Non una minaccia, ma uno strumento che aiuta a insegnare meglio: dall’Italia al Canada, i progetti che usano l’AI per risparmiare tempo, personalizzare le lezioni e coinvolgere gli studenti.
La presenza dell’intelligenza artificiale nel mondo della scuola non è più una novità, ma il dibattito resta acceso. Da una parte c’è chi la teme: “Gli studenti la useranno per copiare”, si sente spesso. Dall’altra chi intravede una possibilità concreta di innovare la didattica. Ma forse la domanda centrale è un’altra: può l’AI aiutare davvero gli insegnanti a insegnare meglio?
Alla Conferenza Internazionale AIED 2025, che si è tenuta a Palermo, questa domanda ha trovato risposte molto pratiche. Decine di progetti, sviluppati e testati in scuole di diversi Paesi, hanno mostrato come l’AI non sostituisca l’insegnante, ma ne potenzi il ruolo, alleggerendone il carico e ampliandone le possibilità.
Il punto forte? Non ci sono teorie astratte o promesse vaghe. Sono strumenti operativi, spesso gratuiti, che possono essere utilizzati subito, anche in una normale scuola media italiana. Dieci casi studio, raccolti in un dossier, mostrano quanto può cambiare, in concreto, l’insegnamento.
Dall’apprendimento linguistico ai laboratori virtuali: l’AI al servizio della didattica attiva
Un primo esempio arriva dall’Università di Utrecht, con il progetto AI-LingoMentor: ogni studente ha un tutor AI personale che parla con lui in inglese, adattandosi al suo livello. Funziona perché la macchina non giudica: gli studenti si espongono di più, senza timore. Lo strumento è replicabile con app come TalkPal AI o ChatGPT in modalità vocale, simulando situazioni come un colloquio di lavoro o una scena quotidiana in un bar londinese.
In Finlandia, il progetto Listen to Me si è concentrato sulla pronuncia, usando strumenti come ELSA Speak per correggere in automatico gli errori fonetici. Bastano 5 minuti a inizio lezione per creare una routine efficace.
In Canada, l’esperienza di AI-RoleSim ha portato in aula simulazioni complesse. L’intelligenza artificiale interpretava ruoli mancanti — sindaco, giornalista, cittadino — e i ragazzi si immergevano in scenari reali, allenando argomentazione, collaborazione, capacità di risolvere problemi. Con Character.AI o Botpress è facile riprodurre dinamiche simili in qualsiasi classe.
Anche per le materie scientifiche l’AI ha qualcosa da dire. Il progetto europeo Lab-on-AI ha creato laboratori virtualidi chimica e biologia. Strumenti come Labster o PhET AI-Labs permettono agli studenti di sperimentare, fare errori, riprovare. Tutto in sicurezza, anche in scuole senza laboratori fisici.
C’è poi il contributo italiano di Digital Storytelling with AI, dove gli studenti costruiscono storie multimediali con l’aiuto dell’AI. Trame, dialoghi, immagini: tutto nasce da un lavoro a più mani, dove la tecnologia affianca, non sostituisce. Il risultato è spesso un e-book di classe che racconta una storia collettiva.
Valutazione, inclusione e tempo liberato: l’AI come assistente dell’insegnante
Un altro uso efficace riguarda la valutazione continua. In Spagna, il progetto QuickFeed AI ha introdotto rubriche dinamiche e feedback automatici: lo studente riceve correzioni e suggerimenti già dopo la prima stesura, migliorando passo dopo passo. Con strumenti come Curipod o Grammarly EDU, il docente può focalizzarsi su contenuti e strategie, lasciando all’AI la parte tecnica.
A Londra, nella scuola “Inclusive Future”, l’AI ha generato mappe concettuali da testi complessi. Gli studenti le completavano, correggevano, riscrivevano: un modo per costruire attivamente il sapere. Funziona bene soprattutto con alunni visivi e cinestetici.
In Italia, il progetto Scuola Inclusiva 4.0 ha mostrato come l’AI possa adattare i materiali didattici per studenti con DSA o bisogni educativi speciali. Con Immersive Reader o ChatGPT, le consegne diventano più accessibili: semplificate, accompagnate da immagini o spiegate passo per passo. L’obiettivo è che tutti possano partecipare, senza abbassare l’asticella della sfida.
Il Politecnico di Milano, infine, ha sviluppato un modello per costruire portfolio dinamici, dove l’AI aiuta a documentare i progressi nel tempo. Non solo raccolte di lavori, ma storie dell’apprendimento. Uno studente non viene più valutato solo per l’ultimo compito, ma per il suo percorso.
Il progetto olandese Dynamic Tasks ha fatto un passo ulteriore: compiti autentici, realistici, costruiti con scenari creati dall’AI. Festival da organizzare, budget da gestire, imprevisti da affrontare. Il docente osserva, guida e valuta in tempo reale competenze vere, in contesti vivi.