Il Consiglio d'Europa adotta la prima raccomandazione sull'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale

Sto sperimentando un nuovo modo di fare informazione didattica. E oggi vi racconto com'è andato il primo test.

Nel mio blog didattico cerco sempre di unire contenuto e innovazione nei processi. Negli ultimi giorni mi sono chiesta: fino a che punto l'intelligenza artificiale può supportarmi nella gestione di una vera e propria attività editoriale?

Per scoprirlo, ho deciso di mettere alla prova i Progetti di Claude e ho configurato una redazione virtuale personalizzata.

L'obiettivo? Affidarle un workflow completo di ricerca, verifica e scrittura.

Invece di usare l'IA come un semplice "generatore di testo", le ho affidato compiti redazionali ben precisi:

Rassegna e Scelta: Ha scansionato le novità più rilevanti su AI ed Education, proponendomi la notizia a maggior impatto pedagogico.

Fact-Checking: Ha verificato le tappe istituzionali e le fonti ufficiali (Council of Europe).

Struttura Giornalistica: Ha redatto il pezzo completo di Titolo, Occhiello, Sommario, contestualizzazione e analisi finale dell'impatto per la scuola italiana.

Il ruolo umano? Quello della direzione editoriale: impostare la vision, validare i contenuti, guidare il flusso e decidere la pubblicazione.

Di seguito trovate il pezzo completo generato dal sistema.

Trattandosi solo di un primo tentativo, c'è ancora molto da testare e affinare: dalle istruzioni del sistema ai controlli sulle fonti, fino al bilanciamento dello stile. Ma vale la pena di percorrerlo.

TITOLO

Il Consiglio d'Europa adotta la prima raccomandazione sull'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale

OCCHIELLO

Il Comitato dei Ministri approva un quadro di 22 principi che mette la formazione dei docenti al centro della risposta europea all'IA. Non è una legge, ma un indirizzo politico per i 46 Stati membri.

SOMMARIO

Nella prima settimana di settembre 2026 il Comitato dei Ministri del Consiglio d'Europa ha adottato la Raccomandazione CM/Rec(2026)12 sull'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale. Il testo, maturato in tre anni di lavoro tecnico, propone un modello a tre dimensioni — umana, tecnologica, pratica — che mette la comprensione critica dell'IA prima delle competenze puramente tecniche, e chiede agli Stati di investire nella formazione continua dei docenti. Si tratta di uno strumento di indirizzo politico, non di un obbligo giuridico.

ARTICOLO

Il Consiglio d'Europa ha un nuovo strumento per orientare le politiche educative sull'intelligenza artificiale. Il Comitato dei Ministri lo ha adottato nella prima settimana di settembre 2026, durante la riunione dei Rappresentanti dei Ministri tenutasi nel Principato di Monaco, sede di turno della presidenza dell'organizzazione da maggio 2026. Il testo si chiama Recommendation CM/Rec(2026)12 on artificial intelligence literacy.

La Raccomandazione dà attuazione all'articolo 20 della Convenzione quadro sull'intelligenza artificiale, i diritti umani, la democrazia e lo Stato di diritto, il primo trattato internazionale vincolante in materia, che impegna gli Stati firmatari a promuovere l'alfabetizzazione digitale nei propri sistemi educativi. A differenza della Convenzione, però, la Raccomandazione non genera obblighi legali diretti: indica una direzione politica che gli Stati membri sono invitati, non tenuti, a seguire.

Il documento definisce l'intelligenza artificiale non come una semplice tecnologia, ma come un fenomeno sociotecnico: comprende cioè non solo i sistemi informatici, ma anche le persone, le istituzioni, le politiche e le pratiche sociali che ne determinano la progettazione e l'uso. Da questa definizione discende il modello proposto per l'alfabetizzazione all'IA, articolato in tre dimensioni — umana, tecnologica e pratica — con la dimensione umana collocata al primo posto. Riguarda le implicazioni etiche, cognitive, culturali e politiche dell'intelligenza artificiale, compreso il suo impatto sui diritti fondamentali e sulla partecipazione democratica. È una scelta che distingue questo testo dalla maggior parte dei quadri di riferimento sull'IA a livello internazionale, in genere costruiti a partire dalle competenze tecniche piuttosto che dalla capacità critica dei cittadini.

