La pubblicazione dell’AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education[1], curato congiuntamente dalla Commissione Europea e dall’OCSE, segna una svolta nell’organizzazione delle istituzioni scolastiche. Questo nuovo documento, destinato a ridefinire i parametri della prossima indagine internazionale PISA 2029, dimostra che le tecnologie digitali non possono più essere considerate elementi opzionali del curricolo, ma rappresentano componenti stabili del tessuto formativo e organizzativo quotidiano. Per i dirigenti scolastici e per le figure di coordinamento, questa evoluzione richiede un cambiamento profondo nella gestione delle attività , capace di legare i grandi orientamenti comunitari con le regole amministrative del nostro sistema d’istruzione.
L’evoluzione di una mappa comune delle competenze
La novità presentata dalla Commissione Europea e dall’OCSE si inserisce in un percorso strategico iniziato quasi un decennio fa, quando l’Unione europea ha avvertito la necessità di tracciare coordinate chiare per la formazione dei cittadini. Questo cammino, avviato con le Raccomandazioni del 2018 sull’apprendimento permanente, si è sviluppato nel tempo attraverso la pubblicazione di diverse guide operative destinate a scuola, lavoro e sostenibilità .
Nel nostro Paese, docenti e dirigenti hanno già imparato a familiarizzare con questi strumenti, utilizzandoli per promuovere la maturità digitale delle istituzioni e per sostenere lo sviluppo professionale degli educatori. L’architettura dei framework europei rappresenta una risposta concreta alle trasformazioni del nostro secolo; si tratta di un quadro di riferimento condiviso che aiuta le scuole a interpretare i cambiamenti sociali ed economici senza perdere di vista la centralità degli studenti[2].
L’AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education
L’introduzione della competenza denominata MAIL (Media, AI and Information Literacy) definisce un nuovo approccio integrato che unisce l’analisi critica dei media, la gestione dei dati e la comprensione dei sistemi algoritmici. Questo paradigma sposta il baricentro della didattica ben oltre la semplice familiarità con i dispositivi tecnologici. Per l’istituzione scolastica, questo significa superare l’idea che l’alfabetizzazione digitale coincida con la capacità pratica di interrogare un chatbot o utilizzare un traduttore automatico. La sfida metodologica consiste nel guidare gli studenti verso la comprensione dei meccanismi logici che governano le macchine[3], integrando le conoscenze tecniche con lo sviluppo di abilità critiche e atteggiamenti riflessivi[4]. Attraverso questo equilibrio l’uso dell’intelligenza artificiale può diventare uno strumento di indagine consapevole, capace di preparare i ragazzi a orientarsi nei contesti complessi del presente[5].
Va ricordato che il nuovo framework si inserisce all’interno di un preciso mosaico programmatico e normativo della Commissione Europea. Ci riferiamo ai seguenti documenti:
- Digital Education Action Plan (2021-2027), il piano d’azione volto a sostenere l’adeguamento sostenibile ed efficace dei sistemi di istruzione degli Stati membri all’era digitale;
- AI Act e Linee Guida Etiche, l’insieme delle recenti disposizioni europee nate per regolamentare l’uso dei dati e garantire un impiego sicuro, trasparente e antropocentrico dell’intelligenza artificiale nei processi di insegnamento;
- I raccordi con il DigComp, il documento che si collega strettamente all’evoluzione dei quadri di riferimento per le competenze digitali dei cittadini (DigComp 3.0) e al futuro aggiornamento dei modelli per gli educatori (DigCompEdu).
La declinazione operative: i quattro domini dell’AI Literacy
L’architettura concettuale definita da Commissione Europea e OCSE traduce la competenza MAIL in una mappa operativa strutturata su quattro domini progressivi.
- Engage with AI
- Create with AI
- Manage AI
- Shape AI.
Il punto di partenza è rappresentato dall’Engage with AI, il dominio che costituisce la base dell’intero impianto. In questa fase, l’obiettivo è sviluppare la capacità di vivere il quotidiano con criticità e responsabilità , imparando a riconoscere e a confrontarsi con una realtà ormai pervasa dai sistemi algoritmici.
Da questa base di consapevolezza si sviluppa il secondo livello, Create with AI, in cui l’intelligenza artificiale viene assunta come un vero e proprio partner creativo. Per le istituzioni scolastiche si tratta di un passaggio importante, poiché impone di superare sia la logica puramente strumentale sia l’approccio proibitivo, restituendo centralità all’agency umana: la macchina affianca l’azione dell’uomo, ma non la sostituisce.
