L'alfabetizzazione AI nelle scuole: una sfida ambiziosa tra potenzialità e ostacoli pratici

Il framework "Empowering Learners for the Age of AI", frutto della collaborazione tra Commissione Europea e OECD con il supporto di Code.org, rappresenta uno sforzo pionieristico per integrare l'alfabetizzazione sull'intelligenza artificiale nei sistemi educativi primari e secondari. Attualmente in fase di revisione, il documento delinea una visione olistica che va ben oltre la semplice competenza tecnica, abbracciando dimensioni etiche, sociali e ambientali. La sua ambizione è encomiabile, ma la strada verso un'implementazione efficace presenta sfide non trascurabili.

Uno dei maggiori punti di forza del framework è la chiarezza nella strutturazione dei contenuti. Al centro del documento si trova la tripartizione fra conoscenze, abilità e atteggiamenti, visualizzata anche nell’immagine sintetica che accompagna il testo. 

Questa struttura riprende modelli già consolidati a livello europeo, come il DigComp e il quadro delle competenze chiave per l’apprendimento permanente, ma li rielabora alla luce delle specificità dell’AI. Le conoscenze coprono aspetti sia tecnici (come il funzionamento degli algoritmi, l’autonomia dei sistemi o la distinzione fra AI simbolica e machine learning) sia sociali (il ruolo dei dati, i bias, l’impatto sulle professioni, i rischi ambientali). Le abilità si collegano a competenze cognitive trasversali – pensiero critico, problem solving, creatività – calate in contesti AI. Gli atteggiamenti, infine, rappresentano una novità significativa: curiosità, responsabilità, empatia, adattabilità non sono più “soft skills” opzionali, ma diventano condizioni necessarie per un uso etico e riflessivo dell’intelligenza artificiale.

Il riguardo all'etica si allinea esplicitamente all'EU AI Act. Non si tratta di un'appendice morale, ma di un filo conduttore trasversalmente integrato in ogni dominio delle competenze (Engaging with AI, Creating with AI, Managing AI, Designing AI). In particolare, vengono affrontati temi complessi come il bias nei dati e la proprietà intellettuale dei contenuti generati dall’AI, mostrando una visione completa e contemporanea del problema. L'inclusione dell'impatto ambientale dell'AI (consumo energetico, emissioni di carbonio) è un altro elemento lungimirante, spesso trascurato nei discorsi educativi. 

Le 22 competenze dettagliate nelle pagine centrali sono corredate da scenari didattici concreti per scuole primarie e secondarie, dimostrando una volontà di radicare i principi astratti nella pratica quotidiana. L'esempio della studentessa Anika che corregge gli stereotipi di genere nella sua app di benessere  sintetizza efficacemente questa visione integrata. L’utilizzo di personaggi guida (Sofia, Jun, Omar, Anika) per illustrare i diversi modi in cui gli studenti possono applicare le competenze di AI literacy nella vita reale è un elemento pedagogico molto efficace. Aiuta a rendere il framework concreto e vicino alla realtà degli insegnanti e degli studenti, superando la pura astrazione concettuale. Gli scenari didattici specifici per la scuola primaria e secondaria, che aiutano gli educatori a immaginare come integrare l’AI literacy nel proprio piano di lavoro, sono spesso realistici e facilmente adattabili a diverse discipline, segnando un punto a favore per l’applicabilità pratica del framework.

Tuttavia, emerge qualche criticità nell'applicazione concreta. La formazione degli insegnanti rappresenta l'ostacolo più evidente. Come riconosce lo stesso documento, gli educatori necessitano di "supporto mirato" per sviluppare competenze AI e pedagogie efficaci, ma le linee guida su come realizzarlo rimangono vaghe. I dati presentati rivelano che solo il 44% degli studenti europei percepisce i propri insegnanti come preparati a lavorare con applicazioni AI. Senza un piano massiccio di formazione iniziale e continua, supportato da risorse adeguate, il rischio è che il framework rimanga un nobile esercizio teorico.

La questione della valutazione delle competenze AI rimane poi sostanzialmente irrisolta. Sebbene il documento annunci che il framework informerà il dominio innovativo di PISA 2029, mancano indicazioni operative su come misurare gli apprendimenti complessi descritti. Come valutare l'"atteggiamento empatico" verso l'impatto sociale dell'AI o la capacità di "delegare compiti all'AI in modo etico"? Questa assenza è particolarmente problematica considerando che, senza strumenti valutativi affidabili, l'AI literacy rischia di diventare una priorità retorica piuttosto che curricolare.

Un'altra contraddizione riguarda l'accesso tecnologico. Il framework afferma che l'AI literacy può essere sviluppata "anche senza accesso diretto all'AI", ma molti scenari didattici proposti (dall'uso di assistenti vocali alla generazione di contenuti) presuppongono infrastrutture digitali avanzate. Senza politiche parallele per colmare il digital divide, specialmente nelle aree svantaggiate, si potrebbero paradossalmente accentuare quelle disuguaglianze che il documento si propone di mitigare.

Infine, la tensione tra interdisciplinarità e specializzazione merita riflessione. Mentre il framework giustamente insiste sull'integrazione trasversale dell'AI literacy in tutte le materie, la complessità tecnica di alcuni concetti – come il funzionamento degli LLM o le fonti del bias algoritmico – richiederebbe probabilmente spazi curricolari dedicati. L'approccio "ogni insegnante è insegnante di AI" rischia di sovraccaricare docenti già oberati e di produrre risultati superficiali senza una chiara distribuzione delle responsabilità.

Nonostante queste sfide, il valore del documento è innegabile. La sua pubblicazione nel 2026, accompagnata dagli esempi pratici promessi, potrebbe fornire alle scuole europee la bussola necessaria per navigare la rivoluzione AI. Ma il successo dipenderà dalla capacità di tradurre la solida impalcatura teorica in risorse didattiche scalabili, formazione docente efficace e politiche di sostegno coerenti. In un mondo dove il 55% dei giovani impara l'AI dai social media, questa sfida educativa non è più rimandabile.