Cita da Fondazione Olitec su 10 Agosto 2026, 8:40 am

Di Nicolini Massimiliano

La scuola non sta fallendo nella gestione dell’intelligenza artificiale perché manchino completamente linee guida, piattaforme o corsi. Sta fallendo perché continua a considerare l’IA come una tecnologia aggiuntiva da collocare accanto al registro elettronico, alla LIM, al coding o alla didattica digitale, quando invece essa modifica contemporaneamente il modo di produrre conoscenza, preparare una lezione, svolgere un compito, verificare una fonte, valutare uno studente e organizzare il lavoro del personale.

Il Ministero dell’Istruzione e del Merito ha adottato le linee guida per l’introduzione dell’IA nelle scuole il 9 agosto 2025 e nel marzo 2026 ha promosso la costituzione di snodi territoriali dedicati a percorsi, workshop e laboratori formativi. Sono iniziative necessarie, ma giunte quando l’adozione spontanea era già molto avanzata: un’indagine INDIRE presentata nel marzo 2025 rilevava che il 52,4% dei 1.803 docenti coinvolti dichiarava di usare l’IA a supporto della didattica. In sostanza, la pratica ha preceduto la governance: prima gli insegnanti e gli studenti hanno iniziato a usare gli strumenti, poi il sistema ha provato a stabilire regole e percorsi formativi. (Ministero dell'Interno)

Questo rovesciamento temporale rappresenta il primo grande fallimento. Una trasformazione così profonda non può essere lasciata per anni all’iniziativa individuale del docente più curioso, del dirigente più innovativo o della scuola che dispone di maggiori risorse. Quando manca una direzione nazionale tempestiva, non nasce l’autonomia: nasce la disuguaglianza.

Non tutti i docenti sono contrari, ma la competenza è ancora troppo disomogenea

È necessario evitare una generalizzazione ingiusta. Non è corretto sostenere che il corpo docente, nel suo complesso, non voglia formarsi. I dati mostrano una realtà più articolata.

L’indagine INDIRE del 2025 rilevava che il 75% degli intervistati riteneva necessari corsi specifici per i docenti che ancora non utilizzavano l’IA, mentre circa il 14% si dichiarava contrario alla sua introduzione nella didattica. Lo stesso studio mostrava inoltre che il profilo del docente utilizzatore non coincideva con lo stereotipo del giovane insegnante tecnologico: tra gli utilizzatori frequenti emergevano soprattutto donne con più di cinquant’anni, esperienza pluriennale e insegnamento nelle discipline umanistiche. (Indire)

I dati OCSE TALIS 2024, riferiti agli insegnanti italiani della scuola secondaria di primo grado, descrivono però un’adozione più contenuta: il 25% dichiarava di aver utilizzato l’IA nel proprio lavoro, contro una media OCSE del 36%. Tra coloro che non l’avevano utilizzata, il 69% affermava di non possedere le conoscenze e le abilità necessarie per insegnare servendosi dell’IA, mentre il 39% indicava carenze infrastrutturali nella propria scuola. Le due indagini non sono direttamente comparabili, perché riguardano popolazioni e disegni differenti, ma convergono su un punto: l’adozione è molto irregolare e dipende ancora troppo dall’iniziativa personale. (OECD)

Anche la mancata partecipazione alla formazione non può essere spiegata soltanto con la pigrizia o con la resistenza culturale. Secondo TALIS 2024, tra gli ostacoli più frequentemente indicati dagli insegnanti italiani figurano la mancanza di incentivi, segnalata dal 63%, l’assenza di tempo a causa di altri impegni, indicata dal 61%, e l’incompatibilità della formazione con l’orario di lavoro, rilevata dal 53%. (OECD)

La diagnosi corretta, quindi, deve distinguere almeno quattro situazioni:

• docenti già competenti, che sperimentano spesso senza sufficiente supporto istituzionale;
• docenti interessati, ma privi di tempo, accompagnamento e formazione adeguata;
• docenti impauriti dalla possibile perdita di ruolo, autorità o controllo sulla valutazione;
• una minoranza che rifiuta ideologicamente l’innovazione e considera l’aggiornamento una facoltà personale.

