La diffusione su larga scala dell’intelligenza artificiale generativa, avviata tra la fine del 2022 e il 2023 e resa popolare dal rilascio pubblico di ChatGPT, ha portato questo tema al centro del dibattito educativo. Si discute di valutazione, di verifiche, di compiti svolti con l’ausilio degli algoritmi, di divieti e regolamenti. È un confronto necessario, ma rischia di fermarsi agli aspetti più immediati di una trasformazione molto più profonda. Per coglierne davvero la portata occorre ampliare lo sguardo.
L’IA nello spazio del pensiero
Ogni grande rivoluzione tecnologica della storia ha modificato il modo in cui l’uomo produceva beni e servizi. La macchina a vapore ha trasformato il lavoro manuale, l’elettricità ha rivoluzionato l’industria, Internet ha ridefinito la comunicazione e l’accesso alle informazioni. L’intelligenza artificiale introduce invece una discontinuità ulteriore, entra direttamente nello spazio delle attività cognitive. Scrive testi, traduce, interpreta immagini, sintetizza documenti, genera codici, costruisce argomentazioni, simula forme di ragionamento. Per la prima volta una tecnologia interviene su processi che, fino a pochi anni fa, erano considerati patrimonio esclusivo dell’intelligenza umana.
È questo il cambiamento decisivo. L’intelligenza artificiale incide sul modo in cui si costruiscono conoscenze, si sviluppano competenze e si forma il pensiero. Così facendo, ridefinisce il contesto nel quale la scuola esercita la propria funzione educativa.
È anche per questo che il dibattito sull’intelligenza artificiale si colloca al centro della competizione geopolitica. In gioco, accanto al primato tecnologico e allo sviluppo economico, vi sono i modelli educativi chiamati a formare le competenze, il pensiero critico e la capacità di giudizio delle nuove generazioni.
L’attuale scenario internazionale evidenzia due approcci profondamente differenti allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, orientati l’uno a una dinamica prevalentemente di mercato guidata dalle grandi aziende tecnologiche occidentali e localizzata soprattutto negli Stati Uniti, e l’altro alle priorità strategiche e di sviluppo economico promosse in contesti asiatici.
Polarizzazione educativa e resistenze sociali negli Stati Uniti
Negli Stati Uniti la Silicon Valley continua a rappresentare il principale motore dell’innovazione mondiale, ma proprio negli Stati Uniti stanno emergendo alcune delle più forti resistenze sociali nei confronti dell’IA. Il fenomeno appare particolarmente evidente nel mondo dell’istruzione.
- Da una parte cresce la preoccupazione per il cosiddetto AI cheating: molte scuole ricorrono a software di rilevazione, limitano l’accesso agli strumenti generativi e ripropongono modalità di verifica tradizionali nel tentativo di contrastarne l’utilizzo.
- Dall’altra si moltiplicano esperienze di segno opposto, nelle quali sistemi di intelligenza artificiale vengono impiegati come tutor personalizzati, strumenti di valutazione automatica o supporto all’apprendimento.
Il risultato è una forte polarizzazione educativa, tra rifiuto e delega, tra proibizionismo e fiducia incondizionata, spesso senza una riflessione pedagogica capace di orientare tali scelte.
Questo clima di crescente diffidenza emerge anche tra le nuove generazioni. Nel maggio 2026, durante la cerimonia di laurea dell’University of Arizona, l’ex CEO di Google Eric Schmidt è stato contestato dagli studenti mentre richiamava la scelta della rivista Time di dedicare il titolo di Person of the Year 2025 agli “Architects of AI”[1]. Al di là del singolo episodio, il segnale appare significativo: per una parte dei giovani americani l’intelligenza artificiale è ormai associata a interrogativi sul lavoro, sulla concentrazione del potere nelle grandi piattaforme digitali, sull’automazione delle professioni intellettuali e sugli impieghi militari.
Alla dimensione sociale si affianca quella ambientale. L’intelligenza artificiale viene spesso percepita come una tecnologia immateriale, ma in realtà si fonda su un’imponente infrastruttura fisica composta da data center, reti di telecomunicazione, sistemi di raffreddamento, ingenti consumi di energia e di acqua e dall’impiego di materie prime critiche, come terre rare e minerali strategici indispensabili per la produzione dei semiconduttori.
