Da quando l’intelligenza artificiale ha incrociato la traiettoria delle nostre vite, il mondo del lavoro e anche della scuola si è interrogato sul senso delle competenze cognitive. Poco alla volta nelle fessure della ricerca di senso si è insinuato il tarlo della differenza tra ciò che è umano e il perfettibile.
Sappiamo bene che se c’è una cosa che ci distingue dall’IA, questa è racchiusa nel concetto di competenza. Avere competenze ci rende umani perché rispetto alla macchina abbiamo il vantaggio della conoscenza diretta delle cose.
D’altronde, tutto quello che sappiamo dal giorno zero di vita è grazie all’esperienza. I bambini si portano continuamente le mani alla bocca e ciò fa sì che possano apprendere e instaurare un contatto con l’esterno.
In fondo, le competenze sono assaggi del mondo ripetuti nel tempo, fino a diventare orientamento sicuro. Mentre a differenza nostra l’AI non può replicare quel tipo di sapere esperito che acquisiamo noi umani.
E allora, se così è, perché ci preoccupiamo di preservare le competenze cognitive? Perché temiamo che l’intelligenza artificiale generativa ci possa sostituire?
E se rispondiamo di sì, cosa non abbiamo ancora considerato? O cosa crediamo di stare sbagliando?
Questo articolo non ha l’ambizione di dare soluzioni. Si propone, meglio, di aiutare a farsi le domande giuste senza alimentare un presagio apocalittico.
L’intelligenza artificiale generativa a scuola come sfida per le competenze cognitive
In meno di tre anni, l’uso dell’intelligenza artificiale ha avuto un’esplosione anche nelle scuole. I docenti e gli studenti la usano spesso in modo integrato o sostitutivo di alcune attività considerate poco stimolanti ed esecutive.
Anzi, senza girarci troppo intorno, il tema dell’IA in classe ha ridotto il dibattito a degli schieramenti netti tra chi la demonizza e chi la adotta senza farsi domande. Ne consegue che il risultato è l’allontanamento dall’unica soluzione più funzionale per gli studenti e il loro futuro, cioè un uso consapevole e critico.
Inoltre, una prima fase di esplorazione dell’intelligenza artificiale è stata caratterizzata dalla curiosità e da una certo fascino per quanto è possibile fare con questo tipo di strumento. Pensiamo alle semplificazioni che ci offre nella sintesi di testi, contenuti, attività di ricerca, immediatezza dei risultati e anche supporto nelle attività più noiose.
In un secondo momento ha prevalso, invece, la fine dell’illusione e l’impatto con la realtà. Un incontro che ha messo allo scoperto i limiti dell’utilizzo dell’IA, l’attendibilità delle fonti e la questione della delega cognitiva.
Quindi questa riflessione ha prodotto una serie di interrogativi che sono diventate delle emergenze educative. Infatti, i docenti chiedono di sapere cosa vale ancora insegnare. Soprattutto, sul piano educativo, quali saranno le conseguenze del ricevere risposte immediate da un modello artificiale generativo?
Le competenze cognitive che definiscono l’umano
Per capire cosa rischiamo di perdere con un uso acritico dell’IA, ci viene in aiuto Lev Vygotskij con il concetto di zona di sviluppo prossimale. Il pedagogista russo investì il suo sapere per spiegare che l’apprendimento si realizza, fin da quando si è bambini, nel momento in cui riusciamo a superare il muro che separa il non sapere dal sapere.
Insomma, ci avviciniamo alla conoscenza e acquistiamo competenze in modo più facile se abbiamo accanto a noi qualcuno di più esperto tra un compagno di studi o di giochi più grande o una figura adulta di riferimento in grado di guidarci nell’acquisizione di conoscenza.
Questo dimostra perciò che diventare esperti è un processo che richiede gradualità e che non contempla sconti e semplificazioni.
Le competenze cognitive sono competenze evolutive e dinamiche. Sono parte dello sviluppo della persona e si acquisiscono in contemporanea ad altre competenze fisiche, emotive e relazionali.
L’apprendimento stesso non è un processo automatico o di semplice assimilazione di conoscenze. Se fosse così facile impareremmo tutti allo stesso modo e alla stessa velocità senza provare fatica, senza la paura di commettere errori o di essere giudicati.
Inoltre, c’è da considerare che nell’apprendere entrano in campo anche le emozioni e i neuroni specchio. Vuol dire che Impariamo anche in base a ciò che sentiamo, agli stati d’animo che proviamo e a come ci sentiamo in un determinato momento e alle persone che ci circondano.
Da una macchina, invece, cosa possiamo apprendere?
È vero, Chat Gpt o Claude o Perplexity ci forniscono informazioni immediate, sintetiche e filtrate in pochissimi secondi ma non sono pari a figure di riferimento nella zona di sviluppo prossimale degli studenti a scuola.
Sono strumenti che non accompagnano verso l’autonomia. Nel processo umano di sviluppo prossimale, il supporto è massimo all’inizio e si riduce gradualmente, lasciando spazio alla competenza personale. Tutti gli LLM fanno l’opposto poiché restano sempre disponibili e non allenano la capacità di stare nel dubbio e di provare disagio per ciò che non si conosce.
La delega come apripista del debito cognitivo
A proposito di LLM e di delega cognitiva, le parole di Mariella Borghi, esperta di AI su Linkedin sono la provocazione che ci serve.
“Smettere di abitare il dubbio per delegare tutto a una macchina significa garantirsi risposte formalmente esatte, ma perdere, al contempo, la capacità di farsi le domande giuste”.
Da questa affermazione è possibile capire che ancora niente è perduto. Siamo in tempo per ridefinire anzitutto il concetto di competenza e poi il ruolo del docente.
