Dove ti siedi, con chi pranzi: due compiti autentici per rimettere in dialogo il canone

 

Il problema del canone “a capitoli”

Chiunque insegni letteratura italiana conosce un paradosso. Il canone che portiamo in classe è, per sua natura, una conversazione secolare: Petrarca rilegge Dante, Foscolo si misura con Petrarca e con Alfieri, Manzoni discute con l’illuminismo e con Walter Scott, Eco scrive un romanzo storico che è anche una riflessione sul romanzo storico. Eppure la forma scolastica con cui lo presentiamo, cioè l’ordine cronologico, il manuale per capitoli, l’autore con la sua scheda e la sua “poetica”, tende a trasformare questa conversazione in una teoria di monumenti allineati, ciascuno nella propria nicchia. Lo studente finisce spesso per apprendere gli autori uno alla volta e per non vedere mai il tessuto di relazioni che li tiene insieme.

Le due attività di cui parlo in questo articolo nascono come tentativo di rimettere gli autori nella stessa stanza, letteralmente. Sono due immagini, entrambe di forte impatto visivo e di tono volutamente leggero: un aereo con sei file di sedili e un lungo tavolo apparecchiato per un pranzo. Il loro obiettivo, però, è tutt’altro che leggero: costruire, attraverso un compito aperto e ben strutturato, una rappresentazione relazionale del canone nella mente degli studenti.

Che cosa si chiede agli studenti

Nella prima attività, «In volo per 4 ore: dove ti siedi?», lo studente si trova davanti a sei file di tre posti. Il posto centrale è libero e ai lati siedono due autori: Boccaccio e Calvino, Dante e Petrarca, Foscolo e Leopardi, Manzoni ed Eco, Verga e Pirandello, D’Annunzio e Svevo. Il compito è scegliere una fila e giustificare la scelta, immaginando quattro ore di conversazione: che cosa chiederei, che cosa mi risponderebbero, dove si troverebbero d’accordo, dove si scontrerebbero.

Nella seconda, «A pranzo con i grandi della letteratura italiana», il compito si fa più complesso. Occorre assegnare i posti, decidendo chi siede accanto a chi e chi di fronte, e poi scrivere, nel fumetto associato a ciascun posto, l’argomento di cui quell’ospite parlerà a tavola. Da una scelta puntuale si passa così alla progettazione di una conversazione corale, con le sue dinamiche, i suoi poli di attrazione e le sue possibili frizioni.

Va notato che gli accostamenti proposti nell’aereo non sono casuali, e che questo è già un primo elemento di intenzionalità didattica. Boccaccio e Calvino sono due narratori che hanno riflettuto sulla struttura del racconto, e il Decameron e Se una notte d’inverno un viaggiatore si prestano a un confronto sulla cornice e sul gioco combinatorio. Dante e Petrarca incarnano due modi di intendere l’impegno civile, l’esilio e il rapporto con la tradizione classica. Foscolo e Leopardi condividono il problema delle illusioni e del senso della storia. Manzoni ed Eco ruotano attorno al romanzo storico e al rapporto fra verità e finzione, Verga e Pirandello a quello fra realtà, maschera e identità, D’Annunzio e Svevo a due risposte opposte alla crisi del soggetto nel passaggio al Novecento. Il docente sa dunque che ogni fila contiene un nucleo problematico recuperabile, ma lo studente non lo riceve già formulato: deve scoprirlo, o costruirsene uno diverso e altrettanto sostenibile.

Il fondamento didattico: perché funziona

Un compito autentico, non un esercizio

La didattica per competenze ha insistito, a partire dagli studi di Grant Wiggins sulla valutazione autentica e, in Italia, dal lavoro di Mario Castoldi, sulla differenza fra esercizi e compiti di realtà. L’esercizio ha una risposta attesa e verifica l’applicazione di una procedura. Il compito autentico pone un problema in cui lo studente deve mobilitare conoscenze, abilità e atteggiamenti per produrre qualcosa di plausibile, personale e difendibile. Le nostre due attività appartengono alla seconda famiglia: non esiste una tavolata “giusta”, ma esistono tavolate più o meno fondate, più o meno coerenti con ciò che sappiamo degli autori. La qualità del prodotto dipende interamente dalla qualità del sapere mobilitato, e questo rende il compito esigente anche quando si presenta come un gioco.

Apprendimento significativo e organizzatori concettuali

Nella prospettiva dell’apprendimento significativo di David Ausubel, ciò che si impara in modo duraturo è ciò che riesce ad agganciarsi a strutture cognitive già presenti, trasformandole. Un autore studiato in isolamento resta facilmente nozione da ripetere e dimenticare, mentre un autore collocato in una rete di analogie, opposizioni e filiazioni diventa un nodo di una mappa mentale. L’aereo e la tavola funzionano come organizzatori anticipati e insieme grafici: offrono una cornice visiva che sollecita a pensare per relazioni e a costruire mappe, senza che l’insegnante debba dichiarare in partenza che di mappe si tratta.

La dimensione sociale e dialogica del sapere

Da Vygotskij a Bruner, il costruttivismo sociale ci ricorda che la conoscenza si costruisce in contesti di interazione, e che il linguaggio è lo strumento attraverso cui il pensiero si organizza. Far “parlare” gli autori è un esercizio che obbliga lo studente a farsi ventriloquo di una voce altrui, e dunque a interiorizzarne temi, lessico, tono e orizzonte di pensiero. Se poi il lavoro viene svolto in coppia o in piccolo gruppo, la negoziazione dei posti e degli argomenti produce quel conflitto sociocognitivo, cioè il confronto fra interpretazioni diverse, che la ricerca sull’apprendimento cooperativo (penso a Johnson e Johnson) indica come uno dei motori più potenti dell’apprendimento.