Il sistema scolastico commette un errore quando tratta queste condizioni come se fossero identiche. I primi hanno bisogno di riconoscimento e responsabilità; i secondi di tempo e formazione; i terzi di accompagnamento professionale; gli ultimi di un chiaro richiamo ai doveri connessi alla funzione docente.

La scuola confonde l’uso di un’applicazione con la comprensione dell’intelligenza artificiale

Molti corsi dedicati all’IA insegnano a scrivere un prompt, preparare una presentazione, generare un’immagine, riassumere un documento o costruire una verifica. Sono abilità operative utili, ma non costituiscono una vera alfabetizzazione all’intelligenza artificiale.

Un docente competente non deve soltanto sapere come ottenere una risposta da un modello. Deve comprendere:

• perché il sistema può produrre una risposta linguisticamente convincente ma fattualmente falsa;
• quale differenza esiste tra correlazione, previsione, inferenza e conoscenza;
• come vengono utilizzati i dati;
• quali rischi derivano da bias, profilazione, opacità e automazione;
• come si verificano le fonti;
• quali informazioni non devono essere inserite nelle piattaforme;
• come cambia la valutazione quando lo studente può generare testi, immagini, codice e analisi;
• quando l’IA sostiene l’apprendimento e quando, invece, sostituisce prematuramente lo sforzo cognitivo.

Il quadro UNESCO sulle competenze di IA per gli insegnanti individua quindici competenze distribuite in cinque dimensioni: approccio centrato sulla persona, etica dell’IA, fondamenti e applicazioni, pedagogia dell’IA e utilizzo dell’IA per lo sviluppo professionale. Questo dimostra che non si tratta di imparare un singolo programma, ma di costruire una nuova competenza professionale complessa. (Unesco)

Anche le linee guida europee aggiornate nel 2026 insistono sul fatto che l’uso dell’IA in ambito educativo solleva contemporaneamente questioni pedagogiche, legali ed etiche. Ridurre tutto a un laboratorio sull’utilizzo di un chatbot significa formare operatori occasionali, non educatori capaci di governare una trasformazione. (Area Europea dell'Istruzione)

La formazione continua è ancora presentata come un’opportunità, non come una responsabilità professionale

La scuola italiana ha storicamente trattato molti aggiornamenti come attività aggiuntive: corsi pomeridiani, webinar volontari, progetti finanziati, attestati di partecipazione e percorsi spesso scollegati dalla pratica didattica quotidiana.

Con l’IA questo modello non è più sostenibile.

Un insegnante non deve diventare un ingegnere informatico, ma non può ignorare uno strumento che modifica radicalmente il modo in cui gli studenti studiano, scrivono, cercano informazioni e producono elaborati. La libertà d’insegnamento non può essere confusa con la libertà di rimanere professionalmente immobili. L’autonomia metodologica presuppone la conoscenza del contesto nel quale si insegna.

Nel quadro europeo, l’alfabetizzazione all’IA non è più soltanto una raccomandazione culturale. L’articolo 4 dell’AI Act impone a fornitori e utilizzatori organizzativi di sistemi di IA di adottare misure per sviluppare l’alfabetizzazione del personale coinvolto. Le disposizioni relative all’AI literacy sono applicabili dal 2 febbraio 2025 e, nella disciplina vigente nell’agosto 2026, non impongono uno specifico certificato uniforme, ma richiedono comunque misure proporzionate al ruolo, al contesto e ai rischi dell’utilizzo. Quando una scuola introduce istituzionalmente sistemi di IA, questo obbligo assume quindi una rilevanza organizzativa concreta. (Strategia Digitale Europea)

Il problema non si risolve, tuttavia, rendendo obbligatorio un corso di poche ore. Una formazione seria deve essere:

svolta in orario di servizio, perché non può diventare l’ennesimo carico gratuito;

differenziata, perché il docente principiante non ha le stesse esigenze del referente tecnologico o del dirigente;

laboratoriale, perché la competenza non si misura con la visione di alcune videolezioni;

verificata, mediante compiti pratici, progettazioni didattiche e simulazioni valutative;

periodicamente aggiornata, perché strumenti, rischi, normative e modalità di utilizzo evolvono rapidamente.

