L’intelligenza artificiale generativa, e ChatGPT in particolare, ha suscitato negli ambienti educativi una reazione spesso carica di allarme. Molti docenti, sia nella scuola che nell’università, temono un collasso dei criteri tradizionali di valutazione: l’idea che gli studenti possano presentare testi che non hanno redatto “di loro pugno”, che non siano "farina del loro sacco", viene vissuta come una minaccia diretta all’integrità del lavoro scolastico, alla costruzione del pensiero critico e all’autenticità della produzione intellettuale. Ma dietro questa preoccupazione si cela un fraintendimento profondo: l’identificazione rigida tra pensiero e forma scritta, come se un’idea fosse valida solo se espressa secondo i canoni linguistici stabiliti. In realtà, ciò che chiamiamo “scrittura autonoma” è, da sempre, il risultato di una mediazione complessa tra concetto e codice, tra contenuto e forma, tra intenzione comunicativa e norma linguistica. E in questa dinamica, l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo che somiglia in modo sorprendente a quello svolto dal lavoro di traduzione.
Pensiamo per un momento a cosa avviene quando traduciamo un testo da una lingua a un’altra. Il traduttore non si limita a trasporre le parole, ma deve interpretare il significato, rispettare il tono, conservare le intenzioni dell’autore, adattare strutture e registri per rendere il messaggio comprensibile e pertinente nel nuovo contesto linguistico e culturale. La traduzione è un atto di trasformazione consapevole, che richiede comprensione profonda, sensibilità linguistica e capacità di mediazione. Allo stesso modo, quando uno studente utilizza l’intelligenza artificiale per riformulare un proprio testo o per redigere un elaborato, ciò che avviene – se l’uso è consapevole – è un processo di “traduzione interlinguistica” da una lingua privata e preliminare del pensiero (fatta di appunti, intuizioni, idee orali, frasi imperfette) a una lingua pubblica, strutturata, conforme alle aspettative del contesto scolastico. La differenza consiste essenzialmente in questo: invece che passare da una lingua all’altra, si passa da una forma a un registro, da un livello a un altro di formalizzazione.
Questo processo, come la traduzione propriamente detta, attiva competenze cognitive elevate: l’analisi del testo di partenza, la valutazione dell’efficacia espressiva, la riflessione sui registri e sugli usi linguistici, il controllo del significato, la verifica della coerenza tra intenzione e risultato. Quando si utilizza ChatGPT per affinare la scrittura, non si delega il pensiero alla macchina, ma si esercita la capacità di riconoscere quali elementi linguistici servono a trasmettere meglio un contenuto. Si impara a scegliere, a negoziare, a riscrivere. Si sviluppa cioè una forma di metacompetenza linguistica molto vicina a quella che esercita un buon traduttore: saper essere fedeli all’idea originaria, pur cambiando la sua forma di espressione.
Insegnare a scrivere con l’intelligenza artificiale, allora, non significa abbandonare l’autonomia intellettuale, ma trasformare la scrittura in un laboratorio di riflessione linguistica e argomentativa. In alcune esperienze didattiche, per esempio, si è lavorato con gli studenti sulla riformulazione dei propri testi attraverso ChatGPT. Ma il cuore dell’attività non era l’automatismo dell’output: era l’analisi comparativa tra le versioni, la discussione sul lessico, sulla sintassi, sullo stile, sulla fedeltà al pensiero originario. Gli studenti imparavano a interrogarsi su come e perché certe trasformazioni fossero avvenute, su quali modifiche rafforzassero o alterassero il senso del testo. Il risultato era duplice: da un lato, un miglioramento della qualità formale dell’elaborato; dall’altro, un’accresciuta consapevolezza delle strategie discorsive che rendono un testo efficace in contesto accademico.
Questa riflessione porta a rivedere anche la nozione di “voce autentica”, spesso evocata in modo retorico nei discorsi sull’inclusione. In realtà, l’autenticità viene spesso premiata solo quando si conforma a un modello stilistico prestabilito. In un laboratorio, si è proposto a un gruppo di docenti di leggere due versioni dello stesso abstract: la prima scritta da uno studente, la seconda revisionata con ChatGPT. Quasi tutti erano in grado di riconoscere quale fosse la versione umana, ma la preferenza andava in larga parte alla versione generata con l’IA: più scorrevole, più “accademica”, più aderente ai canoni stilistici riconosciuti. A quel punto, la domanda sorge spontanea: se le idee dell’autore sono valide e originali, perché non dovrebbe avere il diritto di presentarle nella forma che il contesto culturale richiede, anche se con l’aiuto di uno strumento di riformulazione? Non è forse proprio questo il senso di una traduzione ben fatta: dare al pensiero una forma che ne permetta la comprensione e l’accettazione, senza tradirne il nucleo concettuale?
Le implicazioni pedagogiche di questa prospettiva sono profonde. L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento di democratizzazione linguistica, soprattutto per studenti che, per ragioni sociali, culturali o cognitive, si trovano ai margini della norma espressiva. Può offrire loro un mezzo per rendere riconoscibili e valutabili i propri contributi, senza dover interiorizzare forzatamente codici comunicativi che non sentono propri. E può farlo non come scorciatoia, ma come occasione di apprendimento attivo, come spazio per sviluppare quella flessibilità linguistica e quella riflessione critica che ogni buon traduttore esercita costantemente.
Perché tutto ciò si realizzi, occorre però ripensare radicalmente l’insegnamento della scrittura. Non più come addestramento alla correttezza formale, ma come educazione alla trasformazione discorsiva. Non più come imitazione di modelli, ma come acquisizione di strumenti per tradurre il proprio pensiero in forme comprensibili e condivisibili. In questo scenario, l’uso dell’intelligenza artificiale nella scrittura non è una minaccia, ma una risorsa potente: un alleato per sviluppare capacità linguistiche avanzate, un mezzo per ridurre le disuguaglianze di accesso al discorso accademico, una palestra per affinare l’intelligenza metalinguistica. L’IA, in questo senso, non ci priva della voce, ma ci aiuta a renderla udibile. E ci costringe, finalmente, a chiederci chi ha diritto di parlare, e in che lingua vogliamo ascoltare le idee nuove.
Nessun commento:
Posta un commento