Il lettore come costruttore di senso

Sul piano propriamente letterario, l’attività si colloca nella tradizione delle teorie della ricezione. Per Louise Rosenblatt la lettura è una transazione fra testo e lettore, in cui il significato nasce dall’incontro e non preesiste a esso. Per Wolfgang Iser il testo letterario è punteggiato di “vuoti” che il lettore è chiamato a colmare. Il posto centrale lasciato libero nell’aereo è, in questo senso, una metafora quasi trasparente: lo studente non osserva gli autori da fuori, ma si siede in mezzo a loro, nello spazio che la lettura gli riserva. Calvino, d’altronde, ci ha insegnato che i classici sono libri che non finiscono mai di dire quello che hanno da dire. Un compito che costringe a far dire qualcosa di nuovo a due autori messi accanto realizza in piccolo questa idea.

Livelli alti della tassonomia e metacognizione

Se leggiamo il compito alla luce della tassonomia di Bloom rivista da Anderson e Krathwohl, vediamo che esso attraversa tutti i livelli: ricordare (chi era Svevo?), comprendere (qual è il nucleo della sua poetica?), applicare (usare quel nucleo per prevedere una battuta), analizzare (che cosa distingue Svevo da D’Annunzio?), valutare (la mia disposizione dei posti regge?) e creare (costruire una conversazione originale). Il baricentro, tuttavia, cade sugli ultimi tre livelli, quelli che nella pratica scolastica ordinaria restano troppo spesso sullo sfondo.

C’è infine una componente metacognitiva che il docente può valorizzare chiedendo, al termine, di ricostruire come si è arrivati alla scelta: quali informazioni sono state recuperate, quali lacune sono emerse, che cosa è cambiato rispetto all’idea iniziale. Secondo la distinzione di Flavell, è proprio la riflessione sui propri processi di conoscenza a trasformare l’esperienza in apprendimento trasferibile.

Le competenze in gioco

Il quadro di riferimento naturale è quello delle competenze chiave per l’apprendimento permanente, nella formulazione europea del 2018, a cui rimandano anche le Indicazioni nazionali e le Linee guida. L’attività lavora in modo evidente sulla competenza alfabetica funzionale, perché richiede di comprendere, selezionare e produrre testi adeguati a uno scopo e a un registro. Chiama in causa la competenza personale, sociale e la capacità di imparare a imparare, per la componente di autovalutazione, di negoziazione nel gruppo e di gestione del proprio percorso. Si radica soprattutto nella competenza in materia di consapevolezza ed espressione culturali, che comprende la capacità di comprendere come le idee e i significati siano espressi in forme diverse e in epoche diverse, e di riconoscersi parte di un patrimonio. Quando il lavoro si svolge in gruppo, entra in gioco anche la competenza in materia di cittadinanza, perché ascoltare e argomentare con rispetto è già un’esperienza di convivenza democratica.

Sul versante disciplinare, gli studenti esercitano la capacità di collocare autori e testi nel loro contesto storico e culturale, di individuare i tratti caratterizzanti di una poetica e di stabilire collegamenti fra autori, generi e temi diversi: competenze che i documenti curricolari indicano come obiettivo del secondo biennio e dell’ultimo anno, ma che possono essere avviate, con le dovute semplificazioni, già nel primo biennio.

Indicazioni operative

Il modo più efficace di collocare l’attività è come momento di sintesi o di riapertura, non come introduzione. Funziona bene alla fine di un percorso, quando gli studenti hanno incontrato abbastanza autori da poter stabilire collegamenti, oppure all’inizio dell’anno successivo come ripasso attivo, in cui il richiamo dei prerequisiti avviene attraverso un compito e non attraverso un’interrogazione.

Una sequenza possibile prevede una fase di attivazione, in cui la classe reagisce all’immagine e formula le prime ipotesi senza apparato critico, seguita da una fase di documentazione, nella quale gli studenti, individualmente o in gruppo, raccolgono dati essenziali sugli autori coinvolti. Segue la produzione, che può essere orale (la giustificazione della scelta della fila) o scritta (la stesura dei fumetti, magari ampliata in un dialogo teatrale o in una pagina di prosa), e infine una discussione plenaria in cui si confrontano le soluzioni emerse. È in quest’ultima fase che il docente può far emergere i nuclei problematici sottostanti, spesso incontrati dagli studenti per vie diverse da quelle previste.

Per quanto riguarda la differenziazione, il compito si adatta bene a livelli e tempi diversi: nel biennio si può ridurre il numero di autori e fornire una scheda di orientamento con parole-chiave, mentre nel triennio si può richiedere che i dialoghi contengano riferimenti puntuali a opere e passi, o che una delle conversazioni sia costruita come un vero e proprio dibattito con tesi e controtesi. Per gli studenti con bisogni educativi speciali la forte componente visiva e la possibilità di rispondere in forma orale o con mappe offrono canali di accesso alternativi senza abbassare il livello cognitivo richiesto.

Valutare un compito che sembra un gioco

Un’obiezione ricorrente, quando si propone un’attività dal tono ludico, riguarda la valutazione: come si misura qualcosa che non ha una risposta esatta? La risposta sta nel passare da una valutazione di conformità a una valutazione per criteri, esplicitati prima e condivisi con gli studenti. Una rubrica essenziale può articolarsi su quattro dimensioni: la correttezza e la pertinenza delle conoscenze mobilitate, la coerenza delle battute con la poetica e il contesto di ciascun autore, la qualità della scrittura e del registro, l’originalità e la solidità dell’idea di fondo. Ogni dimensione può essere articolata in livelli descrittivi, in modo che lo studente comprenda non solo il voto, ma che cosa distingue un lavoro iniziale da uno maturo. Dare agli studenti la rubrica prima del compito, e talvolta chiedere loro di usarla per valutare i lavori dei compagni, rafforza ulteriormente la dimensione metacognitiva.