Il terzo dominio, Manage AI, riguarda la capacità di distribuire intenzionalmente il lavoro tra esseri umani e sistemi di intelligenza artificiale. Gestire l’IA significa saper decidere quando delegare e che cosa automatizzare, mantenendo saldo il controllo umano sui processi complessi, valutando i rischi collaterali e adottando criteri rigorosi per misurare l’adeguatezza della tecnologia nei diversi contesti educativi.
Il quarto dominio, Shape AI, rappresenta il livello più avanzato e trasformativo del framework. Gli studenti scoprono che l’intelligenza artificiale è il prodotto di precise scelte umane, progettuali, economiche e politiche. La scuola è così chiamata a stimolare la capacità di interrogarsi su come tali sistemi possano essere migliorati, orientati a valori etici, resi più equi, trasparenti e sostenibili. È l’approdo più alto del percorso: un esercizio che apre concretamente le porte a una nuova forma di cittadinanza algoritmica attiva, indispensabile per governare la complessità del futuro[6].
Le dimensioni dell’AI Literacy
L’architettura interna dell’AI Literacy Framework è organizzata intorno a tre dimensioni interconnesse: conoscenze concettuali, abilità operative e atteggiamenti riflessivi. Le conoscenze riguardano i concetti essenziali per comprendere i sistemi di IA e le loro implicazioni sociali ed etiche. Le abilità riguardano il modo in cui le capacità umane (come collaborazione, pensiero critico, creatività , comunicazione, problem solving, pensiero computazionale e consapevolezza sociale) possono sostenere interazioni responsabili e creative con l’IA. Gli atteggiamenti riguardano invece disposizioni come la curiosità , la responsabilità , la riflessività , l’adattabilità , l’empatia e l’apertura all’innovazione.
Un aspetto particolarmente interessante del framework è la scelta di non trattare l’etica come una categoria separata. Questa impostazione è coerente con l’idea che l’intelligenza artificiale non sia soltanto una tecnologia, ma un fenomeno sociotecnico nel quale scelte progettuali, dati, modelli, finalità , interessi e valori sono profondamente intrecciati.
L’AI Literacy Framework conferma dunque la necessità di andare oltre una lettura isolata del DigComp. Pur fondandosi sulla competenza digitale, l’AI literacy richiede un’integrazione più ampia richiamando il DigComp, il LifeComp, l’EntreComp, il GreenComp.
Una simile sintesi risponde da vicino alle sfide progettuali poste dai recenti decreti ministeriali e dalle Nuove Indicazioni Nazionali, offrendo ai collegi docenti le coordinate per trasformare l’IA in un catalizzatore di competenze sistemiche.
Sicurezza e trasparenza organizzativa: Huderia e Shadow AI
Accanto alla dimensione prettamente curricolare, la governance scolastica deve affrontare con rigore scientifico le vulnerabilità e i rischi latenti dell’introduzione massiva dell’IA relativamente alla stabilità organizzativa dell’istituzione.
Una gestione consapevole non può prescindere da strumenti di analisi strutturati come il modello Huderia (Human Dignity, Environmental Risk, and AI Assessment), cioè uno schema di valutazione multidimensionale ideato per mappare i punti di vulnerabilità etica e procedurale, garantendo la dignità della persona, l’equità valutativa e i diritti del personale.
Questo monitoraggio è essenziale per far emergere e governare il fenomeno della Shadow AI (Intelligenza Artificiale Ombra), ovvero l’utilizzo sommerso, non codificato e privo di controllo istituzionale di applicativi di IA generativa. Questa pratica interessa sia la componente studentesca – per l’esternalizzazione dei processi di studio – sia il personale docente e amministrativo, volto all’automazione informale di compiti burocratici e verbali.
La proliferazione della Shadow AI determina una pericolosa scissione tra i processi formalmente dichiarati nel PTOF e le reali pratiche operative dell’istituto[7]. La risposta a tale deriva non può strutturarsi in forme di proibizionismo tecnologico, ma richiede l’adozione di protocolli di monitoraggio e trasparenza coerenti con lo spirito dell’AI Act europeo, inserendo l’uso degli strumenti algoritmici in un quadro di chiara accountability istituzionale.