Nel merito, il Comitato dei Ministri chiede ai governi di rendere l'alfabetizzazione all'IA progressivamente disponibile a tutta la popolazione, con una menzione specifica per la formazione e l'aggiornamento professionale continuo rivolto ai docenti e agli altri professionisti dell'istruzione. Il quadro proposto si compone di 22 principi guida, raggruppati in quattro aree tematiche: la comprensione di base del funzionamento dell'IA; i diritti umani e la dignità della persona; la democrazia e lo Stato di diritto; l'agire sociale e il pensiero critico.

Il percorso che ha portato all'adozione risale al 2023, quando la Conferenza permanente dei Ministri dell'Istruzione del Consiglio d'Europa aveva riconosciuto la necessità di curricoli scolastici capaci di affrontare sia il funzionamento tecnico dell'intelligenza artificiale sia il suo impatto sulla vita quotidiana. Nel maggio 2025 sono seguite sette sessioni di consultazione con oltre ottanta partecipanti tra esperti governativi, accademici, docenti e rappresentanti di organizzazioni giovanili e non governative. La bozza è stata approvata dalla Steering Committee for Education, l'organo tecnico che riunisce esperti dei 46 Stati membri, nella sua sessione plenaria di marzo 2026 a Strasburgo, prima di arrivare all'adozione definitiva di settembre.

Il testo, va precisato, non è ancora stato reso disponibile in traduzione italiana ufficiale al momento della pubblicazione di questo articolo, e non risultano ancora indicazioni pubbliche da parte del Ministero dell'Istruzione e del Merito su un eventuale recepimento dei suoi contenuti nelle politiche nazionali.

PERCHÉ È IMPORTANTE

Per la scuola italiana la Raccomandazione non comporta alcun obbligo immediato, ma offre un punto di riferimento internazionale a chi, nelle scuole, sta già lavorando su policy interne per l'uso dell'intelligenza artificiale. Il principio della centralità del giudizio pedagogico del docente rispetto agli strumenti di IA — già presente nell'impostazione delle linee guida ministeriali italiane — trova qui una conferma sul piano europeo. Il Consiglio d'Europa ha inoltre istituito un nuovo Comitato di esperti su intelligenza artificiale ed educazione per il biennio 2026-2027, incaricato di elaborare strumenti operativi più dettagliati: è ragionevole attendersi, nei prossimi mesi, documenti attuativi che diano maggiore concretezza ai principi enunciati in questa Raccomandazione.

FONTI

• Consiglio d'Europa, comunicati ufficiali

• Ricostruzione della cronologia basata su comunicati coe.int relativi alle tappe del 2023, 2025 e marzo 2026

Nota redazionale: al momento della pubblicazione non è stato possibile reperire il testo integrale della Raccomandazione in lingua italiana né conferme dirette del Ministero dell'Istruzione italiano su un suo recepimento. L'articolo sarà aggiornato se emergeranno nuovi elementi.

Claudia de Crescenzo

A scuola con l'AI - Gioca e Rifletti

SIMULAZIONE FORMATIVA — GOVERNANCE IA A SCUOLA

La passeggiata IA del dirigente

Un giro per l'istituto: ogni porta nasconde una situazione da valutare, ogni criticità va risolta.

Sei il dirigente scolastico. Oggi fai la tua consueta passeggiata di apprendimento tra le aule e gli uffici. Ad ogni tappa scoprirai una situazione legata all'uso dell'intelligenza artificiale nella tua scuola: alcune sono innocue, altre nascondono un rischio concreto per i dati, per gli studenti o per la scuola stessa.

• 01Cammina liberamente tra le stanze della planimetria: non c'è un ordine obbligato.
• 02Per ogni situazione scegli come intervenire. Riceverai un riscontro immediato, con il riferimento normativo pertinente.
• 03Una criticità si considera risolta solo quando individui l'intervento davvero conforme.

Strumento didattico semplificato, basato su AI Act (Reg. UE 2024/1689), Legge 132/2025, Linee guida MIM per l'introduzione dell'IA nelle istituzioni scolastiche (DM 166/2025) e GDPR. Non sostituisce una consulenza legale o il parere del proprio RPD/DPO.