Qualche cautela

Perché l’attività non scivoli nell’aneddotico, due attenzioni sono utili. La prima è evitare che la conversazione si riduca a battute brillanti ma prive di ancoraggio testuale: il criterio della coerenza con l’opera va tenuto fermo. La seconda è non lasciare che la forza dell’immagine renda gli autori delle figure intercambiabili. I ritratti sono illustrazioni stilizzate, e vale la pena ricordare agli studenti (e a noi stessi) che quel che conta non è la somiglianza, ma la voce che attribuiamo a ciascuno. Può essere un’ottima occasione per riflettere su quanto l’immaginario scolastico dell’“autore” sia una costruzione, e su quanto sia facile, e al tempo stesso rischioso, farlo parlare.

Il valore di queste due attività non sta nell’originalità dell’ambientazione, ma nel tipo di pensiero che mettono in moto. Chiedere a uno studente dove si siederebbe accanto a Leopardi, e perché, significa chiedergli di aver letto, di aver capito e di aver preso posizione, tre azioni che nessuna verifica a risposta chiusa riesce a tenere insieme con la stessa naturalezza. Immaginare Eco e Manzoni a tavola vuol dire, in fondo, fare quello che fanno i critici: mettere in relazione, confrontare, interpretare. E, come ci ricorda Calvino, un classico è tale anche perché continua a farsi riaprire: queste tavole imbandite sono un modo per riaprirli insieme, con la classe.

L'ENIGMA DELL'ALGORITMO

Escape Room di Formazione Etico-Normativa sull'IA

Stanza 1/4 | Quesito 1/13

Mappa di Avanzamento Labirinto

1

Normativa

2

Etica & Dati

3

AILit OECD

4

Scenari

Benvenuto, Docente

Sei rimasto bloccato nel laboratorio digitale della scuola. Il sistema centrale di Intelligenza Artificiale ha attivato il protocollo di blocco etico. Per disattivare il lockout ed emergere come Docente Esperto e Guida dell'Era Digitale, dovrai superare 4 stanze e 13 sfide rigorose basate sull'AI Act UE, le Linee Guida MIM, il GDPR e il Framework AILit OECD 2026.

REGOLA RESTRITTIVA PERMADEATH:

La complessità richiede massima accuratezza ed etica professionale. Ogni singolo errore o scelta impropria resetterà il sistema, costringendoti a ricominciare la fuga dalla Stanza 1!

Stanza 1: Il Sigillo della Normativa

Quesito N

Sfida 1 di 13

Testo della domanda...

ACCESSO TOTALE CONCESSO!

Hai superato senza commettere alcun errore tutte le 4 Stanze dell'Enigma dell'Algoritmo, dimostrando una conoscenza eccelsa ed etica della didattica digitale.

Attestato di Eccellenza Competenziale

DOCENTE ESPERTO E GUIDA DELL'ERA DIGITALE

Rilasciato per il pieno superamento del Labirinto Etico-Normativo sull'Intelligenza Artificiale

Intestato al Docente:

Verificato: AI Act - MIM - GDPR Data: --/--/----

BYPASS FALLITO - ACCESSO NEGATO

Violazione del Protocollo Etico-Normativo

Motivo del Blocco:

Spiegazione dell'errore commesso...

Come previsto dalla modalità Permadeath, il sistema si è azzerato.

Il titolo non basta più, e forse non è mai bastato

Chi segue con un minimo di attenzione ciò che accade sulle frontiere dell’intelligenza artificiale lo sa già: così come è possibile per uno studente risolvere in un istante un modulo di Google con domande di verifica (se predisposto senza le dovute attenzioni), allo stesso modo un docente può ottenere l’attestato di frequenza di un corso online asincrono su determinate piattaforme senza averlo veramente frequentato. Esistono escamotage, che qui non elencherò, per superare i controlli di presenza, rispondere ai test finali e scaricare il certificato con logo, ore e numero di protocollo. Chi li usa non ha seguito una lezione. Il PDF, però, ha lo stesso riconoscimento di quello di chi ha dedicato venti ore a quel corso.

La scorrettezza di chi lo fa è evidente e mi interessa poco. Mi interessa di più quello che la cosa rivela sul modo in cui riconosciamo le competenze degli altri. Per decenni il titolo ha funzionato come scorciatoia: non potendo verificare ciò che una persona sa fare, si controllava che avesse attraversato un percorso, e il certificato ne era la prova indiretta. La scorciatoia reggeva perché aggirarla costava fatica. Ora costa pochi minuti, e un segnale che si falsifica a quel prezzo smette di segnalare.

Pensiamo a chi recluta. Una scuola deve scegliere un formatore per un percorso sull’IA, oppure un’azienda deve assumere un progettista didattico. Sulla scrivania ci sono quaranta candidature, e trentacinque hanno la stessa lista di attestati: didattica digitale, prompt engineering, competenze trasversali, tutti con date vicine e monte ore generoso. Quella lista non permette di distinguere chi ha studiato da chi ha scaricato. E chi ha davvero studiato, e magari ha anche prodotto qualcosa di buono, finisce nello stesso mucchio.

Seneca, nella lettera 106 a Lucilio, rovescia il proverbio che tutti conosciamo: dice che si impara per la scuola e non per la vita! Lo scriveva due millenni fa a proposito dei filosofi del suo tempo, che sapevano discutere di tutto e non sapevano vivere secondo ciò che discutevano. Il sospetto che il sapere certificato e il saper fare divergano è dunque antico. Cambia la scala, perché adesso la distanza si può costruire a comando.

Cosa dovrebbe fare allora chi seleziona? Dico la mia: smettere di chiedere soltanto quali corsi la persona ha frequentato per conseguire quali titoli e cominciare a vedere che cosa sa fare. Alcune strade sono già praticabili.