Dopo che lo Stato ha garantito formazione gratuita, tempo di servizio, assistenza tecnica e strumenti adeguati, il rifiuto persistente di acquisire una competenza minima non dovrebbe più essere considerato una legittima preferenza personale. Dovrebbe incidere almeno sull’accesso agli incarichi, alle responsabilità organizzative e ai percorsi di valorizzazione professionale.

Si introducono nuove discipline senza costruire prima le competenze necessarie per insegnarle

Uno degli errori più gravi sarebbe creare frettolosamente una nuova “materia di intelligenza artificiale”, assegnarla a una classe di concorso già esistente e preparare gli insegnanti attraverso un corso accelerato.

L’intelligenza artificiale non è una disciplina isolata. È un campo che presuppone conoscenze provenienti da aree diverse.

La matematica e la statistica servono per comprendere probabilità, distribuzioni, errore, incertezza, correlazione e affidabilità dei risultati.

L’informatica è necessaria per comprendere dati, algoritmi, addestramento, inferenza, sicurezza, architetture e funzionamento generale dei modelli.

La linguistica e la filosofia del linguaggio aiutano a distinguere una formulazione plausibile da un’affermazione vera, una costruzione retorica da una dimostrazione e una risposta coerente da una conoscenza verificata.

L’epistemologia insegna a interrogarsi su che cosa costituisca una prova, una fonte, una spiegazione o un’affermazione attendibile.

Il diritto e l’etica sono indispensabili per affrontare protezione dei dati, proprietà intellettuale, discriminazione, trasparenza, responsabilità e sorveglianza.

La pedagogia permette di stabilire quando l’IA favorisca l’apprendimento, quando riduca il carico cognitivo in modo utile e quando, invece, impedisca allo studente di sviluppare autonomia.

La sicurezza informatica è essenziale per evitare l’inserimento di dati personali, documenti riservati, credenziali o informazioni sensibili in sistemi non autorizzati.

Non si può apprendere tutto questo in un fine settimana. Tanto meno si può essere autorizzati a insegnarlo soltanto perché si è frequentato un webinar o si sa utilizzare bene una piattaforma generativa.

La soluzione non consiste nel rinunciare alla disciplina, ma nel costruirla gradualmente. Nella scuola primaria l’educazione all’IA dovrebbe riguardare la differenza tra persona e macchina, la protezione dei dati, il riconoscimento delle fonti e il valore della creatività umana. Nella secondaria di primo grado dovrebbe introdurre verifica delle informazioni, bias, errori dei modelli, logica, probabilità elementare e uso consapevole dei contenuti generati. Nella secondaria di secondo grado dovrebbe comprendere elementi di statistica, dati, programmazione, funzionamento dei modelli, diritto, cybersecurity, etica e applicazioni specifiche delle diverse discipline.

L’IA, quindi, deve essere contemporaneamente una competenza trasversale e, nei percorsi più avanzati, un’area specialistica. Non può essere confinata all’informatica, perché riguarda anche storia, letteratura, scienze, lingue, arte, diritto, economia e formazione civica.

La scuola non ha ancora ripensato seriamente la valutazione

Il modello valutativo tradizionale presume che il prodotto consegnato dallo studente rappresenti in larga misura il suo lavoro personale. Questa presunzione non è più sufficiente.

