APPRENDERE E STUDIARE

NELL'ERA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Vantaggi, limiti e rischi.

 

 

Sarà pubblicato il 25 dicembre 2025

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PRESENTAZIONE

 

 

Non ho avuto la gioia di essere uno studente nell’era digitale.

Avrei voluto essere uno studente che oggi ha tanti dispositivi a sostegno del suo impegno nello studio. Avrei desiderato studiare in un mondo in cui, con un semplice click, avrei potuto porre domande, ricevere risposte chiare, approfondite, rispettose e accedere a un sapere vasto, articolato e complesso. Se avessi avuto gli strumenti che oggi hanno gli studenti, probabilmente mi sarei risparmiato tanti errori, mi sarei evitato molte frustrazioni e avrei superato più in fretta le difficoltà che rallentavano il mio apprendimento. Sono convinto che avrei ottenuto risultati migliori già nella scuola superiore e non solo nei contesti universitari, nei quali, con l’impegno e il metodo, sono finalmente “fiorito” come studente.

Quante volte in classe ho fatto domande che mi ritornavano come rimproveri, risposte brusche, frasi sprezzanti: “Ma che domanda è?”, “Questo dovresti già saperlo”, “Non farmi perdere tempo”. Mi sarebbe bastato un assistente intelligente come quello dell’IA, una guida paziente e chiara, che, invece di umiliarmi, mi avesse aiutato a comprendere. Se avessi potuto chiedere all’Intelligenza Artificiale: “A cosa serve la trigonometria?” oppure “Che cos’è un logaritmo?”, avrei ricevuto risposte ordinate, graduali, calibrate sul mio livello. Se avessi chiesto: “Secondo Marx, se i poveri migliorano le loro condizioni economiche, si riduce la spinta al socialismo?”, non mi sarei trovato da solo con la mia intuizione, ma avrei esplorato più voci, più interpretazioni, più correnti del pensiero marxista. Avrei potuto confrontare con maggiore facilità personaggi, filosofi, scienziati e letterati tra di loro. Avrei potuto paragonare con maggiore sicurezza Manzoni e Verga, Fra’ Cristoforo e Don Abbondio, Leopardi e Schopenhauer. Avrei chiesto spiegazioni di formule di chimica, che a quel tempo mi scoraggiavano e mi facevano sentire un incapace o stupido. Avrei finalmente trovato risposte chiare ed efficaci quando domandavo ai miei docenti come migliorare i miei temi che essi consideravano contorti. L’Intelligenza Artificiale avrebbe potuto offrirmi suggerimenti pratici, concreti, senza sarcasmo e senza umiliazioni.

Avrei trovato trascritte le lezioni dei miei docenti con le applicazioni dello “speech to text”, senza dover prendere in fretta tanti appunti di tutto quello che dicevano per non perdere i contenuti delle loro lezioni. Avrei potuto ottenere riassunti di testi troppo complessi, consultare libri e articoli senza dover passare ore in biblioteca. Mi sarei risparmiato l’affanno della macchina da scrivere, le pile di appunti da ricopiare a mano e risistemare, la fatica di studiare libri di testo non sempre scritti chiaramente o in modo accessibile in base alla mia preparazione di allora. E soprattutto, avrei avuto accanto un “assistente” gentile, buono, instancabile, capace di spiegare e rispiegare senza perdere mai la calma.

Anche l’apprendimento delle lingue sarebbe stato più efficace. Non mi sarei dovuto accontentare solo di grammatica e di ascolto, come accadeva con i vecchi metodi di apprendimento delle lingue, De Agostini o Linguaphone, privi di vera interazione. Io ho imparato a leggere e ad ascoltare le lingue, ma non a parlarle: mi mancava l’interazione linguistica che oggi è offerta in modo straordinario dall’Intelligenza Artificiale.