La prima è la prova situata. Si dà al candidato una consegna reale, piccola ma vera, per esempio progettare in un’ora un’unità di apprendimento a partire da un testo e da una classe descritta in dieci righe, oppure sistemare un materiale didattico che non funziona, magari col supporto dell'AI. Chi sa lavorare lo mostra subito, anche nelle scelte che scarta.

La seconda è il portfolio discusso a voce. Un portfolio, da solo, oggi si può generare. Un portfolio su cui la commissione fa domande dal vivo (“perché ha scelto questa attività e non quella?”, “che cosa è andato storto in classe?”, “cosa cambierebbe?”) è molto più difficile da simulare, perché le risposte devono reggere al follow-up.

La terza è la lezione simulata o la sessione di formazione in miniatura, che i concorsi per docenti conoscono da tempo e che nella selezione di formatori e consulenti si usa ancora troppo poco.

Nessuna di queste prove è a prova di inganno. Però aggirarle costa di più e, soprattutto, rende più informativo il tempo che la commissione ci dedica. Verificare costa tempo, ed è l’obiezione seria: una selezione con prove pratiche richiede più ore di una griglia di punteggi sui titoli. Se non vogliamo pagare quel prezzo, tanto vale dichiarare che il titolo conta quanto vale oggi, cioè poco.

Il titolo non diventa inutile. Un attestato rilasciato da chi ha davvero verificato la presenza e valutato il lavoro dei corsisti resta un buon punto di partenza, perché dice che qualcuno ha fatto un percorso e invita a chiedere che cosa ne è uscito. Cambia il suo posto nel processo: prima apriva la porta, ora apre la conversazione.

Chi progetta formazione ha un compito in più. Se un corso termina con un quiz a risposta chiusa e un certificato automatico, lo stiamo consegnando a chiunque abbia uno strumento per rispondere al posto di chi lo frequenta. Un corso che chiude con un prodotto da presentare e discutere dal vivo rilascia un titolo che significa ancora qualcosa.

Formare i docenti significa andare oltre gli strumenti

 Formare i docenti all’Intelligenza Artificiale non significa soltanto insegnare loro a preparare lezioni migliori.

Significa, soprattutto, metterli nelle condizioni di accompagnare gli studenti in un mondo che l’AI sta già trasformando.

Certo, conoscere gli strumenti di intelligenza artificiale generativa può aiutare un docente a progettare attività, creare materiali didattici, personalizzare le risorse e rendere più efficace il proprio lavoro. Ma fermarsi a questo sarebbe riduttivo.

Basta guardarsi intorno per accorgersi che la rete è ormai invasa da materiali didattici generati con l’AI: presentazioni, schede, infografiche, mappe concettuali, esercizi. Spesso gradevoli nella forma, ma anche molto simili tra loro, costruiti su schemi ricorrenti, non sempre originali e, soprattutto, non necessariamente rilevanti dal punto di vista pedagogico.

Perché un materiale ben confezionato non è automaticamente un buon materiale didattico. E un’attività che appare efficace a prima vista non è necessariamente coerente con gli obiettivi di apprendimento, i bisogni degli studenti o il contesto in cui viene proposta.

Questo non significa, però, che gli strumenti siano irrilevanti. Al contrario: conoscere e sperimentare gli strumenti è un prerequisito indispensabile per poter innovare la didattica. Un docente deve poterli utilizzare in prima persona, esplorarne le potenzialità, verificarne i limiti e comprenderne le implicazioni, per sviluppare quella consapevolezza critica che gli permette di scegliere quando, come e perché integrarli nel proprio lavoro.

Non si può valutare davvero ciò che non si conosce e non si può decidere consapevolmente di utilizzare o non utilizzare uno strumento senza averne fatto esperienza.

Ma gli strumenti sono un punto di partenza, non il punto di arrivo.

Dopo la competenza tecnologica, occorre un vero e proprio upgrade pedagogico. Bisogna passare dal chiedersi che cosa posso fare con questo strumento? al chiedersi quale apprendimento voglio promuovere, attraverso quale esperienza e con quali risultati attesi?

È qui che si gioca la differenza tra l'adozione di una tecnologia e l'innovazione didattica. La prima può limitarsi a introdurre una novità; la seconda richiede una riflessione consapevole su metodologie, strategie, progettazione, inclusione e valutazione. Richiede di ripensare le attività in funzione degli apprendimenti, non di adattare gli apprendimenti alle possibilità offerte dall'ultimo strumento disponibile.

Il punto non è soltanto usare l’AI per insegnare, ma imparare a insegnare a usarla.

Gli studenti hanno bisogno di sviluppare competenze che vanno ben oltre la capacità di scrivere un buon prompt: devono imparare a interrogare criticamente le risposte, verificarne l’attendibilità, riconoscerne errori e distorsioni, tutelare i propri dati, comprendere i limiti degli strumenti e assumersi la responsabilità di ciò che producono.

E chi può accompagnarli in questo percorso, se non docenti consapevoli, preparati e capaci di orientare?

Non possiamo chiedere agli insegnanti di educare all’uso critico e responsabile dell’intelligenza artificiale senza offrire loro occasioni concrete per conoscerla, sperimentarla e comprenderne le implicazioni didattiche, etiche e culturali.

La formazione, quindi, non dovrebbe limitarsi a una rassegna di strumenti o a una raccolta di applicazioni da portare in classe. Dovrebbe aiutare i docenti a ripensare le pratiche didattiche, le attività, la valutazione e, soprattutto, il proprio ruolo in un contesto in cui produrre contenuti diventa sempre più facile, ma comprenderli, valutarli e usarli con consapevolezza resta una responsabilità educativa fondamentale.