Non è un caso che negli Stati Uniti stiano crescendo movimenti di opposizione alla costruzione di nuovi data center. In Michigan, ad esempio, diverse comunità locali hanno chiesto moratorie e organizzato manifestazioni per denunciare l’impatto di queste infrastrutture sul consumo di acqua, sulla rete elettrica e sull’equilibrio ambientale dei territori. Dietro l’apparente leggerezza dell’interfaccia digitale si nasconde, infatti, una delle infrastrutture materiali più energivore e strategiche del nostro tempo. A questa dimensione sociale e ambientale si aggiunge quella economica.Â
Dal ghost workindiano alla strategia scolastica cinese
L’analisi assume contorni diversi osservando le strategie adottate in altri contesti internazionali. Se lo sguardo si sposta verso l’Asia, emergono priorità differenti. In numerosi Paesi asiatici il dibattito ruota meno attorno ai rischi dell’intelligenza artificiale e si concentra maggiormente sulle opportunità di sviluppo economico, innovazione e competitività che essa rappresenta. Stati come la Malesia, l’India e il Kazakistan stanno investendo nell’attrazione di infrastrutture digitali e data center, considerandoli leve strategiche per la crescita e per il rafforzamento della propria posizione nelle catene globali del valore.
Eppure, proprio osservando questi modelli emerge una delle contraddizioni più profonde. L’IA viene spesso raccontata come il simbolo dell’automazione assoluta. La sua evoluzione continua invece a dipendere, in misura sorprendente, dal lavoro umano. Unesempio emblematico è rappresentato dagli addestratori dell’intelligenza artificiale, impegnati nelle attività di annotazione dei dati (Data annotation) e di moderazione dei contenuti. Migliaia di lavoratori, molti dei quali donne di piccoli centri urbani dell’India, trascorrono le proprie giornate classificando immagini, video e testi affinché gli algoritmi apprendano a riconoscere contenuti violenti, discriminatori o pornografici. È un lavoro invisibile, ripetitivo e psicologicamente gravoso, svolto lontano dai riflettori dell’innovazione tecnologica.
Restando in Oriente, il quadro si completa osservando la strategia della Cina. Se il caso indiano rende evidente il lavoro umano che alimenta l’intelligenza artificiale, quello cinese mostra come il capitale umano sia ormai considerato una risorsa strategica per lo sviluppo tecnologico. Il governo cinese ha infatti inserito l’intelligenza artificiale tra le priorità nazionali sul piano economico, industriale ed educativo. Per questo, dal 1° settembre 2025, l’insegnamento dell’intelligenza artificiale è diventato obbligatorio nelle scuole primarie e secondarie, con almeno otto ore annuali dedicate all’AI literacy e un percorso progressivo articolato per livelli scolastici. L’obiettivo è sviluppare, fin dai primi anni di scuola, competenze sempre più avanzate e formare il capitale umano sul quale costruire la competitività tecnologica del Paese.
La risposta europea: innovazione, diritti e responsabilità educativa
Il confronto tra Stati Uniti e Paesi asiatici mette in evidenza strategie differenti di sviluppo tecnologico. L’Europa ha scelto un percorso diverso, orientato a ricercare un equilibrio tra innovazione tecnologica, tutela dei diritti fondamentali e responsabilità sociale. Questa impostazione si è progressivamente consolidata attraverso documenti che hanno affrontato il rapporto tra intelligenza artificiale, diritti ed educazione da prospettive complementari. L’AI Act[2] ha definito il quadro normativo europeo, le Raccomandazioni dell’UNESCO[3] sull’etica dell’intelligenza artificiale hanno richiamato la centralità della persona, della responsabilità e della trasparenza, le Linee guida del Ministero dell’Istruzione e del Merito[4] hanno avviato una prima riflessione sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle istituzioni scolastiche italiane.
La pubblicazione dell’AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education[5], elaborato congiuntamente dalla Commissione europea e dall’OCSE, rappresenta oggi il punto di approdo di questo percorso. Il documento assume un rilievo particolare perché costituisce il riferimento per la nuova area Media and AI Literacy dell’indagine PISA 2029. Il suo inserimento nell’indagine internazionale più influente nel campo dell’istruzione segnala che la comprensione dell’intelligenza artificiale è ormai riconosciuta come parte integrante della formazione di base.
