargomentazioni. Decidere che cosa accetto e che cosa rifiuto. Sapere abbastanza per capire quando vale la pena dubitare.

Ed emerge così una domanda che la pedagogia dei desideri tende a lasciare sullo sfondo:

perché dovremmo aspettarci che, quando una tecnologia rende facile evitare una fatica, gli esseri umani utilizzino spontaneamente quella stessa tecnologia per procurarsi una fatica cognitivamente più produttiva?

La risposta non può essere semplicemente: perché sarebbe educativo farlo.

Dal «fare bene» al «rendere probabile»

Anche in questo blog ho sostenuto molte volte usi dell’IA che considero pedagogicamente ricchi.

Usarla come interlocutore cognitivo. Farsi presentare prospettive differenti. Chiederle esempi e controesempi. Mettere alla prova un’idea. Ricevere uno scaffolding temporaneo. Utilizzarla per sapere di più senza rinunciare a sapere abbastanza da poter giudicare ciò che ci restituisce.

Non c’è motivo di rinunciare a queste possibilità.

Ma dobbiamo aggiungere una domanda che potrebbe risultare persino più importante:

quanto è probabile che questi diventino gli usi ordinari dell’IA?

Dire agli studenti e agli insegnanti di «usare bene l’IA» non risolve il problema.

Anzi, dopo la prima stagione dei prompt sembra affacciarsi proprio questo rischio: sostituire all’entusiasmo tecnologico una serie di esortazioni moralistiche al buon uso.

Non delegare. Verifica. Pensa criticamente. Usa l’IA per potenziare le tue capacità e non per sostituirle. Mantieni il controllo. Rimani autore.

Indicazioni sensate.

Ma un ambiente educativo non può funzionare soltanto perché chiediamo alle persone di comportarsi come vorremmo.

La questione diventa allora progettuale:

quali condizioni devono essere costruite perché il comportamento pedagogicamente desiderabile diventi anche un comportamento ragionevolmente probabile?

Che cosa dobbiamo cambiare nella valutazione? Quale lavoro deve continuare ad avere valore anche quando l’IA può produrne il risultato? Quali attività devono rendere visibile il processo e non soltanto il prodotto? Quale sapere deve rimanere nella persona? Quali forme di delega possiamo accettare e quali rendono impossibile comprendere, controllare e decidere?

A quel punto non stiamo più chiedendo all’essere umano di adattarsi al nostro desiderio pedagogico.

Stiamo progettando un ambiente tenendo conto dell’essere umano che realmente lo abiterà.

Rendere probabile ciò che riteniamo desiderabile

Che cosa significa, allora, progettare tenendo conto dell’essere umano reale? Significa provare a costruire situazioni nelle quali l’uso che riteniamo educativo non dipenda soltanto dalla buona volontà di chi utilizza l’IA.

Se non basta dire agli studenti di usare bene l’IA, la questione non è rinunciare a usarla. È progettare situazioni nelle quali l’uso che riteniamo educativo non dipenda soltanto dalla buona volontà di chi la utilizza.

Questo può significare alcune cose molto concrete.

Non eliminare tutto l’attrito. Se una parte della fatica è proprio il luogo nel quale si esercita la capacità che vogliamo sviluppare, quella parte del lavoro non dovrebbe essere delegata. L’IA può togliere l’attrito inutile; non dovrebbe automaticamente togliere quello attraverso cui si impara.

Cambiare ciò che premiamo. Se continuiamo a valutare soprattutto il prodotto finale, mentre l’IA può produrlo con sempre maggiore facilità, stiamo costruendo un potente incentivo alla delega. Se ci interessa il pensiero, dobbiamo rendere visibili e significativi anche il percorso, le scelte, i dubbi, le revisioni e le ragioni per cui una risposta è stata accettata o rifiutata.

Progettare attività nelle quali delegare tutto non convenga. Non attraverso divieti artificiosi, ma facendo sì che il compito richieda esperienza personale, confronto, decisione, spiegazione, difesa delle proprie scelte. L’IA può partecipare al processo, ma non può sostituire ciò che solo lo studente può mettere nel lavoro.

Decidere prima che cosa deve rimanere nella persona. Non tutte le attività hanno lo stesso valore formativo. Prima di chiederci che cosa possiamo affidare all’IA, dovremmo chiederci quali conoscenze, capacità e abitudini mentali vogliamo che rimangano disponibili allo studente anche quando l’IA non sta lavorando per lui.

Usare l’IA anche contro la sua stessa facilità. Una macchina capace di fornire immediatamente una risposta può essere utilizzata per creare nuove domande, presentare obiezioni, produrre controesempi, mettere in crisi una prima soluzione. Ma questo uso non emerge necessariamente da solo: deve essere incorporato nella struttura dell’attività.