Un tema svolto a casa, una relazione, una traduzione, una presentazione o un programma informatico possono oggi essere prodotti, corretti o profondamente rielaborati mediante sistemi generativi. Continuare a valutare soltanto il prodotto finale significa fingere che il contesto non sia cambiato.

Il divieto generalizzato dell’IA non risolve il problema. Spinge l’utilizzo nell’ombra, premia gli studenti più abili nel nasconderlo e penalizza quelli che rispettano formalmente le regole. Produce inoltre una nuova disuguaglianza: le famiglie con maggiori risorse possono acquistare strumenti più avanzati, tutor e servizi personalizzati, mentre la scuola pubblica rimane ferma alla proibizione.

La valutazione dovrebbe spostarsi dal solo prodotto al processo. Ciò significa introdurre:

• dichiarazione esplicita degli strumenti utilizzati;
• conservazione delle diverse versioni dell’elaborato;
• indicazione dei prompt e delle principali modifiche effettuate;
• verifica delle fonti prodotte o suggerite dal sistema;
• discussione orale dell’elaborato;
• prove in presenza;
• domande personalizzate;
• confronto critico tra risposte generate da modelli differenti;
• spiegazione degli errori individuati;
• valutazione della capacità dello studente di correggere, motivare e difendere il proprio lavoro.

L’AI Act considera specificamente ad alto rischio alcuni sistemi impiegati per determinare l’accesso all’istruzione, valutare gli apprendimenti, stabilire il livello educativo o controllare comportamenti proibiti durante le prove. Proibisce inoltre, salvo limitate finalità mediche o di sicurezza, l’utilizzo di sistemi destinati a inferire le emozioni nelle istituzioni educative. La valutazione assistita dall’IA non è dunque un terreno privo di regole: può incidere sui diritti, sulla non discriminazione e sul percorso futuro della persona. (EUR-Lex)

Si delega la gestione dell’IA al singolo docente

In molte scuole il docente sceglie autonomamente la piattaforma, apre un account personale, inserisce materiali, produce verifiche e invita talvolta gli studenti a usare lo stesso servizio. Questa apparente libertà nasconde un vuoto di responsabilità.

Una scuola dovrebbe sapere:

• quali sistemi di IA sono utilizzati;
• da chi sono utilizzati;
• per quali finalità;
• quali dati vengono trattati;
• dove vengono conservati;
• se gli account sono personali o istituzionali;
• quali strumenti sono autorizzati per gli studenti minorenni;
• se gli output incidono su valutazioni o decisioni;
• come vengono segnalati errori, incidenti e violazioni;
• chi effettua la verifica umana finale.

Non si può affidare tutto all’animatore digitale o al docente più esperto. Ogni istituzione dovrebbe avere un piano di governance dell’IA, collegato al piano dell’offerta formativa, alla protezione dei dati, alla sicurezza informatica e ai criteri di valutazione.

Dovrebbero essere previsti almeno un registro degli strumenti approvati, regole per l’utilizzo dei dati, procedure per l’acquisto delle piattaforme, modalità di informazione alle famiglie, criteri per l’uso da parte degli studenti e un protocollo per gli incidenti. La scuola deve evitare sia l’anarchia degli account individuali sia la dipendenza cieca da un unico fornitore commerciale.

I sindacati non sono semplicemente contrari all’IA, ma rischiano di affrontarla soprattutto come terreno di potere contrattuale

La critica rivolta ai sindacati coglie un rischio reale, ma deve essere formulata con precisione.