Verso la governance adattiva della scuola
Il superamento di queste vulnerabilità mette in luce l’inadeguatezza della tradizionale meccanizzazione procedurale. Di fronte alle transizioni tecnologiche, il sistema scolastico italiano tende storicamente a rifugiarsi nella produzione ipertrofica di regolamenti, commissioni e adempimenti formali, riducendo l’innovazione a una pura conformità documentale che satura il tempo organizzativo senza modificare le reali routine didattiche.
L’evoluzione dei sistemi di IA, per sua natura rapidissima, rende obsoleta qualsiasi pretesa di regolamentazione rigida e anticipatoria. Diventa quindi indispensabile adottare il paradigma della Governance adattiva, aggiornando i modelli europei del DigCompOrg per configurare la scuola come un’organizzazione professionale riflessiva, capace di strutturare vere e proprie ecologie dell’apprendimento.
L’AI Literacy Framework deve diventare un linguaggio comune in grado di spostare il dibattito dalla logica strumentale alle domande pedagogicamente mature. Anziché moltiplicare i vincoli burocratici, le istituzioni scolastiche sono chiamate a interrogarsi sulle competenze professionali da sviluppare prioritariamente, sugli spazi di confronto collegiale da custodire con urgenza e sulle pratiche didattiche capaci di generare un apprendimento autentico, tutelando l’agency umana dai rischi di una diffusa dipendenza cognitiva.
IA tra Agency umana e scuola riflessiva
L’AI Literacy Framework offre il linguaggio comune per trasformare la presenza diffusa della Shadow AI tra studenti e personale da fenomeno spontaneo e opaco in oggetto di progettazione educativa consapevole, superando il riduttivo dilemma sull’ammissibilità tecnologica a scuola. Il cuore del dibattito si sposta così verso interrogativi pedagogici più complessi, quali la salvaguardia dell’agency umana, il contrasto alla dipendenza cognitiva e l’individuazione di valori capaci di orientare lo sviluppo dei sistemi intelligenti, delineando una nuova soglia per l’ecosistema europeo delle competenze in cui l’alfabetizzazione digitale si integra necessariamente con dimensioni critiche, etiche, sociali e democratiche indispensabili per comprendere e trasformare il mondo contemporaneo. Questa stessa prospettiva sollecita, di conseguenza, una profonda revisione dei modelli organizzativi istituzionali e di contrastare la tendenza storica a tradurre l’innovazione in una sequenza ipertrofica di adempimenti e prescrizioni formali, in una meccanizzazione procedurale che rischia di svuotare l’essenza stessa della funzione docente e dirigenziale, schiacciandola sotto il peso dell’adempimento burocratico.
La rapidità evolutiva dell’intelligenza artificiale svela l’inefficacia di una impostazione regolatoria e anticipatoria, invita piuttosto a rifondare la scuola quale organizzazione professionale riflessiva, capace di apprendere dall’esperienza e di strutturare comunità di ricerca metodologica; la vera sfida per la governance e per i collegi docenti risiede nel promuovere spazi di confronto collegiale e pratiche didattiche flessibili, le uniche capaci di generare un apprendimento autentico e di governare l’incertezza del mutamento tecnologico.
[1] Empowering Learners for the Age of AI. An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education.
[2] Si ricordano i principali pilastri europei sulle competenze.
- Competenze Chiave (2018): la Raccomandazione del Consiglio europeo del 22 maggio 2018 che definisce gli obiettivi generali dell’apprendimento permanente.
- DigComp e DigCompEdu: i quadri di riferimento per le competenze digitali, il primo rivolto alla cittadinanza e il secondo calibrato sul profilo degli educatori.
- DigCompOrg: lo strumento concepito per promuovere l’innovazione e la maturità digitale all’interno delle organizzazioni educative.
- LifeComp, EntreComp, GreenComp: i framework dedicati alle competenze personali (imparare a imparare), allo spirito imprenditoriale e alla cultura della sostenibilità .
[3] OECD/European Union, Empowering Learners for the Age of AI, cit., pp. 1-5.
[4] OECD/European Union, Empowering Learners for the Age of AI, cit., p. 5.
[5] OECD/European Union, Empowering Learners for the Age of AI, cit., pp. 1-5.
[6] OECD/European Union, Empowering Learners for the Age of AI, cit., pp. 8-9.
[7] Per un quadro generale di integrazione dei modelli JRC e per l’analisi dei rischi connessi alla Shadow AI e alle Linee Guida nazionali, si rimanda a: G. Spalice, Oltre il DigComp. I framework europei e l’IA cambieranno la scuola italiana?