Nessuna di queste scelte garantisce che l’IA venga usata come vorremmo. Ed è proprio questo il punto.

Non stiamo cercando la ricetta del buon uso. Stiamo cercando di modificare le condizioni affinché alcuni usi diventino più probabili di altri.

La differenza può sembrare sottile, ma cambia la prospettiva. Non chiediamo più soltanto allo studente di essere responsabile, critico e consapevole davanti all’IA. Ci chiediamo anche se l’ambiente che abbiamo costruito gli dia buone ragioni per esserlo.

E dobbiamo conservare anche un’altra possibilità: decidere che in alcune attività l’IA non debba essere utilizzata affatto.

Non per paura della tecnologia. Se abbiamo stabilito che cosa vogliamo che rimanga nella persona, potremmo semplicemente concludere che, in quel momento del percorso, l’attrito non deve essere tolto.

La domanda, allora, non è più soltanto: «Come possiamo inserire bene l’IA in questa attività?».

Diventa:

Che cosa vogliamo che accada nella persona? E, rispetto a questo scopo, quale posto — compreso nessun posto — deve avere l’IA?

Ma la scuola è nelle condizioni di farlo?

Abbiamo provato a uscire da una prima ingenuità: pensare che, siccome una tecnologia rende possibile qualcosa di pedagogicamente desiderabile, gli esseri umani utilizzeranno quella possibilità proprio in quella direzione.

Abbiamo fatto entrare nell’equazione l’essere umano reale. Abbiamo provato a immaginare ambienti nei quali gli usi cognitivamente più ricchi dell’IA diventino più probabili. Abbiamo parlato di valutazione, gradualità, attività non interamente delegabili, attrito da conservare, capacità che devono rimanere nella persona.

Dunque, tutto pronto per il trionfale ingresso dell’IA nelle classi?

Non proprio.

Perché a questo punto dobbiamo far entrare nell’equazione un altro elemento reale: la scuola che dovrebbe fare tutto questo.

Comprendere seriamente che cosa comporta l’introduzione dell’IA nell’apprendimento richiede studio, sperimentazione, confronto tra insegnanti, osservazione di ciò che accade, errori, correzioni. Richiede soprattutto tempo. Non il tempo necessario per imparare qualche prompt o conoscere qualche nuovo strumento, ma quello molto più lungo necessario per capire che cosa vale la pena farne educativamente e che cosa invece è meglio non farne.

E il tempo non è soltanto quello segnato sull’orologio.

Esiste anche un tempo mentale: la disponibilità a interrogare una pratica, discuterla con i colleghi, provare qualcosa senza sapere già se funzionerà, osservarne gli effetti e modificarla.

È difficile chiedere questo lavoro a scuole e insegnanti già impegnati su molti altri fronti, attraversati continuamente da richieste, innovazioni, adempimenti e priorità che competono per lo stesso tempo e per la stessa attenzione.

Qui rischiamo allora di produrre una seconda pedagogia dei desideri.

La prima immagina lo studente ideale che utilizzerà l’IA nel modo pedagogicamente migliore.

La seconda rischia di immaginare la scuola ideale che saprà creare tutte le condizioni necessarie perché questo accada.

Ma anche la scuola reale, come lo studente reale, ha tempi, vincoli, inerzie, competenze differenti, priorità concorrenti e risorse limitate.

Se poi l’introduzione dell’IA viene affrontata come qualcosa che deve essere fatto rapidamente perché «ormai c’è», perché bisogna innovare, perché arrivano indicazioni dall’alto o perché non possiamo restare indietro, si crea quasi la condizione opposta a quella di cui avremmo bisogno.

Una questione complessa viene affrontata con poco tempo proprio quando avrebbe bisogno di molto tempo.

Il rischio è allora abbastanza prevedibile: qualche corso di formazione, strumenti da provare, repertori di buone pratiche, linee guida, nuovi progetti da inserire in attività già sovraccariche. E magari molte esortazioni a un uso «critico, etico e consapevole».

Proprio ciò da cui eravamo partiti.

Prima di chiedere alla scuola di introdurre bene l’IA, dovremmo chiederci se stiamo creando le condizioni perché la scuola possa pensare bene che cosa farsene.

La gradualità, allora, non dovrebbe riguardare soltanto il modo in cui gli studenti vengono messi a contatto con l’IA. Dovrebbe riguardare prima ancora il modo in cui la scuola decide di introdurla.

Diamoci il tempo di capire prima di decidere quanto, dove e perché introdurla.

Se introduciamo in fretta una tecnologia complessa dentro un sistema che non ha avuto il tempo di comprenderla, non possiamo poi stupirci se gli usi reali saranno molto più poveri di quelli descritti nei nostri documenti pedagogici.