Le posizioni ufficiali delle organizzazioni sindacali non sono uniformemente ostili all’intelligenza artificiale. La UIL Scuola, per esempio, ha dichiarato indispensabile investire nella formazione continua e ha riconosciuto che l’IA può ridurre attività ripetitive e sostenere l’organizzazione. Ha anche chiesto che la formazione sia finanziata, definita nei tempi, svolta in orario di servizio e inserita in un quadro regolamentare chiaro. La FLC CGIL ha rivendicato un ruolo esplicito della contrattazione collettiva nella regolazione dei processi collegati all’IA. (UILSCUOLA)

Queste preoccupazioni non sono prive di fondamento. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per controllare le prestazioni, standardizzare il lavoro, automatizzare decisioni, ridurre organici, trasferire potere dai collegi professionali ai fornitori tecnologici o introdurre forme di sorveglianza. Il sindacato ha quindi il dovere di tutelare autonomia professionale, diritti, dati, carichi di lavoro e responsabilità.

Il problema nasce quando la tutela si trasforma nella difesa dell’immobilità.

Se ogni aggiornamento delle competenze, ogni nuova funzione professionale, ogni modifica della valutazione o ogni riorganizzazione del lavoro viene trattata prevalentemente come una minaccia al potere negoziale, la contrattazione smette di governare la trasformazione e comincia a rallentarla.

La distinzione dovrebbe essere netta:

Non può essere oggetto di veto	Deve essere oggetto di confronto e contrattazione
Il diritto degli studenti a ricevere un’educazione adeguata al presente	Orario e modalità della formazione
L’obbligo di una competenza professionale minima	Retribuzione, esoneri e riconoscimenti
L’aggiornamento dei curricoli e delle metodologie	Nuovi incarichi e progressioni di carriera
La revisione delle modalità di valutazione	Carichi di lavoro e responsabilità aggiuntive
La sicurezza e la protezione dei minori	Garanzie contro sorveglianza e valutazione automatizzata del personale

Il sindacato dovrebbe negoziare come avviene la transizione, non se la transizione debba avvenire.

La difesa più efficace del docente non consiste nel sostenere che nulla debba cambiare. Consiste nel far nascere nuove professionalità riconosciute e retribuite: coordinatore pedagogico per l’IA, referente per l’etica dei dati, progettista delle nuove valutazioni, tutor per la formazione interna, responsabile degli ambienti generativi e docente specialista per la coprogettazione interdisciplinare.

Un sindacato che costruisce queste figure aumenta la propria capacità di rappresentare il lavoro futuro. Un sindacato che protegge soltanto le mansioni del passato rischia di perdere proprio quel potere contrattuale che intende conservare.

Il docente non può essere sostituito dall’IA, ma può essere delegittimato dalla propria impreparazione

La frase secondo cui “l’intelligenza artificiale non sostituirà mai l’insegnante” è rassicurante, ma incompleta.

L’IA non sostituisce la relazione educativa, la responsabilità, l’empatia, la conoscenza del contesto, il giudizio morale e la capacità di riconoscere la fragilità di uno studente. Tuttavia, un docente che non sa distinguere una fonte autentica da una fonte inventata, non comprende come uno studente abbia prodotto un elaborato e non è in grado di discutere criticamente un output generativo rischia di perdere autorevolezza.

L’autorità professionale non deriva soltanto dal ruolo formale. Deriva dalla capacità di interpretare il mondo nel quale vivono gli studenti.

Il docente competente nell’IA diventa più importante, non meno importante, perché può:

• trasformare una risposta automatica in un oggetto di analisi;
• mostrare come si verifica una fonte;
• far emergere bias e semplificazioni;
• insegnare a formulare domande migliori;
• riconoscere quando uno strumento aiuta e quando impoverisce;
• restituire valore al ragionamento, al dialogo e alla responsabilità individuale.

Il docente che rifiuta di formarsi, invece, lascia la mediazione educativa alla piattaforma. Non protegge la scuola umana: abbandona gli studenti a strumenti commerciali utilizzati senza guida.

Un possibile modello di riforma

La formazione dovrebbe essere organizzata su livelli progressivi, non attraverso una somma casuale di webinar.

Un primo livello obbligatorio per tutto il personale dovrebbe comprendere funzionamento generale dei sistemi, protezione dei dati, sicurezza, errori, bias, responsabilità, verifica delle informazioni e regole d’uso.