Avrei ricavato un beneficio enorme anche sul piano visivo e immaginativo, che per me è sempre stato fondamentale. Quando studiavo storia, filosofia o letteratura, molti autori restavano per me solo dei nomi irreali: Boezio, Ariosto, Spinoza, Ludovico Antonio Muratori, erano figure astratte, scollegate da una fisionomia, da un volto, da una corporeità che me li rendesse umani. Mi dava fastidio non riuscire a immaginarli. Non mi bastava leggere ciò che avevano scritto: io volevo incontrarli, guardarli in volto, conoscere i loro lineamenti, il loro sguardo, i loro abiti, sapere in quale epoca storica erano vissuti. Volevo sentire la loro presenza, non solo studiare le loro idee. A quel tempo, le immagini nei libri di testo erano rare. Rarissime. Per trovarne qualcuna bisognava andare in biblioteca, sfogliare poderose enciclopedie e anche lì, spesso, trovavo poche immagini o ritratti degli autori che studiavo. Oggi invece, grazie a Internet, ai motori di ricerca come Google e all’Intelligenza Artificiale, possiamo visualizzare volti realistici o ricostruiti. Possiamo immaginare con grandi dettagli le loro espressioni, ispirandoci a sculture o dipinti della loro epoca. Avrei desiderato, come studente, di umanizzare le teorie astratte, associarle a dei volti concreti, legare i concetti a una persona e alla sua esperienza di vita.

Lo stesso vale per la ricostruzione dei contesti storici. Quando studiavo la Roma imperiale, il Rinascimento, l’Ottocento europeo, avevo bisogno di vedere, di visualizzare le piazze, le strade, gli abiti, gli oggetti quotidiani, ma le fonti visive presenti nei libri di testo erano poche. Pochissime. Oggi, invece, è possibile percorrere una strada di Pompei ricostruita in 3D, animare un bassorilievo, far parlare una statua di Aristotele o di Giulio Cesare, rivivere i secoli passati come se fossero ancora abitabili e percorrerli con gli strumenti della “realtà aumentata” (RA). Avrei avuto bisogno di questo supporto immaginativo per studiare meglio e per capire di più la storia e i suoi personaggi ed eventi.

Lo stesso discorso vale per la visualizzazione dei concetti astratti, che da studente mi mettevano spesso in difficoltà. Ricordo quanto faticavo a capire la relazione tra tempo, spazio e velocità nelle formule di fisica. Per me erano lettere astratte su una lavagna, simboli privi di concretezza e di utilità. Oggi potrei chiedere all’IA di simulare un corpo in movimento, di mostrarmi il legame tra tempo e spazio attraverso esempi visivi, animazioni, esperimenti virtuali (RV o “realtà virtuale”). Potrei osservare in azione la formula dell’energia di Einstein (E=mc²), avrei potuto chiedere a uno scienziato virtuale o allo stesso Einstein (creato dall’Intelligenza Artificiale) di spiegarmi la sua formula o potrei chiedere ad Aristotele di farmi molti esempi di sillogismi impropri o di evidenziare le fallacie logiche, di scomporre ogni ragionamento in sequenze animate. Invece, allora, avevo solo i libri di testo, i miei appunti e il grande timore di fare domande ai docenti per non sembrare impreparato o stupido.

Sono certo che, con questi strumenti offerti dall’era digitale, sarei stato uno studente migliore. Più motivato, più sicuro, più curioso, più libero, più indipendente, più intelligente. E anche più felice.

Per tutti questi numerosi motivi, questo libro non è un elogio della tecnologia fine a sé stessa, ma è un invito a usarla intelligentemente per diventare migliori: più consapevoli, più liberi, più responsabili.

Per apprezzare meglio tutte queste opportunità tecnologiche, oggi sto continuando a imparare e a studiare con entusiasmo, utilizzando questi bellissimi strumenti offerti dal contesto digitale. Ogni giorno scopro come l’Intelligenza Artificiale può essere usata non per sostituire la mia mente, ma per ampliarla. Per questo, ho deciso di intitolare questo libro semplicemente “Apprendere e studiare nell’era dell’Intelligenza Artificiale”. Osservate questi due verbi. Apprendere e studiare. Notate il loro forte legame, ma anche la loro differenza. Apprendere descrive spesso un atteggiamento informale, un po’ dispersivo, non strutturato e qualche volta acritico; mentre studiare indica un approccio più strutturato, ordinato, volontario e critico. Oggi chi vuole veramente accrescere le proprie competenze deve essere disposto ad apprendere con curiosità e a studiare con impegno, focalizzazione e pianificazione, sapendo che ci sono molte strategie, tecniche e applicazioni digitali dell’IA che lo assistono lo studente e sostengono i suoi sforzi.