Planimetria dell'istituto

Apri ogni porta per scoprire la situazione e decidere come intervenire.

0/14

CRITICITÀ RISOLTE

non ancora esplorata criticità aperta risolta

SOPRALLUOGO CONCLUSO

Tutte le criticità individuate, tutte risolte in modo conforme.

Come previsto dalle Linee guida MIM, il dirigente scolastico non deve diventare un tecnico dell'IA: il suo compito è la governance — riconoscere i rischi, chiedere le verifiche giuste (DPO, accordi con i fornitori, sorveglianza umana) e mantenere la responsabilità delle decisioni. Ecco il riepilogo del tuo giro:

Possibile utile attività di inizio anno scolastico: un questionario metacognitivo.

Nei primi giorni di scuola è ormai consuetudine proporre attività tipo “Tutto su di me”: slide, cartelloni, schede, presentazioni, perfino oggetti personalizzati. Sono attività che possono avere una loro utilità, soprattutto per favorire la conoscenza reciproca, ma vale la pena chiedersi quanto siano significative per gli studenti.

Molti di loro, infatti, le incontrano in più discipline, anno dopo anno, spesso con modalità molto simili. Il rischio è che un’attività nata per conoscerli meglio finisca per diventare semplicemente l’ennesimo compito da svolgere nella prima settimana di scuola.

E se utilizzassimo questo tempo per conoscere non soltanto chi sono, ma soprattutto come imparano?

Un questionario metacognitivo sul metodo di studio, costruito a partire da strumenti e dimensioni già presenti nella ricerca psicopedagogica, come quelli riconducibili al lavoro di Cornoldi, potrebbe offrire informazioni molto più utili per la progettazione didattica.

Potremmo esplorare, per esempio:

- come gli studenti organizzano lo studio;

- quali strategie utilizzano per comprendere, memorizzare e ripassare;

- quanto sono consapevoli delle proprie difficoltà e dei propri punti di forza;

- come gestiscono il tempo e la concentrazione;

- come chiedono e utilizzano l’aiuto degli altri;

- quale rapporto hanno con gli strumenti digitali;

- come utilizzano l’Intelligenza Artificiale nello studio e quanto ne conoscono opportunità e limiti;

- come percepiscono la propria competenza digitale;

- quali strumenti e modalità di apprendimento ritengono più efficaci per loro.

In questo modo, i primi giorni di scuola diventerebbero davvero un momento di conoscenza: non soltanto per conoscere lo studente che abbiamo davanti, ma per capire come quello studente apprende.

E forse, prima ancora di chiedergli “Raccontami tutto su di te”, potremmo chiedergli una cosa decisamente più utile per il percorso che stiamo per iniziare:

“Come impari?”

#Metacognizione #MetodoDiStudio #Didattica #Apprendimento #InnovazioneDidattica #IntelligenzaArtificiale #DidatticaDigitale #Scuola

Dal racconto al robot: quando la scuola dell'infanzia incontra l'intelligenza artificiale

C'è un momento, in ogni buon percorso didattico per la scuola dell'infanzia, in cui la teoria smette di essere un elenco di obiettivi e diventa corpo, voce, materia. "Dal racconto al robot: avventure in musica e movimento" è uno di quei percorsi. Cinque fasi che partono da un baule misterioso e arrivano a un bambino che, travestito da robot, si muove nel salone seguendo i comandi dei compagni-programmatori. In mezzo: narrazione condivisa, costruzione manuale, una canzoncina generata con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, uno storyboard filmato e, infine, il gioco motorio come palestra di pensiero computazionale.

È un percorso che merita di essere raccontato ai colleghi non solo perché "funziona" in aula, ma perché intercetta con precisione chirurgica tre discorsi che oggi ogni docente è chiamato ad affrontare: che cosa dicono le Indicazioni Nazionali sulla scuola dell'infanzia, che cosa chiede l'Europa in termini di competenza digitale con il nuovo DigComp 3.0 e come si può introdurre l'IA a scuola restando pienamente dentro i confini dell'AI Act e delle linee guida ministeriali. Prima di entrare nell'analisi, però, vale la pena ripercorrere come è costruito il percorso, fase per fase.