Se volessimo essere cinicamente realisti

A questo punto potremmo arrivare a una conclusione ancora più drastica.

Se sappiamo che gli esseri umani tendono anche a utilizzare le tecnologie per risparmiare tempo, fatica e lavoro; se l’IA rende straordinariamente facile delegare attività cognitive; se bambini e ragazzi stanno ancora costruendo proprio quelle capacità che la macchina consente loro di non esercitare, allora un realismo portato alle estreme conseguenze potrebbe suggerire una soluzione molto semplice:

teniamo l’IA fuori dalla scuola.

Sarebbe una conclusione comprensibile.

Ma non è la nostra.

Non perché confidiamo che studenti e insegnanti, adeguatamente sensibilizzati, sceglieranno spontaneamente gli usi pedagogicamente migliori. Dopo quanto abbiamo sostenuto fin qui, sarebbe una curiosa contraddizione.

La ragione è un’altra.

L’IA offre possibilità reali e importanti per apprendere, esplorare, confrontare, ricevere feedback, accedere a spiegazioni differenti, mettere alla prova idee e superare ostacoli che altrimenti potrebbero bloccare l’apprendimento.

Rinunciarvi per evitare i rischi significherebbe rinunciare anche a queste possibilità.

Ma tra l’entusiasmo dell’adozione e il rifiuto della tecnologia esiste una posizione molto meno spettacolare: introdurla con gradualità, ponderazione e consapevolezza.

Gradualità significa non dare per scontato che tutto ciò che può essere delegato debba esserlo subito, soprattutto mentre si stanno formando le capacità che rendono possibile comprendere e controllare ciò che viene delegato.

Ponderazione significa decidere caso per caso che cosa l’IA può fare per lo studente, che cosa può fare con lo studente e che cosa, almeno in alcuni momenti del suo percorso, deve continuare a fare lo studente.

Consapevolezza significa qualcosa di più del conoscere il funzionamento dell’IA, i suoi errori e i suoi limiti.

Significa essere consapevoli anche di noi stessi.

La natura umana ha buone ragioni per preferire una comodità disponibile adesso a un beneficio cognitivo incerto e lontano. Se una macchina ci permette di arrivare al risultato evitando una parte del lavoro, non possiamo semplicemente presumere che sceglieremo di fare quel lavoro comunque perché un giorno ci renderà più autonomi, competenti e capaci di pensare.

Lo studente che ha davanti un compito da consegnare incontra la comodità oggi. Il possibile impoverimento delle proprie capacità appartiene a un futuro molto meno visibile.

Per questo l’introduzione dell’IA a scuola dovrebbe forse essere guidata da un principio di prudenza che non nasce dalla paura della tecnologia, ma dalla conoscenza dell’essere umano.

Uso consapevole dell’IA, allora, assume un significato ulteriore.

Non significa soltanto conoscere la macchina.

Significa conoscere anche chi la usa.

Uscire dalla pedagogia dei desideri

La pedagogia dell’uso possibile rimane indispensabile.

Abbiamo bisogno di esplorare ciò che l’IA può consentire di fare meglio, diversamente o persino per la prima volta.

Ma non basta.

Una pedagogia dell’IA deve accompagnarla con un’ecologia dell’uso probabile. Deve chiedersi quali comportamenti una tecnologia renda non soltanto possibili, ma più facili, più convenienti, più immediati e quindi più probabili.

Soprattutto, deve smettere di selezionare implicitamente, tra le molte possibilità della natura umana, proprio quelle necessarie perché le sue previsioni si avverino.

Una pedagogia non può fondarsi soltanto sulle possibilità offerte dagli strumenti. Deve fare i conti con le probabilità dei comportamenti umani. Altrimenti rischia di scambiare i propri desideri per gli effetti della tecnologia.

Non si tratta allora di chiedere alle persone di resistere continuamente alle possibilità più comode offerte dall’ambiente. Si tratta anche di costruire un ambiente nel quale ciò che riteniamo educativamente desiderabile abbia buone probabilità di accadere.

Questo non ci offre alcuna garanzia.

Possiamo progettare, osservare ciò che accade, correggere, procedere gradualmente e conservare anche la libertà di dire, quando serve:

qui l’IA è utile; qui non ancora; qui è meglio farne a meno.

La pedagogia dei desideri ci racconta che cosa vorremmo che gli esseri umani facessero con l’IA.

Una pedagogia dell’IA dovrebbe cominciare un passo dopo:

da ciò che sappiamo degli esseri umani quando hanno davvero l’IA tra le mani.

Possiamo sperare che, davanti alle nuove possibilità, sceglieremo quelle che ci rendono migliori.

Ma non possiamo costruire una pedagogia sulla speranza.

Il Sol dell’Avvenir, del resto, non è ancora sorto.