Quando il professore nasconde un’istruzione per l’IA: il caso del Madagascar

Il Caso

Nel luglio 2026 Jason Gibson, docente di storia alla Alcorn State University, in Mississippi, inserisce in una prova intermedia assegnata a due classi una domanda che chiede agli studenti di mettere a confronto gli sviluppi tecnologici della Rivoluzione industriale con quelli dell’epoca contemporanea.

All’interno della consegna Gibson nasconde però un’ulteriore istruzione, scritta in caratteri bianchi su sfondo bianco e quindi normalmente invisibile a chi legge la pagina. L’istruzione chiede di inserire nella risposta la parola «Madagascar» in un punto nel quale non abbia alcun senso.

L’espediente è pensato per gli studenti che potrebbero copiare l’intera consegna e affidarla a un sistema di intelligenza artificiale generativa. In questo caso il chatbot può leggere anche l’istruzione nascosta e seguirla, facendo comparire nella risposta un riferimento al Madagascar estraneo all’argomento della prova.

Secondo quanto raccontato successivamente da Gibson nei video pubblicati sui social media, 32 studenti su 35, appartenenti alle due classi, consegnano risposte contenenti riferimenti incongrui al Madagascar. Alcune comprendono frasi manifestamente prive di senso. Gibson assegna loro zero per quella parte dell’esame.

Dopo aver spiegato agli studenti come aveva individuato le risposte, il docente consente a chi ritiene ingiusta la valutazione di contestarla. Due studenti lo fanno. In un caso la contestazione viene accolta: una studentessa sostiene di avere utilizzato la modalità scura dello schermo, che rendeva visibile il testo nascosto, e di aver quindi interpretato l’indicazione sul Madagascar come parte effettiva della consegna.

Gibson dichiara successivamente che il suo obiettivo non era mettere in imbarazzo gli studenti, ma richiamarli all’integrità accademica e alla necessità di leggere e controllare ciò che consegnano. Afferma inoltre di non avere intenzione di continuare a utilizzare lo stesso espediente.

I numeri relativi agli studenti coinvolti e alle conseguenze sulla valutazione derivano dal racconto pubblico del docente.

Documentazione: WAPT – Mississippi professor uses hidden word to detect AI use on midterm exam · TechSpot – Professor’s invisible prompt trap catches 32 students cheating on their midterm with AI · Alcorn State University – Jason Gibson

I punti di vista

Jason Gibson, il docente

Gibson racconta di avere introdotto l’istruzione nascosta dopo essere diventato insofferente alla quantità di risposte generate interamente con l’IA che incontrava nei lavori degli studenti. Nel video con cui rende pubblico l’episodio considera la comparsa del riferimento assurdo al Madagascar un segnale del fatto che gli studenti avevano copiato l’intera consegna in un chatbot e ne avevano poi riportato la risposta.

A colpirlo non è soltanto l’utilizzo dell’IA. Gibson insiste sul fatto che alcune risposte contenessero frasi palesemente prive di senso: per lui questo mostrava che gli studenti non avevano neppure riletto e controllato ciò che stavano consegnando. Il problema riguarda quindi anche la responsabilità dello studente rispetto al lavoro presentato come proprio.

Dopo la prova permette agli studenti di contestare la valutazione e accoglie una delle due contestazioni presentate. Gibson precisa inoltre che lo scopo dell’espediente non era mettere in imbarazzo gli studenti, ma richiamarli all’integrità accademica. Successivamente dichiara che probabilmente non utilizzerà nuovamente questo metodo.

Per approfondire: WAPT – intervista, ricostruzione dell’episodio e video di Jason Gibson

Gli studenti e la contestazione della prova

Non sono disponibili dichiarazioni sufficienti per attribuire agli studenti coinvolti una posizione comune. La procedura di contestazione prevista da Gibson permette però di documentare almeno un caso nel quale la presenza del Madagascar nella risposta non aveva il significato che il docente aveva inizialmente attribuito a quella traccia.

Due studenti contestano la valutazione. Una studentessa sostiene di avere utilizzato il dispositivo in modalità scura: in quelle condizioni l’istruzione scritta in bianco risultava visibile. Dice quindi di averla letta come parte della consegna e di aver cercato di rispettarla. Gibson accoglie la sua contestazione e modifica la valutazione.

L’episodio introduce una differenza fra la presenza di una traccia nel prodotto e la ricostruzione del processo attraverso il quale quella traccia vi è arrivata. Lo stesso elemento — il riferimento incongruo al Madagascar — può derivare dal passaggio della consegna attraverso un chatbot oppure, almeno nel caso della contestazione accolta, dalla lettura dell’istruzione da parte dello studente.

Per approfondire: Notebookcheck – University professor catches 31 out of 35 students using AI on midterm · NickNMedia – The AI Exam Cheating Explosion

Una critica al metodo: accessibilità e falsi positivi

La diffusione del caso ha aperto una discussione non soltanto sull’uso dell’IA da parte degli studenti, ma anche sul metodo utilizzato per individuarlo.

Travis Gilly richiama l’attenzione sull’accessibilità della prova. Un testo reso apparentemente invisibile utilizzando caratteri bianchi può diventare visibile attraverso differenti modalità di visualizzazione oppure essere letto mediante tecnologie assistive. Il caso della studentessa che utilizzava la modalità scura mostra concretamente che ciò che era stato progettato per essere percepito dalla macchina ma non dalla persona non rimane necessariamente invisibile a tutti gli studenti.

Gilly osserva inoltre che non conosciamo il numero effettivo di eventuali classificazioni errate: sappiamo che 32 studenti sono stati individuati attraverso il dispositivo, che due hanno contestato la decisione e che una delle due contestazioni è stata accolta. Il fatto che gli altri non abbiano contestato la valutazione non costituisce di per sé una verifica indipendente dell’accuratezza del metodo.

L’istruzione nascosta produce quindi un’evidenza diversa da quella di un detector statistico: il riferimento al Madagascar indica che l’istruzione è entrata nel processo attraverso il quale è stata prodotta la risposta. Stabilire come vi sia entrata e quale significato attribuirle nella valutazione può però richiedere ulteriori informazioni.

Per approfondire: Travis Gilly – The AI cheating trap that blind students can hear