Il vero obiettivo non è formare docenti capaci di fare di più con l’AI, ma docenti capaci di formare studenti che sappiano fare scelte migliori grazie — e talvolta anche senza — l’AI.

In un mondo in cui i contenuti si moltiplicano, la competenza non consiste nel produrne sempre di più, ma nel saper distinguere ciò che è utile da ciò che è soltanto ben presentato, ciò che è significativo da ciò che è ripetitivo, ciò che favorisce l’apprendimento da ciò che si limita a riempire una pagina.

È questa la sfida educativa che abbiamo davanti. E la formazione dei docenti è uno dei punti da cui dobbiamo necessariamente partire.

Valutazione con l’IA: otto passi, otto (forse nove) domande pedagogiche

Ho realizzato un'infografica in otto passi sulla valutazione con l'intelligenza artificiale: chiara, ordinata, forse perfino troppo rassicurante. Proprio per questo voglio rileggerla con la matita in mano, come farei con un compito corretto in fretta. Ogni passo nasconde una scelta pedagogica, un rischio e un'opportunità. Li attraverso uno per uno, con esempi tratti dalle mie discipline.

Una premessa sul senso del percorso. L'idea che ho voluto tradurre in immagini è che l'IA stia dentro un processo e non al suo termine: l'IA propone, il docente decide. Se la valutazione fosse solo un voto, sarebbe poco; ma la valutazione è un giudizio argomentato su un apprendimento, e un giudizio non si delega. Tenerlo a mente rende tutti gli otto passi più leggibili, e anche più esigenti.

1. Definisci attività e criteri

È il passo decisivo, ed è per questo che l'ho messo per primo. Nella logica della progettazione a ritroso (Wiggins e McTighe) si parte da ciò che si vuole accertare, non dallo strumento. L'IA non sa cosa conti per voi: sa solo ciò che le dite. Una rubrica vaga produce valutazioni vaghe, solo più eleganti.

Osservazione critica. I criteri tendono a raccogliere ciò che è facile da misurare (correttezza formale, completezza) a scapito di ciò che è più difficile e più importante (originalità dell'interpretazione, qualità dell'argomentazione). Un modello linguistico, poi, premia volentieri ciò che appare ordinato.

Suggerimento pratico. Per un'analisi del testo su Dante (il canto di Ulisse, Inferno XXVI) distinguete quattro livelli: comprensione letterale, analisi stilistico-retorica, contestualizzazione, interpretazione personale motivata. Per una versione dal latino: comprensione del periodo, riconoscimento delle strutture morfosintattiche, resa in italiano, scelte lessicali. Per un'analisi di fonte storica (l'epitafio di Pericle in Tucidide, un passo di Tacito sul processo alla memoria di Augusto): individuazione di autore, destinatario e intenzione; confronto con altre fonti; uso critico dell'evidenza. Scrivete per ogni livello descrittori a tre o quattro gradi, e decidete in anticipo quanto pesa ciascun livello.

2. Verifica le condizioni d'uso

Il passo che si salta di più e che costa di più se saltato. Quando un sistema entra nella valutazione degli apprendimenti, il quadro normativo europeo (AI Act, oltre al GDPR) lo tratta con particolare cautela, e la scuola deve avere regole chiare su strumenti ammessi, dati trattati e informative.

Osservazione critica. «Verificare la conformità» non può ridursi a una spunta. Chi decide quali strumenti sono accettabili? Se la risposta è «ciascun docente da sé», avremo valutazioni disomogenee e un rischio che ricade sui singoli.

Suggerimento pratico. Portate la questione in dipartimento e, per il suo tramite, davanti al dirigente scolastico: una pagina condivisa con gli strumenti autorizzati, i dati che non si caricano mai (nomi, immagini, dati sensibili) e la formula di informativa agli studenti. Spiegate poi alla classe, prima della prova, come verrà usata l'IA. La trasparenza è già educazione civica digitale.

3. Assegna i codici

Sostituire i nomi con codici riduce l'esposizione dei dati e, benefico effetto collaterale, attenua il pregiudizio del docente («X scrive sempre bene»). Ho voluto indicare di conservare la corrispondenza fuori dal modello proprio per questo.

Osservazione critica. Pseudonimizzare non è anonimizzare. Un testo può rivelare l'autore dallo stile, dai riferimenti, da un errore tipico. In una versione di latino, l'errore ricorrente sul cum narrativo identifica quasi quanto una firma. Vale anche all'inverso: il codice non mi protegge dal pregiudizio se riconosco la mano.

Suggerimento pratico. Togliete anche intestazioni, dediche, riferimenti a esperienze personali riconoscibili. Usate codici casuali, non numeri di registro. E se volete davvero provare la correzione «alla cieca», fate correggete voi stessi un sottoinsieme anonimizzato prima di vedere le proposte dell'IA.

4. Raccogli e leggi le risposte

Nel fumetto accanto al passo 4 («Lettura accurata? Revisione docente!») ho voluto ricordare l'essenziale: tra la consegna e l'IA c'è un passaggio umano. Controllare che le consegne siano complete e leggibili non è burocrazia, è la prima forma di valutazione.

Osservazione critica. La digitalizzazione è il punto debole delle discipline classiche. Un OCR di una versione scritta a mano può confondere desinenze, trasformare -ae in -e, perdere accenti e segni diacritici; il greco, con spiriti e accenti, è ancor più fragile. Un errore dell'OCR diventa, agli occhi del modello, un errore dello studente.

Suggerimento pratico. Verificate sempre la trascrizione con una lettura a campione dell'originale. Per le prove di latino e greco, valutate se non sia più sensato far digitare direttamente il testo agli studenti, oppure lasciare la correzione dei punti morfosintattici a voi e usare l'IA solo per le parti argomentative.