Questo libro è dedicato a coloro che desiderano apprendere meglio, più profondamente e con più libertà, utilizzando con intelligenza ciò che l’era digitale offre generosamente. Bisogna utilizzare questo materiale offerto dall’IA con consapevolezza e analizzarlo con spirito critico. Non basta cliccare per trovare informazioni. Non basta creare prompt per ricevere lunghi testi di contenuti. Bisogna anche studiarli. E per farlo bene, bisogna pensare, riflettere, confrontare, integrare, rielaborare, assimilare. Bisogna essere studenti audaci, indipendenti, coraggiosi, desiderosi di verità, di bellezza e di giustizia. Bisogna saper usare l’Intelligenza Artificiale in modo etico, senza rinunciare a pensare criticamente e a scegliere in modo saggio ed equilibrato.

Nel testo analizzerò le nuove forme della comprensione, i rischi dell’apprendimento passivo, l’impatto dell’IA sull’attenzione e sulla memoria, i bias impliciti nella delega all’algoritmo, il pericolo della “scuola facile”, ma anche le strategie per imparare meglio attraverso gli strumenti straordinari offerti dall’IA.

L’IA non è il nemico, ma nemmeno il salvatore o la panacea di tutti i mali. È solo uno strumento potente, che deve essere inserito in un progetto di apprendimento consapevole per raggiungere l’autorealizzazione e in una grande scelta etica per contribuire al miglioramento del mondo.

 

 

 

INTRODUZIONE

 

 

Ho scritto questo libro, per rispondere a un’urgenza educativa, etica e culturale.

Nasce dalla mia riflessione sulla disumanizzazione che vedo intorno a me e propongo una soluzione: quella di capire di più attraverso lo studio approfondito e critico, per poi intervenire meglio a risolvere i giganteschi problemi dell’umani.

Il messaggio di tutto il libro è semplice: “Studia di più per migliorare te stesso e il mondo. Usa tutte le proposte dell’IA, non per studiare di meno come propongono molti influencer superficiali, ma per studiare di più e meglio, perché devi aiutare gli altri a risolvere i problemi drammatici che riducono la gioia nel mondo e aumentano il dolore per tante persone.

Nonostante i grandi successi tecnologici e il grande afflusso di beni, siamo diventati insensibili ai bisogni degli altri esseri umani e abbiamo abbandonato la visione comunitaria per risolvere insieme i grandi problemi drammatici dell’umanità. Questo libro un invito a pensare, a riflettere, a scegliere, ma, soprattutto, ad apprendere e a studiare tutti i giorni, per migliorare noi stessi e le condizioni di vita intorno a noi.

Oggi abbiamo a disposizione strumenti potentissimi, offerti dalla Intelligenza Artificiale. Nessuno può dire: “Non capisco, è troppo difficile. È troppo complicato”. No, l’IA ti spiega tutto quello che vuoi imparare e lo avvicina alla tua portata, al tuo livello, lo adatta ai tuoi bisogni. Non si può più dire: “La scuola non insegna niente”, perché l’IA può insegnarti tutto quello che devi apprendere in modo graduale, dal livello più semplice al più complesso. Non si può più dire: “Con quel docente non imparo niente. Non sa spiegare”, perché l’IA può spiegarti tutto con molti esempi facili e analogie avvincenti. Non si hanno più scuse per non imparare.

Questo libro è scritto per studenti, docenti, genitori, educatori, cittadini inquieti e intelligenti che non vogliono arrendersi né alla superficialità e facilità digitale né alla nostalgia sterile di un passato migliore del presente.

Questo lavoro vuole offrire strumenti critici, strategie concrete e una visione integrata per chi desidera imparare con l’IA senza rinunciare alla propria umanità, autonomia e responsabilità.

Il libro prende sul serio la rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa e la considera come uno stimolo di profonda trasformazione sociale e culturale (qualcuno lo chiama “terremoto”), che ridefinisce e cambia le modalità di apprendimento, i ruoli educativi dei docenti, la percezione della conoscenza, il valore del sapere e la struttura stessa della scuola e della società. Di fronte a un cambiamento tanto profondo e complesso, ogni posizione semplicistica, sia quella dell’idolatria dell’IA e sia quella del rifiuto, quella dell’esaltazione fanatica o quella dell’allarmismo apocalittico, si rivelano inadeguate o fuorvianti. Occorre, invece, avviare un’accoglienza critica dell’IA, per poter considerare le ambivalenze della trasformazione tecnologica che comporta, distinguendo tra ciò che è utile e ciò che è illusorio, tra ciò che è strumento di crescita cognitiva e umana e ciò che è sostituzione dell’umano, tra l’efficienza promessa e la realtà dei problemi umani irrisolti, che rimangono tali, nonostante la presenta grandiosa e sorprendente dell’IA.