Un secondo livello, rivolto ai docenti, dovrebbe riguardare progettazione didattica, inclusione, sviluppo cognitivo, valutazione, produzione dei materiali, utilizzo disciplinare e accompagnamento degli studenti.

Un terzo livello specialistico dovrebbe formare figure capaci di coordinare la governance scolastica, sostenere i colleghi, valutare piattaforme, collaborare con il responsabile della protezione dei dati e progettare sperimentazioni controllate.

A titolo operativo, si potrebbe prevedere una formazione iniziale di circa venti ore per l’alfabetizzazione di base, un percorso didattico-laboratoriale di almeno quaranta o sessanta ore per i docenti e una specializzazione superiore alle cento ore per le figure di sistema. Non sarebbero sufficienti attestati di presenza: servirebbero portfolio, prove pratiche, progettazioni applicate e aggiornamenti periodici.

Ogni scuola dovrebbe inoltre adottare una propria carta per l’uso dell’IA, contenente:

• strumenti autorizzati;
• utilizzi vietati;
• modalità di dichiarazione dell’IA nei lavori scolastici;
• protezione dei dati personali;
• criteri di valutazione;
• responsabilità del docente;
• regole per gli studenti minorenni;
• informazione alle famiglie;
• procedura per la segnalazione degli incidenti;
• monitoraggio dell’impatto su apprendimento e inclusione.

Il successo non dovrebbe essere misurato contando il numero dei corsi organizzati, ma verificando se gli insegnanti sappiano riconoscere un errore del modello, progettare una prova resistente alla delega automatica, proteggere i dati, spiegare agli studenti i limiti dello strumento e utilizzare l’IA senza consegnarle il giudizio educativo.

Il vero fallimento è culturale prima ancora che tecnologico

La scuola del Novecento ha costruito gran parte della propria organizzazione sulla trasmissione dei contenuti e sulla verifica della loro riproduzione. L’intelligenza artificiale rende disponibile in pochi secondi una quantità enorme di testi, spiegazioni, traduzioni, immagini, esercizi e sintesi. Questo non rende inutile la conoscenza, ma rende insufficiente una scuola fondata prevalentemente sulla restituzione di risposte già note.

La funzione della scuola deve spostarsi verso ciò che la generazione automatica non garantisce:

• capacità di formulare problemi;
• verifica delle prove;
• comprensione profonda;
• giudizio;
• responsabilità;
• creatività non imitativa;
• confronto tra interpretazioni;
• consapevolezza dei limiti;
• relazione tra conoscenza e conseguenze.

La scuola sta fallendo quando continua a chiedere agli studenti prodotti che una macchina può generare, senza insegnare loro a comprendere come siano stati costruiti. Sta fallendo quando considera la formazione dei docenti un favore e non una parte della professione. Sta fallendo quando assegna nuove discipline a persone preparate frettolosamente. Sta fallendo quando il sindacato discute principalmente di chi controllerà il cambiamento, invece di contribuire a stabilire quale nuova professionalità debba nascere. Sta fallendo quando il dirigente compra una piattaforma senza costruire una politica scolastica. Sta fallendo, infine, quando confonde la prudenza con l’immobilità.

La soluzione non è una scuola governata dagli algoritmi. È una scuola capace di governare gli algoritmi.

Per riuscirci occorre affermare un principio semplice: la tutela del lavoro docente non può consistere nella tutela dell’impreparazione, e la libertà d’insegnamento non può trasformarsi nel diritto di ignorare una trasformazione che riguarda direttamente la formazione degli studenti.

L’intelligenza artificiale non aspetterà i tempi della burocrazia scolastica, i rinnovi contrattuali o la disponibilità individuale dei singoli. La scelta non è più tra introdurla o non introdurla. La scelta è tra una scuola che la comprende, la disciplina e la trasforma in cultura, e una scuola che la subisce mentre continua a dichiarare di non averla ancora ammessa in classe.