5. Ottieni proposte di correzione

Il passo più interessante: l'IA propone punteggi e due valutazioni, una per lo studente e una per il docente. Due registri diversi per due destinatari diversi: allo studente un messaggio orientato al miglioramento, al docente un resoconto tecnico con evidenze e margini di dubbio. È una distinzione di grande valore formativo, in linea con Black e Wiliam sulla valutazione formativa e con Hattie sul feedback efficace.

Osservazione critica. Il punteggio proposto dà un'illusione di oggettività. I modelli mostrano bias noti: preferenza per testi lunghi, per lo stile fluido, per l'interpretazione più «canonica». Uno studente che legge i Sepolcri di Foscolo in modo originale ma poco convenzionale rischia di essere penalizzato proprio dove dovrebbe essere premiato.

Suggerimento pratico. Chiedete esplicitamente citazioni testuali come evidenza per ogni punteggio e consentite al modello di rispondere «non valutabile». Un esempio di istruzione:

Sei un assistente che propone una valutazione, non un valutatore.
Usa SOLO la rubrica allegata. Per ogni criterio indica: livello proposto,
una citazione testuale dell'elaborato che lo giustifica, il tuo grado di
incertezza (alto/medio/basso). Non assegnare punteggio dove manca evidenza.
Produci (A) un commento per lo studente, con un punto di forza e un'azione
di miglioramento; (B) una nota tecnica per il docente con dubbi e rischi.

6. Rivedi le evidenze

«Confronta ogni proposta con il lavoro originale». Questo è il punto in cui la competenza disciplinare del docente è insostituibile, e dove spesso si scopre che il modello ha valutato il testo che si aspettava, non quello che ha letto.

Osservazione critica. Il rischio ha un nome: automation bias, la tendenza a fidarsi di ciò che arriva da un sistema che sembra sicuro di sé. Più il commento è ben formulato, più è difficile contraddirlo, soprattutto alla trentesima verifica. Nelle discipline antiche aggiungete le allucinazioni: citazioni di Tacito inventate, attribuzioni a Livio di episodi mai raccontati, cronologie errate (confondere le guerre persiane con la guerra del Peloponneso è un esempio classico).

Suggerimento pratico. Costruite una lista di controllo breve: la citazione esiste? Il giudizio sul testo è coerente con ciò che lo studente ha scritto davvero? L'errore segnalato è un errore? Per la storia, verificate sempre le fonti e le datazioni citate. Se un'argomentazione dello studente vi sembra fuori schema, leggetela due volte prima di accettare il giudizio dell'IA.

7. Decidi la valutazione

«Il docente corregge gli errori e conferma il voto». Ecco il cuore etico dell'intero percorso: la responsabilità è e resta del docente. In Italia la valutazione scolastica è un atto professionale e collegiale; non è esternalizzabile.

Osservazione critica. Nell'infografica ho scritto «conferma il voto», ma non basta, se la conferma è un timbro. Se, su cento proposte, ne correggete due, probabilmente non state valutando, state ratificando. E come spieghereste a uno studente o a un genitore una valutazione di cui non avete padroneggiato le ragioni?

Suggerimento pratico. Tenete un piccolo registro degli scostamenti: dove e perché avete modificato la proposta. Dopo qualche prova scoprirete i punti ciechi del modello (su una certa rubrica, su un certo tipo di traduzione) e potrete aggiustare istruzioni e criteri. Cercate di calibrarvi con un collega correggendo insieme un campione di tre o quattro elaborati: l'IA diventa così occasione di confronto professionale, non scorciatoia solitaria.

8. Comunica e gestisci i feedback

L'ultimo passo è quello in cui la valutazione diventa apprendimento. Il feedback è efficace quando dice dove si è, dove si deve arrivare e come arrivarci (Hattie e Timperley), e quando lo studente può fare qualcosa con esso. La gestione delle richieste di revisione, poi, ricorda che valutare è un dialogo.

Osservazione critica. Un feedback generato dall'IA, anche gentile e preciso, rischia di essere impersonale e standardizzato. Gli studenti riconoscono subito il tono «da formulario», e l'effetto è un'ulteriore distanza dall'insegnante. E c'è il rischio opposto: il feedback troppo lungo che nessuno legge.

Suggerimento pratico. Limitate il feedback a un punto di forza, una priorità di miglioramento, un'azione concreta, e riscrivetelo con la vostra voce. Poi chiedete allo studente di rispondere: «Quale suggerimento userai nella prossima versione? Dove non sei d'accordo?». In latino, fate riscrivere solo il periodo più problematico; in italiano, una revisione mirata dell'attacco o della tesi; in storia, una nuova risposta che integri una seconda fonte. Per la richiesta di revisione, proponete un breve colloquio: spesso la contestazione di un voto diventa il miglior momento di apprendimento dell'anno.

Quello che l'infografica non dice (e che dovrei aggiungere)

Il percorso è circolare, non lineare. Le frecce che ho disegnato scendono dal punto 1 al punto 8, ma ciò che si impara al passo 7 deve ritornare al passo 1: i criteri si affinano, le prove si ripensano. Il nono passo che manca è la riprogettazione.

L'IA non sostituisce le prove autentiche. Se ogni compito scritto può essere generato, il vero salto è cambiare i compiti: una difesa orale della versione («perché hai tradotto così ratio?»), un commento a voce di un passo di Tito Livio, un confronto tra Tucidide e Sallustio sul tema della stasis, una discussione socratica su un canto del Purgatorio. L'IA può supportare la correzione, ma quello che stiamo valutando è la comprensione, e quella si vede meglio nel dialogo.

Coinvolgete gli studenti. Fate valutare agli studenti, con la stessa rubrica, un loro elaborato e uno proposto dall'IA. Scopriranno che i criteri non sono un segreto dei docenti e che un giudizio, anche se ben scritto, può essere sbagliato. È la competenza critica che ci interessa formare.