Questi o questa non sono trasmettitori passivi di contenuti ma figure in grado di educare alla esperibilità, alla concretezza e di guidare verso le domande utili in modo critico.
Tra noi e l’IA c’è una differenza. Noi possiamo testare, provare, fare errori, confutare e arricchire l’esperienza. L’IA è manchevole di fallibilità. Nel suo intento di fornire risposte giuste che non hanno una sbavatura, un ripensamento, un passo incerto si perde l’opportunità di cambiare prospettiva e di costruire il suo bagaglio di conoscenze in modo attivo.
Piuttosto valorizzare l’importanza dell’errore dovrebbe essere la prima competenza da insegnare a scuola accanto alle altre 8 competenze chiave europee e cioè: competenza alfabetica, matematica e scientifica, digitale, in materia di cittadinanza attiva, personale e sociale, imprenditoriale e competenza rispetto alle espressioni culturali.
Davanti alle nuove generazioni che si mostrano e si sentono stanche e timorose di agire la delega cognitiva rappresenta il trampolino per la cultura della deresponsabilizzazione. E dobbiamo prendere atto che noi, adulti di riferimento stiamo incentivando la perdita dell’autonomia di scelta e di pensiero. Siamo complici del debito cognitivo che induce le nuove generazioni a risparmiare fatica pur di esporsi.
AI literacy e la difesa del pensiero critico
Possiamo però riscrivere il ruolo del docente davanti al rischio della delega cognitiva.
Nell’era dell’intelligenza artificiale il suo compito diventa insegnare a costruire prompt in modo strategico e a valutare in modo rigoroso l’output che la macchina restituisce. Prende così forma una competenza condivisa tra docenti e studenti che si chiama AI literacy. Si tratta di una forma di alfabetizzazione all’uso ponderato, intelligente e umano dell’AI, grazie alla quale l’apprendimento torna a essere significativo, cioè radicato nell’esperienza.
Si realizza l’educazione al discernimento, che è esattamente quello che i programmi scolastici chiamano pensiero critico, senza quasi mai riuscire a insegnarlo davvero.
Come si allena, allora, il pensiero critico nell’era dell’output facile?
Allenare il pensiero critico nell’era dell’output facile
Questa domanda ci permette di non demonizzare l’intelligenza artificiale e di lavorare meglio sulla preservazione del pensiero critico. Ciò che serve agli studenti è, come già ripetuto, una guida passo passo all’uso responsabile dimostrandogli che sono loro i protagonisti dell’apprendimento.
I loro bisogni, inclinazioni e attitudini sono tutto ciò che conta per allenare lo spirito del dubbio. Farsi molte domande, analizzare, confutare tesi, applicarle e anche ripensarle senza dare nessuna risposta o meglio output come assoluto è ciò che gli permetterà di rimanere vigili e critici nella relazione artificiale con la tecnologia.
Non di meno, il punto di svolta per superare la faziosità a cui si accennava all’inizio potrebbe essere imparare a considerare l’intelligenza artificiale come un partner cognitivo e non un sostituto del nostro pensiero.
Reskilling delle competenze che le macchine non possono replicare
Il futuro è fatto di soft skill che diventeranno le future hard skill. Per esempio, l’empatia acquisirà un significato aggiunto. Oltre a indicare la capacità di mettersi nei panni altrui, significherà appropriarsi dell’approccio antropocentrico. Il saper mettere al centro i bisogni e il sentire delle persone sarà il quid per distinguere lo sguardo umano dalla logica dell’algoritmo.
Ci sarà la rivalutazione di competenze che già possediamo, basta solo riscoprirle. Mi riferisco alle competenze che la scuola ha sempre faticato a insegnare con coerenza :
- saper gestire l’attenzione selettiva: cioè saper filtrare le informazioni in un mondo di sovrapproduzione di contenuti;
- saper valutare l’affidabilità delle informazioni;
- interpretare e saper contestualizzare le conoscenze.
Da questo possiamo capire che le vecchie competenze scolastiche a partire dall’analisi e comprensione del testo ( una delle competenze di cui in Italia siamo ancora di gran lunga carenti come dimostra l’ultimo rapporto INVALSI 2025) è la competenza numero uno per non essere sostitutivi, poi vengono tutte le altre.
Ripensare al ruolo della scuola nel favorire lo sviluppo delle competenze cognitive
Infine, la partita sulle competenze cognitive a scuola si gioca ridisegnando il ruolo della scuola quale agenzia educativa.Questo è il luogo dove ogni studente impara a ragionare con la propria testa e può allenare lo sviluppo della creatività.
E se la scuola non favorisce la creatività, la sperimentazione, e non promuove l’errore come strumento di crescita, dove è possibile apprendere?
La scuola non può abdicare al suo ruolo educativo lasciando gli studenti soli davanti agli strumenti. Può però combattere gli atteggiamenti svalutativi e i pregiudizi tecnologici che limitano l’alfabetizzazione AI.
Allo stesso tempo ha il potere, in questa fase, di promuovere una nuova stagione di reskilling in cui siano rivalutate e potenziate le competenze umane.
Educare all’uso dell’AI significa anche ricordare agli studenti che ogni livello di conoscenza richiede impegno, attesa, cadute e ripresa. L’apprendimento è tutt’altro che lineare poiché richiede interiorizzazione e poi esternalizzazione e condivisione.
La scuola non può vincere questa partita da sola. Rimane, però senza ombra di dubbio, ancora il luogo in cui si decide che tipo di esseri umani vogliamo formare. Poiché la scuola ha una responsabilità che nessun algoritmo può assumersi al posto suo e ne dobbiamo avere cura.
