AI Literacy come competenza chiave per l’istruzione scolastica

L’Intelligenza Artificiale è già integrata nell’istruzione scolastica. Sia gli studenti sia gli insegnanti la utilizzano per la ricerca, la creazione di contenuti e la risoluzione dei problemi.

Eppure, la maggior parte della Gen Z apprende l’IA attraverso i social media (55%), mentre solo il 15% impara dagli educatori (Merriman & Sanz Sáiz, 2024). Inoltre, nonostante il 74% degli studenti europei tra i 12 e i 17 anni riconosca l’IA come centrale per le proprie future carriere, solo il 46% ritiene che la scuola li prepari adeguatamente e appena il 44% pensa che gli insegnanti siano ben equipaggiati per integrare questa tecnologia nell’apprendimento (Vodafone Foundation, 2024).

È evidente che la tradizionale alfabetizzazione digitale non è più sufficiente. Nuove disposizioni impongono la AI Literacy come elemento essenziale dell’istruzione degli studenti, rendendola un requisito fondamentale e non più una competenza opzionale. Oggi, gli educatori non possono più presumere che le competenze tecnologiche generali siano sufficienti a preparare gli studenti a un mondo guidato dall’IA.

Il nuovo “Perché”: IA Act, PISA 2029 e il passaggio da abilità opzionale a competenza chiave

La AI Literacy non è più una competenza opzionale: sviluppi normativi e strategici la rendono una priorità educativa centrale.

Il Regolamento UE sull’IA (Art. 4, 2025) – EU Artificial Intelligence Act – richiede che fornitori e utilizzatori di sistemi di IA garantiscano un’adeguata competenza in AI Literacy come requisito professionale per il proprio personale e per le altre persone coinvolte nel funzionamento e nell’uso dei sistemi di IA.

Nel frattempo, la valutazione PISA 2029 valuterà per la prima volta la Media & Artificial Intelligence Literacy, misurando la capacità degli studenti di interagire criticamente con gli strumenti di IA, valutare i contenuti generati dall’IA e prendere decisioni etiche in contesti mediati dall’IA.

Insieme, questi sviluppi spostano la AI Literacy da competenza digitale periferica a competenza fondamentale, al pari di lettura, scrittura e pensiero computazionale, essenziale per orientarsi nella vita quotidiana, nell’apprendimento e nella futura carriera.

Il quadro europeo in pratica: i 4 domini per costruire la AI Literacy

L’AI Literacy Framework OCSE/Commissione Europea offre una roadmap pratica per le scuole, organizzando la AI Literacy in quattro domini interconnessi, ciascuno con competenze concrete e applicazioni in classe:

1. Interagire con l’IA

“Interagire con l’IA nella vita quotidiana significa usare l’IA come strumento per accedere a nuovi contenuti, informazioni o raccomandazioni. Queste situazioni richiedono che gli studenti innanzitutto riconoscano la presenza dell’IA, poi valutino l’accuratezza e la pertinenza degli output dell’IA.” – OECD/European Commission AI Literacy Framework

Gli studenti devono imparare a interagire con i sistemi di IA nella vita di tutti i giorni:

• riconoscere i sistemi di IA;
• valutare in modo critico gli output generati dall’IA;
• esaminare come i sistemi di IA possano informare e limitare le prospettive;
• spiegare come l’IA possa essere usata per diffondere meno i bias sociali;
• riconoscere l’impatto ambientale dell’IA;
• trovare un equilibrio tra l’uso dell’IA e i principi etici umani.

Per esempio, gli studenti possono valutare se un tema generato dall’IA contenga errori o bias, promuovendo pensiero critico e consapevolezza.

2. Creare con l’IA

“Creare con l’IA significa collaborare con un sistema di IA in un processo creativo o di risoluzione di problemi. Ciò implica guidare e perfezionare l’output dell’IA attraverso prompt e feedback, assicurando al contempo che il contenuto rimanga corretto e appropriato.” – OECD/European Commission AI Literacy Framework

Gli studenti devono collaborare con l’IA come co-creatore:

• esplorando nuove prospettive costruite su idee originali;
• sperimentando diversi sistemi di IA;
• integrando il feedback dell’IA nei propri processi di pensiero;
• riconoscendo i confini della proprietà intellettuale.

Un’attività tipica può consistere nel generare arte digitale o testi con uno strumento di IA e poi perfezionarli con il giudizio umano.

3. Gestire l’IA

“Gestire l’IA significa scegliere intenzionalmente come l’IA possa supportare e migliorare il lavoro umano. Ciò include assegnare all’IA compiti strutturati, come l’organizzazione delle informazioni, in modo che le persone possano concentrarsi sulle aree che richiedono creatività, empatia e giudizio.” – OECD/European Commission AI Literacy Framework

Gli studenti devono sapere come usare l’IA a supporto di creatività, ragionamento etico ed empatia:

• decidendo se usare l’IA a seconda del progetto;
• selezionando quali parti di un problema complesso affidare all’IA;
• guidando i sistemi di IA con istruzioni specifiche;
• sviluppando linee guida per sistemi di IA etici.

In sostanza, questo dominio si concentra sul processo decisionale relativo a quando delegare compiti all’IA e quando il giudizio umano è essenziale.

4. Progettare l’IA

“Progettare l’IA consente agli studenti di comprendere gli impatti sociali ed etici dell’IA e come essa funzioni, intervenendo su come i sistemi di IA vengono configurati.” – OECD/European Commission AI Literacy Framework

Gli studenti devono esplorare come i sistemi di IA imparano dIA dati per comprendere i principi tecnici e le implicazioni etiche della progettazione dell’IA:

• esplorare le applicazioni dell’IA per risolvere problemi globali;
• distinguere tra algoritmi progettati da umani e basati sui dati;
• raccogliere e creare dati di valore per l’addestramento dell’IA;
• valutare efficienza e accuratezza dei sistemi di IA.

Le attività possono includere esperimenti con semplici modelli di machine learning per osservare come i bias nei dati influenzino i risultati.

Strategie concrete per dirigenti scolastici e policymaker

Queste nuove politiche riguardano educatori, dirigenti scolastici e policymaker impegnati a preparare gli studenti per un futuro digitale.

In questo scenario, il supporto mirato è essenziale perché implementare la AI Literacy richiede strategie operative che vadano oltre la semplice fornitura di tecnologia.

I dirigenti scolastici e i policymaker dovrebbero riconoscere le principali sfide — come la limitata formazione degli insegnanti, l’accesso diseguale agli strumenti di IA e la difficoltà degli studenti nel distinguere i contenuti generati dall’IA — e offrire soluzioni concrete, tra cui sviluppo professionale mirato, integrazione curricolare trasversale alle materie e accesso sicuro ed equo alle tecnologie di IA.

“Gli educatori hanno bisogno di un supporto mirato per sviluppare le proprie competenze in materia di IA e per costruire pedagogie efficaci che guidino gli studenti in questo percorso di apprendimento.” – OECD/European Commission AI Literacy Framework

La AI Literacy non è una moda passeggera; è essenziale per orientarsi nella vita quotidiana, creare con intenzionalità e prepararsi al futuro dell’apprendimento e del lavoro. Per raggiungere questo obiettivo, le scuole devono coltivare non solo competenze, ma anche quegli atteggiamenti umani che sostengono un uso consapevole dell’IA: responsabilità, curiosità, innovazione, adattabilità ed empatia.

L’obiettivo finale è andare oltre la formazione di utenti passivi dell’IA, per arrivare a individui consapevoli e competenti, in grado di sfruttarla in modo etico e creativo, preservando al tempo stesso le qualità fondamentali dell’essere umano.