Le cinque fasi del percorso, in sintesi

Fase 1 – La genesi fantastica. Tutto parte da un baule misterioso da cui l'insegnante estrae indizi (un ingranaggio di legno, un frammento di tessuto metallico, un suono registrato) per accendere l'immaginazione del gruppo. Attraverso domande "a imbuto" guidate dall'adulto, i bambini definiscono insieme l'ambientazione, la missione e l'ostacolo del robot protagonista, e fissano le tappe della storia su una mappa visiva collettiva fatta di disegni e simboli.

Fase 2 – L'officina delle idee. Con materiali di riciclo e strutturati, i bambini costruiscono fisicamente il robot della storia. In cerchio, la classe sceglie collettivamente il suo nome e gli assegna un "superpotere" (ad esempio l'ascolto, l'aiuto, la trasformazione).

Fase 3 – L'eco della storia. L'insegnante raccoglie le parole-chiave emerse durante il racconto (nome del robot, superpotere, ostacolo, suoni del viaggio) e le trasforma in un prompt condiviso per un sistema di intelligenza artificiale testuale o musicale, chiedendo una semplice strofa in rima o una bozza di canzoncina. La classe ascolta la proposta, la corregge insieme all'insegnante e infine la canta, trasformandola nella colonna sonora del percorso.

A questo momento si può affiancare un'attività di dialogo collettivo con il robot: l'insegnante configura un chatbot testuale perché "interpreti" il personaggio della storia — rispondendo con il suo nome, il suo superpotere e la sua voce narrativa — e lo proietta alla LIM. I bambini, in cerchio, pongono a voce alta le domande che vorrebbero rivolgere al robot ("Come hai fatto a superare l'ostacolo?", "Cosa hai provato quando...?"); l'insegnante le digita, legge ad alta voce le risposte generate e guida la discussione, fermandosi a commentare, correggere o rilanciare quando serve. Non è mai il singolo bambino a usare il dispositivo né a chattare in autonomia: l'interazione resta un momento di gruppo, con l'adulto come unico "tramite" tra la classe e lo strumento, esattamente come nella generazione della canzoncina.

Fase 4 – Il ciak dei piccoli. Usando la mappa visiva della Fase 1 come storyboard, i bambini dispongono in ordine le scene della narrazione. Le loro voci registrate e la canzoncina diventano la traccia audio di una micro-animazione stop-motion, guidata dall'insegnante, in cui il robot di cartone si muove lungo il percorso; il video finale viene proiettato alla LIM per rivivere insieme l'esperienza.

Fase 5 – Il robot umano in azione. Senza alcun dispositivo digitale in mano ai bambini, il robot costruito in miniatura "prende vita" in grande: un bambino lo impersona indossando un elemento distintivo, mentre i compagni diventano "programmatori" e lo guidano con comandi motori sequenziali e semplici regole condizionali (ad esempio "se trovi l'ostacolo, fai un salto"), magari a tempo della canzoncina creata nella Fase 3.

Con questa struttura in mente, è più facile leggere perché il percorso risuoni così bene con le cornici pedagogiche e normative di riferimento.

Tre routine per insegnare a pensare con (e nonostante) l'intelligenza artificiale

 

C'è un equivoco che circola nelle sale insegnanti da quando l'IA generativa è entrata nelle nostre classi, spesso dalla porta di servizio degli smartphone degli studenti prima ancora che da quella ufficiale della didattica. L'equivoco è pensare che “usare l'IA in classe” sia essenzialmente una questione tecnica: imparare a scrivere un prompt efficace, conoscere le funzioni di uno strumento, produrre un elaborato (una mappa concettuale, un riassunto, una presentazione) con l'aiuto del software giusto. 

È un equivoco comprensibile, perché è anche il più facile da correggere con un tutorial. Ma è un equivoco pericoloso, perché sposta l'attenzione dal punto che dovrebbe interessarci davvero come docenti: che cosa succede nella testa dello studente mentre usa questi strumenti e se quell'uso sta costruendo o erodendo la sua capacità di pensare. 