Cominciate in piccolo. Una sola prova formativa, senza peso sul voto, con un solo gruppo di studenti informato. Poi raccontatevi cosa ha funzionato. Nella scuola, come nella buona filologia, la prima regola è la prudenza davanti alle fonti, e anche l'IA è, in fondo, una fonte da collazionare.

Se usi l'infografica nella tua scuola o in un corso di formazione, raccontami nei commenti cosa hai cambiato: la migliore versione del percorso nascerà da un confronto tra colleghi.

Ripetiamo che conta il processo. Poi valutiamo solo il prodotto

 

Chi ha provato a scrivere una consegna che i chatbot non sappiano risolvere conosce il copione. Il trucco regge forse per un quadrimestre, poi arriva un modello più aggiornato e la trappola si apre da sola. Possiamo continuare a rilanciare, oppure cambiare gioco: la domanda da porsi diventa quanto il compito lasci vedere di chi lo svolge.

Un tutor che non dà le soluzioni

Parto dal racconto di due esperienze, in cui lo strumento è stato costruito per restare un passo indietro rispetto allo studente.

La prima riguarda la matematica in quinta liceo. Ho preparato io un tutor basato sull’IA per accompagnare lo svolgimento degli esercizi, e prima di portarlo in aula l’ho messo alla prova insieme ai colleghi della disciplina, che mi hanno aiutato a correggerne il comportamento. L’idea di fondo era che il tutor guidasse senza risolvere: chi lavorava con lui doveva comunque eseguire i passaggi, con qualcuno accanto che indicava dove guardare. Il ritmo, di conseguenza, era meno brillante di quello di un chatbot che consegna lo svolgimento completo. Ma il lavoro restava nelle mani dei ragazzi.

La seconda esperienza riguarda la scrittura argomentativa. Qui il tutor è socratico e di scrivere il testo non si occupa affatto. Aiuta a costruirlo, facendo passare lo studente attraverso una routine sempre uguale: una sequenza di domande per decidere la tesi, scegliere gli argomenti, ordinarli, prevedere le obiezioni. La scommessa è che, ripetuta volta dopo volta, quella sequenza smetta di essere un aiuto esterno e diventi un’abitudine mentale dello studente, che a un certo punto se la fa da solo.

In entrambi i casi lo strumento toglie la scorciatoia. Fa fermare, guardare il punto in cui ci si è incagliati, riprendere in mano il filo. Una frizione voluta.

Dalla didattica alla verifica

La stessa idea si può portare dentro la valutazione. Se un chatbot serve a consegnare prima, il percorso fatto dallo studente sparisce dietro il risultato. Se invece il lavoro passa attraverso richieste di spiegazione, controllo e correzione, lo stesso strumento può far emergere ciò che altrimenti resterebbe invisibile.

Questo ci obbliga a ripensare che cosa ci basti vedere. Una relazione ben scritta, delle slide ordinate, un programma che gira: dietro ciascuno di questi oggetti può esserci uno studente al lavoro, uno studente affiancato da un assistente, oppure quasi soltanto l’assistente. Il prodotto non perde valore, ma da solo non basta più a certificare che qualcuno abbia capito.

Mi chiedo allora quali gesti mi convincerebbero. Sentire motivare una scelta. Vedere rifare da capo il passaggio che regge tutto il resto. Osservare quando lo studente individua un errore e lo sistema, quando mette una frase accanto alla sua fonte, quando riadatta il lavoro perché una condizione è cambiata, quando porta lo stesso principio su un caso nuovo. E sentirgli separare ciò che ha deciso da ciò che gli ha proposto lo strumento.

Conta molto anche la natura dello strumento. Un assistente che esegue al posto dello studente lo lascia inattivo, eppure gli regala la sensazione di aver prodotto: il file c’è, il testo è lì, ma il ragionamento è rimasto altrove. Gli strumenti che suggeriscono, stimolano, correggono e indirizzano obbligano invece a restare in gioco, e il lavoro consegnato porta con sé qualcosa di chi l’ha fatto.

Nessuno di questi gesti, in ogni caso, chiude da solo la questione di chi abbia fatto cosa. Si può capire a fondo un testo che ha scritto una macchina, ma firmare un lavoro è altra cosa dal comprenderlo. Per tenere insieme i due piani servono più tasselli: una dichiarazione onesta su come si è lavorato, un piccolo resoconto delle scelte, un controllo di comprensione.

Come affrontare la questione

Prendiamo un commento a un brano di Seneca da preparare a casa in una settimana.

Il giorno in cui assegno il lavoro metto le regole nero su bianco: se l’IA è ammessa, per quali compiti (per esempio cercare un vocabolo, non scrivere il commento), quali parti spettano solo allo studente e quali dati personali o di classe non vanno mai incollati in uno strumento esterno.

Quando arriva la consegna, in coda al commento trovo quattro righe da completare. Dico se ho usato l’IA e per cosa. Racconto una decisione che ho preso io. Riporto un errore, un limite o un consiglio dello strumento che ho corretto o lasciato cadere. Indico una fonte che ho consultato di persona. Non domanderei l’archivio completo delle chat: appesantirebbe la correzione, conterrebbe materiale che non c’entra e non restituirebbe comunque un racconto attendibile di come il lavoro è nato.

Qualche giorno dopo, in classe, faccio una sola richiesta a sorpresa. Può essere chiedere di spiegare a voce un passaggio senza guardare il foglio, di applicare la stessa regola a un periodo un po’ diverso, di individuare un errore inserito da me, di rifare il lavoro cambiando una condizione, di giustificare perché una certa resa del testo latino in italiano meriti fiducia.