La sua novità consiste nella ridefinizione del concetto stesso di alfabetizzazione. L’AI literacy viene descritta come l’integrazione di conoscenze, competenze e atteggiamenti necessari per vivere, apprendere e partecipare consapevolmente a una società sempre più influenzata dall’intelligenza artificiale.Â
L’AI literacy e le quattro aree di competenza
Per molti anni educare al digitale ha significato sviluppare abilità operative nell’utilizzo degli strumenti informatici. Oggi la sfida si colloca su un piano diverso. Comprendere come funzionano i sistemi di intelligenza artificiale, riconoscerne limiti e potenzialità , valutarne criticamente i risultati e utilizzarli in modo responsabile diventa parte integrante della formazione della persona. L’obiettivo è formare cittadini consapevoli del suo impatto sull’apprendimento, sul lavoro, sulla partecipazione democratica e sulla vita sociale.
Coerentemente con questa impostazione, il Framework organizza l’AI literacy attorno a quattro grandi aree di competenza.
- La prima (Engage with AI) sviluppa la capacità di interagire criticamente con i sistemi di intelligenza artificiale, comprendendone il funzionamento e riconoscendone errori, bias e limiti.
- La seconda (Create with AI) promuove un utilizzo creativo dell’IA, mantenendo sempre la responsabilità intellettuale e decisionale della persona.
- La terza (Manage AI) invita a gestire consapevolmente la collaborazione tra essere umano e sistemi intelligenti, riflettendo su quali attività possano essere affidate all’intelligenza artificiale e quali richiedano il giudizio umano.
- La quarta area (Shape AI) amplia ulteriormente l’orizzonte educativo, invitando gli studenti a comprendere che ogni sistema di IA incorpora dati, scelte progettuali e valori e che il suo sviluppo riflette anche le scelte etiche e responsabili di chi lo progetta, lo utilizza e lo governa.
Accanto alle opportunità , il documento richiama anche alcuni rischi educativi evidenziati dalla ricerca più recente. Tra questi assume particolare rilievo la metacognitive laziness (pigrizia metacognitiva)[6]: la tendenza a delegare sistematicamente all’intelligenza artificiale lo sforzo cognitivo, con il rischio di indebolire il pensiero critico, l’autoregolazione dell’apprendimento e la capacità di riflettere sui propri processi cognitivi.Â
Quando il risultato si separa dal processo
Le riflessioni proposte dall’AI Literacy Framework dialogano in modo significativo con l’evoluzione che sta interessando anche il sistema scolastico italiano. Le Nuove Indicazioni nazionali per il primo ciclo affidano alle scuole la responsabilità di costruire il curricolo, chiamando le comunità professionali a tradurre il quadro di riferimento nazionale in scelte educative coerenti con il proprio contesto. È nel curricolo che domande sul rapporto tra conoscenza, competenza, apprendimento e pensiero trovano una concreta traduzione pedagogica.
Tra queste, una assume oggi un rilievo particolare: la progressiva divaricazione tra prestazione e apprendimento. Con il termine prestazione si intende il risultato che lo studente è in grado di presentare, mentre l’apprendimento riguarda i processi attraverso i quali costruisce conoscenze, sviluppa competenze e consolida il proprio pensiero. Per lungo tempo questi due aspetti hanno proceduto sostanzialmente insieme. L’intelligenza artificiale generativa rende oggi possibile una loro progressiva separazione.
Dal deskilling cognitivo alla riscoperta della Philosophy for Children
Una dinamica analoga è già stata osservata in altri ambiti. L’introduzione dei sistemi di navigazione satellitare, per esempio, ha progressivamente ridotto la capacità di orientamento di molte persone. Analogamente, quando una competenza viene esercitata sempre meno perché sistematicamente delegata alla tecnologia, tende progressivamente a indebolirsi. La letteratura scientifica descrive questo processo con il termine deskilling, indicando la perdita graduale di competenze dovuta alla loro costante esternalizzazione.