Chi insegna sa bene che il momento più prezioso dell'apprendimento è quello scomodo: la fatica del primo tentativo, l'errore che apre una domanda, l'ipotesi sbagliata che però ti fa capire perché era sbagliata. È esattamente questo il momento in cui l'IA generativa, usata senza consapevolezza, rischia di bloccare il processo dell’apprendimento appena avviato. Lo strumento non è “cattivo”: è comodo, e la comodità rende naturale interpellarlo prima ancora di aver provato a pensare da soli. Si bypassa così il passaggio che genera apprendimento reale. 

Il punto non è vietare o permettere l'IA, ma strutturare il momento in cui lo studente la incontra: l'interazione con lo strumento deve diventare essa stessa un'occasione di pensiero, non una scorciatoia. 

Per questo ho lavorato a tre thinking routine pensate specificamente per l'uso didattico dell'IA. Non sono regole d'uso né policy di istituto, ma impalcature cognitive: servono a rendere visibile e tracciabile il ragionamento dello studente in tre momenti diversi del lavoro scolastico. 

Prima di entrare nelle routine, vale la pena soffermarsi su un principio che le attraversa tutte e tre. Il visible thinking, come ambito di ricerca pedagogica, parte da un'osservazione semplice: il pensiero è per sua natura invisibile, e proprio per questo tendiamo a valutare solo i suoi prodotti (il tema, la risposta, il voto) e non il processo che li ha generati. 

Con l'IA generativa questo problema si aggrava. Un elaborato ben scritto, oggi, non ci dice più nulla sul percorso cognitivo che lo ha prodotto: potrebbe essere il risultato di ore di ragionamento autonomo, oppure di un prompt ben formulato, senza alcun coinvolgimento cognitivo reale. Le tre routine che presento nascono proprio per colmare questo vuoto: non valutano il prodotto, ma rendono visibile, e quindi valutabile, il processo.

Questo è, a mio avviso, il cuore della questione. Dare valore didattico all'uso dell'IA non significa insegnare a “usarla bene” in senso tecnico. Significa costruire attorno ad essa delle esperienze di apprendimento che obblighino lo studente a restare protagonista del proprio ragionamento e che diano a noi docenti gli strumenti per vederlo. 

Routine 1 — Io prima, IA dopo, Io verifico 

La prima routine interviene nel momento più delicato: quello in cui lo studente, davanti a un problema o a una domanda, sceglierebbe istintivamente di aprire subito una chat con l'IA. La routine impone una sequenza obbligata in tre fasi, ciascuna da scrivere e non solo da pensare. 

Nella fase Io prima, lo studente esplicita in poche righe e con proprie parole, prima di toccare qualsiasi strumento, la domanda, ciò che già sa, un'ipotesi provvisoria e i propri punti di incertezza. È un passaggio che sembra banale ma che raramente accade in modo spontaneo: costringe lo studente a impegnarsi cognitivamente prima di delegare, e produce un artefatto (l'ipotesi scritta) che diventa il metro di paragone per tutto ciò che segue. 

Solo a questo punto lo studente interroga l'IA, nella fase IA dopo, ma con un vincolo preciso: deve formulare una domanda mirata, non limitarsi a incollare l'esercizio. E deve annotare cosa lo strumento ha aggiunto rispetto a quanto già pensato, cosa ha confermato, cosa gli è sembrato diverso dal proprio modo di ragionare. 

La fase Io verifico, infine, chiude il cerchio senza più consultare l'IA: lo studente riformula la risposta con parole proprie, individua un punto compreso meglio di prima, e lascia esplicita, passaggio spesso trascurato ma prezioso, una domanda ancora aperta. 

Il valore didattico di questa routine sta proprio nella sua struttura temporale: separando nettamente il pensiero autonomo dall'assistenza esterna, evita che l'IA sostituisca il primo tentativo, che resta, lo sappiamo da sempre, ben prima dell'IA generativa, il passaggio più formativo di ogni apprendimento. 

Routine 2 — Chiedi come un detective 

Se la prima routine protegge il pensiero prima del contatto con l'IA, la seconda lavora dopo: sulla qualità critica con cui lo studente riceve ciò che l'IA gli restituisce. È la risposta a un rischio molto concreto, quello di trattare l'output di un modello linguistico come un oracolo: plausibile, fluente, quindi presumibilmente vero. 