Nella griglia di valutazione terrei separati quattro aspetti: com’è fatto il prodotto, quanto è stato compreso, quali scelte e revisioni ci sono dietro, con che trasparenza sono state usati fonti e strumenti.

Con questo schema il compito resta svolgibile da una macchina. Cambia che consegnare qualcosa che non si conosce e non si è compreso diventa più faticoso, e io esco dalla correzione della verifica con molte più evidenze su cui ragionare.

Cosa sta accadendo nelle scuole

Guardandomi intorno, vedo i colleghi imboccare quattro vie diverse. C’è chi mette a punto verifiche costruite apposta per far inciampare i modelli (colleghi poliziotti si prendono la briga di modificare ogni singolo testo da consegnare a circa 25 studenti, al solo scopo di indurre in errore). C’è chi semina nel testo della consegna richieste invisibili agli studenti, che fanno affiorare l’aiuto non dichiarato di un assistente. C’è chi propone di smontare criticamente le risposte sbagliate di un chatbot. E c’è chi, a lavoro consegnato, convoca lo studente per un colloquio in cui spiegare e difendere ciò che ha presentato.

Le prime due vie ragionano da guardiani: vogliono fermare l’IA oppure coglierla sul fatto. La terza la mette sotto gli occhi di tutti e la usa come materia di analisi. La quarta cambia oggetto dell’osservazione e guarda quanto lo studente ha capito, più che il risultato. La proposta che ho illustrato sta a metà strada tra queste ultime due.

Le obiezioni che mi faccio da sola

So già cosa mi direbbe un collega, perché me lo direi io. La prima obiezione riguarda il tempo: la dichiarazione d’uso, la traccia delle scelte, la prova a sorpresa, la griglia a quattro voci sono tutte cose in più da leggere, da correggere e da registrare. E il tempo, a scuola, è già poco. Programmi da chiudere, ore sottratte da progetti e attività varie, e in quinta la maturità che si avvicina e impone di consegnare agli studenti il maggior numero possibile di contenuti. Chiedere di dedicare ore a un metodo di valutazione che sembra togliere spazio alla disciplina può suonare come un lusso.

Credo che la risposta stia nelle dimensioni. Non propongo di applicare lo schema a ogni compito, ma a uno o due lavori per periodo, scelti perché meritano davvero una valutazione approfondita. Le quattro righe di traccia si leggono in un minuto. La prova a sorpresa può toccare soltanto un campione di studenti, a rotazione, e in una classe numerosa può restare una domanda scritta di pochi minuti. Soprattutto, molte di queste operazioni sono già didattica: far spiegare un passaggio, cercare un errore, giustificare una fonte è esattamente il lavoro sulla disciplina che temiamo di perdere, e per la maturità serve quanto un’ora di ripasso.

Ne restano altre, meno semplici da liquidare. Una dichiarazione può essere falsa, e nessuno ha il modo di verificarla, per cui il valore della traccia dipende dal clima di fiducia in classe e dalla prova di comprensione che la affianca. Non tutti gli studenti hanno gli stessi strumenti a casa, né le stesse competenze nell’usarli, e una consegna che premia chi sa dialogare bene con un assistente rischia di allargare le distanze. C’è poi la questione dei dati dei minori, che impone cautela su ciò che si fa inserire negli strumenti e sulle piattaforme da adottare. C’è la preparazione dei docenti: costruire un tutor che guidi senza risolvere richiede tempo, competenze e il confronto con colleghi, e non tutte le scuole lo permettono. E c’è un dubbio di coerenza, perché valutare allo stesso modo classi diverse, in cui il tutor funziona diversamente, mette in difficoltà i criteri comuni dei dipartimenti.

Non ho risposte complete a tutto questo. So però che l’alternativa di non fare nulla ha un costo suo: un voto assegnato su prodotti di cui non conosciamo l’origine.

Possibili vie praticabili

A volte ha senso chiedere ai ragazzi di lavorare senza alcun aiuto generativo. Succede quando faccio una prova d’ingresso per capire da dove si parte, quando voglio consolidare le abilità di base che devono diventare automatiche, quando preparo una verifica individuale o comunque ogni volta che mi interessa vedere che cosa sanno fare con le loro sole forze. Per queste occasioni scelgo un contesto sorvegliato e dico apertamente agli studenti la ragione del limite. Mi pare più onesto che assegnare un lavoro per casa e augurarmi che nessun modello sia in grado di risolverlo.

Esiste anche una via intermedia per i compiti in classe, che mi incuriosisce molto: lasciare la possibilità di consultare l’IA, ma a pagamento. A ogni studente consegno un piccolo budget di crediti, una specie di monete virtuali, e ogni interrogazione al tutor ne costa una. Chi le spende alla prima difficoltà si ritrova senza risorse proprio quando servirebbero, chi le conserva impara a distinguere un ostacolo da superare da solo da un dubbio che merita davvero una domanda. La dinamica ha qualcosa del gioco, e questo la rende gradita ai ragazzi, ma il suo effetto sta altrove: costringe a decidere quando chiedere aiuto, a formulare la richiesta con cura prima di spendere e a prendersi la responsabilità di una scelta. È un esercizio di autocontrollo che nessun divieto potrebbe insegnare. Il registro delle domande poste, inoltre, mi dice dove ciascuno si è fermato.

La scelta, del resto, non si riduce a vietare tutto o a concedere tutto. Prima decido quale capacità voglio vedere in azione, poi stabilisco quali strumenti convivono con quell’obiettivo e infine definisco quali parti del lavoro devono essere inequivocabilmente dello studente.

Ripetiamo da anni, nei collegi e nei corsi di formazione, che conta più il processo del risultato. Ma se poi il voto va a un elaborato ben riuscito e nient’altro, che senso ha continuare a dirlo?