L’Intelligenza Artificiale nelle Scuole: breve guida strategica per un’innovazione consapevole e responsabile

Uno studio svolto all’MIT ha ottenuto un risultato che ci fa già riflettere: Un frequente ed ampio utilizzo di chatbot di IA nell’ambito della redazione di un testo scritto causa una riduzione significativa dell’attività cerebrale e una minore capacità di memorizzazione (Nataliya Kosmyna et al. 2025). Lo studio si basa su di un campione di 54 adulti di età compresa tra i 18 ed i 39 anni. Il campione suddiviso in tre gruppi è stato sottoposto a diverse sessioni di lavoro avendo la possibilità di utilizzare risorse differenti (ChatGPT, Google, nessuna risorsa). Il gruppo che ha svolto le sessioni senza ricorrere ad altri strumenti se non al proprio cervello, hanno registrato un’attività celebrale più intensa, mentre il gruppo che ha usato ChatGPT ha registrato un attività celebrale molto meno intensa.

Fino ad oggi l’IA è stata già utilizzata ampiamente in diversi settori mettendo in evidenza numerosi bias di genere e di razza. Ricordiamo il L’algoritmo di assunzione di Amazon, episodio del 2015 che ha visto Amazon scoprire che il sistema di IA utilizzato per la selezione delle candidature, per ruoli di sviluppatori di software e altri posti ad alto contenuto tecnologico, ESCLUDEVA I CV DELLE DONNE. Tutto questo accadeva perché l’algoritmo si basava sul numero di curricula presentati negli ultimi dieci anni e, visto che la maggior parte dei candidati erano uomini, era stato, involontariamente, addestrato a vantaggio degli uomini rispetto alle donne.

In questo quadro, l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nelle Istituzioni scolastiche rappresenta una delle sfide pedagogiche e organizzative più rilevanti del nostro tempo considerando anche il fatto che ormai l’IA è uno strumento che pervade la nostra quotidianità. Per governare questa transizione, il Ministero dell’Istruzione e del Merito (MIM) ha definito un quadro di riferimento strutturato, volto a promuovere un’IA antropocentrica, sicura ed etica, che metta al centro il pieno sviluppo della persona umana.

Il quadro normativo e il ruolo delle Scuole

L’implementazione dell’IA si muove all’interno di un preciso perimetro normativo definito dal Regolamento UE 2024/1689 (AI Act) e dal DM 166/2025. In questo contesto, l’Istituzione scolastica opera in qualità di “deployer” (utilizzatore), assumendosi la responsabilità di garantire che i sistemi adottati rispettino i diritti fondamentali e la sicurezza degli studenti.

È fondamentale distinguere i livelli di rischio stabiliti dall’AI Act: i sistemi utilizzati per la valutazione dei risultati di apprendimento, l’ammissione agli istituti o il monitoraggio dei comportamenti durante le prove sono classificati ad alto rischio. Per tali sistemi, le scuole sono tenute a adempimenti rigorosi, tra cui la richiesta di dichiarazioni di conformità ai fornitori e l’esecuzione di valutazioni di impatto.

L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) introduce una classificazione dei sistemi di intelligenza artificiale basata su un approccio orientato al rischio, distinguendo quattro livelli principali per garantire una tecnologia antropocentrica e affidabile. Ecco il dettaglio dei livelli di rischio basato sulla tua presentazione e sulle linee guida correlate:

1. Rischio Inaccettabile (Pratiche Vietate)

Questi sistemi sono considerati una minaccia per i diritti fondamentali e sono severamente vietati. Tra le pratiche proibite rientrano:

• L’uso di tecniche subliminali, manipolative o ingannevoli.
• La classificazione delle persone (social scoring) basata sul comportamento sociale o caratteristiche personali.
• Sistemi di categorizzazione biometrica per dedurre dati sensibili (razza, opinioni politiche, orientamento sessuale).
• Sistemi in grado di individuare le emozioni delle persone fisiche all’interno degli istituti di istruzione, salvo motivi medici o di sicurezza.

2. Alto Rischio

I sistemi in questa categoria sono ammessi ma soggetti a rigorosi obblighi di conformità. Nel settore dell’istruzione e della formazione, sono classificati ad alto rischio i sistemi utilizzati per:

• Determinare l’accesso o l’ammissione agli istituti di istruzione.
• Valutare i risultati dell’apprendimento.
• Valutare il livello di istruzione adeguato per una persona.
• Monitorare e rilevare comportamenti vietati degli studenti durante le prove d’esame.