Nel primo capitolo, si definisce il nuovo contesto dell’apprendimento nell’era digitale, introducendo le distinzioni fondamentali tra Intelligenza Artificiale Generativa (ChatGPT) e Intelligenza Artificiale Generale, tra informazione e conoscenza, tra motivazione ad apprendere e delega cognitiva. Viene chiarito che l’IA non è soltanto uno strumento tecnico, ma anche una forza culturale che modifica radicalmente il senso dell’apprendimento e dell’insegnamento e ci stimola a chiederci: “Che cosa vale apprendere e insegnare al tempo dell’IA? Cosa significa “essere competenti” in questo nuovo mondo digitale?”.

Il secondo capitolo esplora le basi teoriche dell’apprendimento alla luce delle neuroscienze, dell’interdisciplinarità e dei nuovi rischi cognitivi. L’IA è vista come una tecnologia potente, ma anche ambivalente, che può facilitare l’apprendimento o indebolirlo se usata senza consapevolezza e senza etica. Si tratta di comprendere il funzionamento della mente, dell’attenzione, della memoria e del pensiero critico, per poter poi usare l’IA in modo intelligente nel "problem solving" esistenziale, individuale e comunitario.

Il terzo capitolo analizza le nuove funzioni della scuola. Alcuni credono che l'IA potrà distruggere la scuola. Io penso che la possa rinovare. Ma deve accettare di trasformarsi da luogo di trasmissione a luogo di costruzione delle conoscenze e delle competenze, inserendo le offerte dell’IA in una cornice pedagogica salda di autorealizzazione personale e di costruzione di una comunità di apprendimento.

Il quarto capitolo risponde alla domanda se il docente può essere sostituito dall'IA e si descrivono quelle caratteristiche dell’insostituibilità del docente, grazie alla sia presenta empatica, al suo senso di cura del contesto esistenziale di ogni studente, in base alla sua visione etica per costruire una società migliore attraverso gli strumenti della cultura classica e digitale. Si mostra come l’Intelligenza Artificiale non possa sostituire la relazione educativa autentica, il giudizio critico, l’esperienza incarnata del docente.

Nel quinto capitolo, sono esplorati gli atteggiamenti, le reazioni, le posizioni degli studenti, dei docenti e delle famiglie di fronte all’IA. Si propone una classificazione degli usi pigri, deleganti, opportunistici, ma anche quelli intelligenti, strategici e produttivi dell’IA. Si approfondiscono anche le cause del rifiuto dell'IA e i rischi della dipendenza digitale.

Il sesto capitolo descrive l’IA viene come “compagno di studio” esperto, critico, dialogico. In questo capitolo si approfondisce la nozione di “co-intelligenza”, riprendendo le tesi di alcuni autori come Ethan Mollick e Luciano Floridi. L’IA non è un oracolo onnisciente, ma un ambiente di apprendimento potente che risponde, rilancia e stimola la riflessione di chi vuole apprendere in profondità. Può essere usata per potenziare l’autovalutazione, la comprensione, il pensiero critico, ma solo se accompagnata da strategie metacognitive e da un docente che ne stimoli l’uso corretto, intelligente, critico e creativo.

Nel settimo capitolo si affronta il tema della valutazione e dell’autovalutazione, dalla correzione dei compiti alle rubriche valutative, dalle simulate d’esame alla valutazione dell’apprendimento cooperativo. L’IA diventa un supporto cognitivo che permette agli studenti di vedere i propri errori, di riflettere sulle proprie difficoltò di comprensione e di incamminarsi verso la correzione e l’automiglioramento.