È qui che la costruzione dei nuovi curricoli acquista significato particolare. La riflessione pedagogica si traduce in scelte educative concrete, valorizzando esperienze nelle quali il cuore dell’apprendimento risiede nel ragionamento, nel dialogo, nell’argomentazione e nella riflessione condivisa. Tra i molti approcci che possono contribuire a questa costruzione del curricolo, la Philosophy for Children[7], elaborata da Matthew Lipman, rappresenta un esempio particolarmente significativo. Non nasce come risposta all’intelligenza artificiale. È un approccio pedagogico consolidato che continua a rivelarsi straordinariamente attuale perché pone al centro il dialogo, la comunità di ricerca, il dubbio, l’argomentazione e la costruzione condivisa del significato. Proprio perché fondato su queste dimensioni essenziali dell’apprendimento, attraversa il tempo e continua a offrire strumenti preziosi anche nell’era dell’intelligenza artificiale.
Non è l’unica risposta possibile. È uno degli approcci che mostrano come il curricolo possa valorizzare esperienze capaci di mantenere gli studenti protagonisti del proprio apprendimento, sviluppando autonomia di giudizio, capacità di argomentare, responsabilità e consapevolezza.
Forse è proprio questo il paradosso dell’intelligenza artificiale. Più gli algoritmi diventano capaci di produrre risposte, più la scuola è chiamata a custodire il valore delle domande. Formulare ipotesi, confrontare interpretazioni, argomentare una tesi, riconoscere i limiti delle proprie conoscenze e cambiare idea davanti a ragioni migliori diventano esperienze ancora più preziose. È in questo spazio di ricerca condivisa che continua a formarsi il pensiero.
Per andare oltre le possibili derive dell’IA
Concludendo, il dibattito sull’intelligenza artificiale oscilla spesso tra entusiasmo e preoccupazione. Entrambe le letture colgono aspetti reali, ma lasciano sullo sfondo la domanda più importante: quale scuola è necessaria nell’era degli algoritmi?
Le trasformazioni in atto chiedono alla scuola di interrogarsi su quali esperienze di apprendimento meritino di essere coltivate quando una macchina è in grado di scrivere, sintetizzare informazioni, generare immagini e costruire argomentazioni plausibili.
Ogni rivoluzione tecnologica ha costretto la scuola a ripensare strumenti, metodi e contenuti. L’intelligenza artificiale sembra chiedere qualcosa di diverso, riscoprire la finalità stessa dell’educazione. Formare persone capaci di comprendere la realtà , interpretarne la complessità , esercitare il giudizio e assumersi la responsabilità delle proprie decisioni diventa oggi il compito più importante della scuola.
Andare oltre la deriva dell’intelligenza artificiale significa evitare che il dibattito si riduca alla contrapposizione tra entusiasmo e timore. Significa riconoscere che ogni innovazione tecnologica interroga, prima di tutto, il progetto educativo di una società . Forse è proprio questo il paradosso dell’intelligenza artificiale. Più gli algoritmi diventano capaci di produrre risposte, più la scuola è chiamata a custodire il valore delle domande. È nello spazio del dialogo, del dubbio, dell’argomentazione e della ricerca condivisa che continuano a formarsi il pensiero, il giudizio e la responsabilità della persona.
La vera sfida, allora, non riguarda semplicemente l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle scuole. Riguarda la capacità della scuola di continuare a formare persone che sappiano pensare prima di delegare, comprendere prima di scegliere e assumersi la responsabilità delle proprie decisioni.
[1] C. Campbell, A.R. Chow, B. Perrigo, The Architects of AI Are TIME’s 2025 Person of the Year, TIME, 11 December 2025.
[2] Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio (Artificial Intelligence Act).
[3] UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence (2021).
[4] D.M. 9 agosto 2025, n. 166, Linee guida per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle Istituzioni scolastiche, Ministero dell’Istruzione e del Merito.
[5] AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education (Commissione europea-OCSE, 2026).
[6] OECD, Empowering Learners for the Age of AI, OECD Publishing, Paris, 2026.
[7] M. Lipman, Thinking in Education, 2nd ed., Cambridge University Press, Cambridge, 2003; M. Lipman, A.M. Sharp, F.S. Oscanyan, Philosophy in the Classroom, Temple University Press, Philadelphia, 1980.