Per questi sistemi, le scuole (in qualità di deployer) devono garantire il monitoraggio da parte di personale formato ed eseguire una valutazione dell’impatto sui diritti fondamentali (FRIA).

3. Rischio Limitato

Questa categoria comprende sistemi che interagiscono direttamente con gli esseri umani (come i chatbot). L’obbligo principale è la trasparenza:

• Gli utenti devono essere esplicitamente informati che stanno interagendo con un sistema di IA.
• È necessario fornire informative chiare sul funzionamento e sull’utilizzo dei dati.

4. Rischio Minimo o Nullo

Rientrano in questa categoria i sistemi che non hanno un impatto diretto sui diritti fondamentali o sulla sicurezza delle persone.

• Questi sistemi sono esenti da obblighi normativi specifici per favorire l’innovazione e la sperimentazione.
• Esempi includono filtri antispam o sistemi di gestione amministrativa che non effettuano decisioni critiche

Principi guida e requisiti etici

La strategia nazionale si fonda su cinque pilastri essenziali: centralità della persona, equità, innovazione etica, sostenibilità e sicurezza. Dal punto di vista etico, l’adozione dell’IA richiede:

• Sorveglianza umana: Il personale scolastico deve mantenere un ruolo centrale, intervenendo per correggere eventuali anomalie o discriminazioni.
• Trasparenza e spiegabilità: Gli utenti devono comprendere come funzionano i sistemi e quali logiche sottintendono alle decisioni automatizzate.
• Contrasto ai bias: È necessario prevenire distorsioni algoritmiche che potrebbero causare trattamenti discriminatori basati su genere, etnia o condizioni sociali.

La trasformazione del triangolo pedagogico

L’inserimento dell’IA ridefinisce le relazioni all’interno del triangolo pedagogico (Docente, Discente, Sapere). Se utilizzata come strumento didattico consapevole, l’IA può arricchire l’apprendimento stimolando il pensiero critico e supportando la personalizzazione della didattica. Tuttavia, non vanno ignorati i rischi significativi:

• Delega cognitiva: Il rischio che docenti o studenti si affidino eccessivamente ai modelli senza esercitare una mediazione critica.
• Autorità epistemica: La difficoltà per lo studente di distinguere tra sapere mediato e testo prodotto dall’IA.
• Impoverimento relazionale: La potenziale erosione dell’empatia e dell’ascolto autentico, cuore pulsante dell’atto educativo.

Il Framework di implementazione in 5 fasi

Per facilitare l’attivazione di progetti di IA, il MIM propone un approccio metodologico rigoroso:

1. Definizione: Identificazione dei bisogni organizzativi e degli stakeholder (es. potenziamento STEM, inclusione BES, snellimento amministrativo).
2. Pianificazione: Elaborazione del piano di progetto e gestione dei rischi, inclusa la DPIA (Valutazione di Impatto sulla Protezione dei Dati) e la FRIA (Valutazione di Impatto sui Diritti Fondamentali).
3. Adozione: Implementazione graduale accompagnata da piani di comunicazione e formazione continua per docenti e personale ATA.
4. Monitoraggio: Verifica costante degli output del sistema e del raggiungimento delle milestone prefissate.
5. Conclusione: Valutazione dei risultati e condivisione delle buone pratiche attraverso la piattaforma Unica.

Governance e Competenze Digitali

Per una corretta gestione, si raccomanda la costituzione di un Team per la governance dell’IA. La composizione del team dipende dalle scelte dell’Istituzione scolastica. A titolo esemplificativo, nel team potrebbero essere inseriti il Dirigente Scolastico, DSGA, DPO, Animatore Digitale e membri del team per l’innovazione. Questo gruppo di lavoro ha il compito di mappare i servizi digitali in uso e garantire la piena conformità al GDPR e all’AI Act e di seguire tutte le fasi dell’implementazioni dell’IA così come declinate nel framework d’implementazione del DM 166/2025.

L’obiettivo finale rimane il potenziamento della competenza digitale (riferimento DigComp 3.0), intesa come la capacità di utilizzare le tecnologie in modo critico, sicuro e responsabile per l’apprendimento e la partecipazione attiva alla società. Solo attraverso un’implementazione che valorizzi il fattore umano e la supervisione critica sarà possibile costruire una scuola equa, inclusiva e pronta per le sfide del futuro.