La routine propone quattro domande, da porsi in sequenza rigorosa dopo ogni risposta ricevuta. Cosa afferma? obbliga a un riassunto in parole proprie: se lo studente non riesce a farlo in modo semplice, è un segnale che la comprensione è solo apparente. Come fa a saperlo? sposta l'attenzione sulla verificabilità: la risposta è sostenuta da fonti, dati, esempi concreti, oppure è un'affermazione “nuda”, priva di ancoraggio? Cosa manca? è probabilmente il passaggio più formativo e il più spesso saltato: chiede allo studente di individuare attivamente ciò che l'IA non ha detto, un punto di vista assente, un'eccezione, una critica si intuisce possa esistere. È un esercizio che allena a pensare anche per assenze, non solo per presenze: è precisamente il tipo di competenza che distingue un lettore critico da un consumatore passivo di informazioni. Infine, Confermo o dubito? chiede un confronto con almeno un'altra fonte (il libro di testo, gli appunti, un'altra ricerca) e un verdetto motivato in una frase. 

In classe questa routine funziona particolarmente bene a coppie, con un gioco di ruolo: uno studente sostiene la posizione dell'IA, l'altro veste i panni del detective scettico. Il confronto che ne segue è spesso più istruttivo della scheda stessa. 

Routine 3 — La mia voce, il suo aiuto 

La terza routine affronta il terreno più scivoloso: la scrittura assistita. È qui che il rischio di perdere la propria voce, e con essa il proprio pensiero, è più concreto, perché la fluidità del testo prodotto dall'IA tende a mascherare l'assenza di elaborazione personale. 

Il principio è semplice ma efficace: lo studente non consegna mai solo il testo finale, ma il testo insieme alla mappa del proprio contributo. Nella fase Scheletro mio, prima di ogni interazione con l'IA, scrive a mano la tesi centrale, una scaletta di tre-cinque punti nel proprio ordine logico, e almeno un esempio che è certo di voler usare. Questo scheletro diventa intoccabile: è la spina dorsale che nessuno strumento può riscrivere al posto suo. 

Durante la stesura, nella fase Dove ho chiesto aiuto, lo studente annota a margine non il testo generato, ma la natura della richiesta fatta e il motivo. Distingue così, in modo esplicito, un aiuto linguistico e formale (legittimo) da un aiuto che sostituisce il contenuto e il pensiero (da evitare). 

Infine, nella Rilettura ad alta voce, il testo va riletto interamente a voce alta: ogni frase che “non suona” secondo la valutazione dello studente va riscritta con parole proprie, e il lavoro si chiude con una domanda semplice ma spietatamente efficace: saprei spiegare questo testo a qualcuno, a voce, senza guardarlo? 

Questa domanda finale è, a mio avviso, il miglior test immediato di reale appropriazione di un contenuto che abbia mai incontrato in anni di didattica. Non richiede rubriche complesse, non richiede software di rilevamento: richiede solo che lo studente si metta alla prova. 

Usate singolarmente, queste routine sono già utili. Usate insieme, coprono l'intero ciclo dell'apprendimento assistito dall'IA (prima, durante, dopo) e restituiscono ai docenti qualcosa che negli ultimi anni sembra essersi perso: la possibilità di vedere il pensiero degli studenti, non solo di valutarne il prodotto finale. 

È qui che si gioca, secondo me, la vera differenza tra un uso tecnico e un uso didattico dell'intelligenza artificiale in classe. Insegnare a scrivere un buon prompt è un'abilità utile, ma resta un'abilità strumentale. Costruire routine che obblighino lo studente a pensare prima, a valutare criticamente dopo, e ancora a riconoscere la propria voce durante la scrittura: questa sì, è un'esperienza di apprendimento. È la differenza fra produrre artefatti con l'IA e formare pensiero attraverso l'IA. 

Come ogni routine, il loro valore non sta nella scheda in sé, ma nella ripetizione: usate una volta, restano un esercizio; usate con costanza, su compiti diversi e nel tempo, diventano un modo di pensare. Ed è esattamente questo che serve agli studenti: non un modo di usare uno strumento, ma un modo di pensare.

Le schede compilabili delle tre routine, pronte per la stampa e la distribuzione in classe, sono disponibili in un documento dedicato.