Il capitolo ottavo propone una lista di strategie di studio potenziate dall’IA, tenendo in considerazione l’intero ciclo dell’apprendimento, descritto dall’acronimo “MAPPA COMETA”, approfondito in un altro mio libro (M. Polito, 2024). Le sue tappe sono le seguenti: la motivazione, l’autovalutazione, l’attivazione delle preconoscenze, la pianificazione, la comprensione, l’organizzazione, la memorizzazione, l’esecuzione fluida, il transfer e l’apprendimento continuo. Ogni tecnica di studio viene analizzata criticamente, cercando l’integrazione tra l’intervento personale e l’assistenza offerta dall’IA.

Il capitolo nove descrive vari modi concreti e operativi per elaborare prompt efficaci per interagire in modo intelligente con l’IA.

Il capitolo dieci analizza l’impatto dell’IA sulle funzioni cognitive e metacognitive, come l’attenzione, la memoria, la creatività e il pensiero critico. Viene denunciato il rischio di atrofia cognitiva e di superficialità ideativa, ma viene anche mostrato come un uso consapevole dell’IA possa rafforzare le capacità più elevate della mente.

Il capitolo undici descrive una lista di bias, fallacie, illusioni e miti legati all’uso superficiale e distorto dell’IA. Si smontano le rappresentazioni magiche, ingenue, dogmatiche che circondano la tecnologia dell'IA, come ad esempio la rappresentazione dell'IA come una bellissima donna sexy, dolce, levigata e seducente. Si propone una critica dell’illusione del comando generato dai prompt e della cosiddetta “efficienza a costo zero”. Si offrono esempi concreti di bias o distorsioni cognitive connesse all’uso distorto dell’IA. Si affronta il tema del plagio digitale e si addita alla fallacia di autorità, che si verifica quando si attribuisce a un semplice algoritmo statistico e stocastico (probabilistico) una autorità che non possiede, perché l’IA genera risposte solo associazioni linguistiche abbastanza sensate, ma che possono essere non vere e che devono essere sempre verificate.

Il capitolo dodici invita a riflettere sul rapporto tra IA e le diverse discipline scolastiche, di mostrando che nessuna materia è obsoleta o inutile, ma che ogni sapere può essere ripensato alla luce delle proposte e tecnologie digitali. Storia, filosofia, arte, musica, matematica, scienze, educazione civica: ogni disciplina può essere arricchita, messa in discussione e trasformata dall’Intelligenza Artificiale, se il docente sa guidare tale trasformazione con apertura ma anche con senso critico.

Infine, nel capitolo tredici, si affronta con lucidità il tema dell’uso etico e costruttivo dell’IA. È un capitolo molto difficile, impegnativo e scomodo, perché bisogna individuare i limiti dell’IA. L’algoritmo, ad esempio, non distingue tra giusto e sbagliato, tra copia e creazione originale, tra sapere autentico e scorciatoia facile e superficiale. Affronta i temi delle “deepfake” (falsità create con l’IA, ma che sembrano vere), quello dell’eccessivo “investimento dell’IA nelle armi intelligenti”, quello del controllo digitale delle persone e quello della censura. Spetta a tutti, studenti, docenti e cittadini scegliere se usare l’IA per liberarsi dalla fatica del pensare o per potenziare la fatica necessaria a pensare meglio, in modo più profondo, più umano e più responsabile.

Questo libro è una dichiarazione di fiducia nell’intelligenza umana, nella responsabilità educativa, nella possibilità di un apprendimento continuo (“lifelong learning”) che può trasformare le persone e la società. L’Intelligenza Artificiale non è il problema. Il problema è come noi la usiamo. La risposta non sta nell’algoritmo, ma nella coscienza saggia ed etica di ognuno di noi.

Questo libro è dedicato a chi crede che lo studio sia ancora una delle forme più alte di cura di sé e di miglioramento del mondo, anche grazie alle opportunità offerte dall'IA. Bisogna integrare intelligenza umana e Intelligenza Artificiale.

In un solo e brevissimo slogan: “Io e IA”.

 

 

INDICE

 

CAPITOLO 1
IL NUOVO CONTESTO SOCIALE E CULTURALE GENERATO DALL’ERA DIGITALE

1.1. Distinzione tra “Intelligenza Artificiale Generale (AGI)” e “Intelligenza Artificiale Generativa”.
1.2. Distinzione tra IA generale (“IA forte”) e IA ristretta (“IA debole”).
1.3. Distinzione tra le reti neurali biologiche e le reti neurali artificiali.
1.4. Evoluzione storica dell’Intelligenza Artificiale.
1.5. Intelligenza artificiale ed educazione.
1.6. La personalizzazione facilitata dall'IA.
1.7. Intelligenza Artificiale e intelligenza emotiva.
1.8. Cosa vale la pena insegnare nell’era dell’IA?
1.9. Cosa vale la pena apprendere nell’era dell’IA?
1.10. Il contesto sociale e culturale in cui studiano i nostri studenti.
1.11. Conclusione. 

 

CAPITOLO 2
COME CAMBIA L’APPRENDIMENTO NELL’ERA DIGITALE

2.1. Le caratteristiche dell’apprendimento nell’era dell’’IA.
2.2. L’IA e la ridefinizione dell’intelligenza e del quoziente di intelligenza (Q.I.).
2.4. L'IA e l’interdisciplinarità.
2.5. L'IA e l’educazione alla complessità.
2.6. L’IA e l’autoapprendimento.
2.7. l'IA e il rischio di isolamento.
2.8. L’IA come “copilota” e come “gemello”.
2.9. Conclusione. 

 

CAPITOLO 3
L’Intelligenza artificiale a scuola.

3.1. L’Intelligenza artificiale a scuola.
3.2. La descolarizzazione algoritmica.
3.3. Le nuove funzioni della scuola nell’era dell'IA.
3.4. Il doppio “tutor”; quello umano e quello digitale.
3.5. Dal registro elettronico alla visualizzazione del percorso assistito dall’IA.
3.6. Ridurre le disuguaglianze degli studenti di fronte all’IA.
3.7. Sostenere la comunità di apprendimento.
3.8. Il monitoraggio scolastico tra oggettività, efficienza e rischio di controllo.
3.9. La cornice pedagogica in cui inserire l’IA.
3.10. Oltre il mito della scuola facile.
3.11. Gestire il cambiamento educativo introdotto dall’IA.
Impatto dell’IA sull’occupazione e sulle competenze.
3.12. Conclusione. 

 

CAPITOLO 4
COME CAMBIA IL RUOLO DEL DOCENTE NELL’ERA dell'IA

4.1. L’IA come “terremoto” in ambito educativo.
4.2. Il docente può essere sostituito dall’IA?
4.3. Alcune funzioni insostituibili del docente.
4.3.1. La capacità di diagnosticare il vissuto individuale e di classe.
4.3.2. Il docente come “maestro d’orchestra” della sua classe.
4.3.3. La cura pedagogica e didattica.
4.3.4. La visione etica.
4.3.5. Il nutrimento della mente e del cuore degli studenti.
4.3.6. La specificità de tutoring umano.
4.3.7. L’empatia e la presenza emotiva.
4.4. La formazione dei docenti sull’IA.
4.5. Conclusione. 

 

CAPITOLO 5
ATTEGGIAMENTI, APPROCCI E REAZIONI VERSO L’Intelligenza Artificiale.

5.1. La “fatica del cambiamento”.
5.2. L’entusiasmo verso l’IA.
5.2.1. Le tesi di Sal Khan.
5.2. La tesi di Santiago Bilinkis.
5.3. Le fallacie degli entusiasti dell’IA.
5.3. La visione apocalittica e la demonizzazione dell’IA.
5.4. Tipologie di approcci degli studenti di fronte all’IA.
5.5. Confusione tra accesso all’informazione e costruzione della conoscenza.
5.6. Il sovraccarico cognitivo generato dall'IA.
5.7. Le emozioni attivate dall’apprendimento con IA.
5.8. Conclusione. 

 

CAPITOLO 6
IL RUOLO DELL’IA COME QUELLO DI UN “ESPERTO COMPAGNO DI STUDIO”.

6.1. Questionario di metacognizione sull’IA.
6.2. Il ciclo di apprendimento e l'IA.
6.3. L’IA come un “compagno di studio” esperto e intelligente.
6.4. La funzione di “Study Mode”.
6.5. La personalizzazione con l’IA.
6.6. L’uso intelligente del “Prompt Engineering”.
6.7. La “co-intelligenza” come integrazione di IA e intelligenza umana.
6.8. Conclusione. 

 

CAPITOLO 7
VALUTAZIONE E AUTOVALUTAZIONE CON L’IA

7.1. Come cambia la valutazione con l’IA?
7.2. Verso una “co-valutazione” o “valutazione ibrida”.
7.3. La registrazione del percorso di apprendimento da parte dell'IA.
7.4. L’autovalutazione della capacità di comprensione con le domande dell'IA.
7.5. L’autovalutazione tramite il “testing" preparato dalla IA.
7.6. L’autovalutazione tramite le “simulate” degli esami preparate dall’IA.
7.7. Rubriche di valutazione generate dall’IA.
7.8. Il vantaggio della valutazione in tempo reale offerta dall’IA.
7.9. Autovalutazione del docente tramite l’IA.
7.10. Conclusione. 

 

CAPITOLO 8
STRATEGIE E TECNICHE DI STUDIO ASSISTITE DALL’IA

8.1. Strategie di metacognizione, di autovalutazione e di autoregolazione.

8.1.1. Consapevolezza e attivazione dei prerequisiti.
8.1.2. “Self-"testing"”. Auto-testing. Autoverifica.
8.1.3. Diario di riflessione. “Reflection Journal”.
8.1.4. Stabilire obiettivi di studio. “Goal Setting”.
8.1.5. Analisi degli errori. “Error Analysis”.
8.1.6. Registrazione del percorso di studio. “Study Log”.
8.1.7. Stima della propria sicurezza. “Confidence Rating”.
8.1.8. Feedback alla fine di ogni micro-sessione di studio.
8.1.9. Creare un albero decisionale. “Decision Tree” o “Decision Strategy”.
8.1.10. Evidenziazione. “Physical Markers”.
8.1.11. Il feedback formativo.
8.1.12. Metacognizione e “co-metacognizione”.

8.2. Strategie di pianificazione.

8.2.1. Pianificazione e revisione. “Planning & Review”.
8.2.2. Piano settimanale. “Weekly Planning”.
8.2.3. Pianificazione inversa. “Backwards Planning”.
8.2.4. Blocchi di tempo. “Time Blocking”.
8.2.5. Matrici delle priorità nello studio. “Study Matrix”.
8.2.6. Scaletta delle priorità. “Priority Ladder”.
8.2.7. Raccolta delle risorse. “Resource Mapping”.
8.2.8. Calendario tematico. “Topic Scheduler”.
8.2.9. Calendario visivo o visuale. “Visual Calendar”.
8.2.10. Stabilire i criteri di successo del proprio studio.

8.3. Strategie di attenzione e di concentrazione.

8.3.1. La tecnica del “Pomodoro. Lo studio a intervalli.
8.3.2. Lista delle distrazioni. “Distraction List”.
8.3.3. Suoni bianchi e ambientali. “Noise Masking”.
8.3.4. Eliminazione notifiche. “Focus Mode”.
8.3.5. “Monotasking”. “One-task Only”.
8.3.6. Rituale d’inizio. “Start Ritual”.
8.3.7. Controllo dell’ambiente di studio. “Study Environment Control”.
8.3.8. L’oggetto-àncora. “Anchor Object”.
8.3.9. Visualizzazione di sé stessi come vincenti. “Focus Visualization”.
8.3.10. Pause brevi scelte al momento opportuno. “Micro-breaks”.

8.4. Strategie di acquisizione e di comprensione.

8.4.1. Rievocare e attivare le preconoscenze.
8.4.2. Parafrasi. Dire a parole proprie.
8.4.3. Rivolgersi delle domande. “Questioning”.
8.4.4. SQ3R Method. Survey–Question–Read–Recite–Review.
8.4.5. Tecnica di Feynman o della spiegazione semplificata.
8.4.6. Mapping. Mappe mentali e concettuali.
8.4.7. Prendere e creare appunti.
8.4.8. Sintesi a fine sessione di studio. “Recap Synthesis”.
8.4.9. Analogie. Creare analogie.
8.4.10. Lettura a tre livelli. “Three-Level Reading”.
8.4.11. Riassunti e sommari.
8.4.12. Stabilire le affinità di concetti e di compiti. “Task Batching”.
8.4.13. Lista di verifica e controllo strategica. “Strategic Checklist”.

8.5. Strategie di memorizzazione e di ripetizione.

8.5.1. Richiamo attivo. “Active Recall”.
8.5.2. Pratica di ripetizione intervallata. “Spaced Practice”.
8.5.3. Uso di flashcard. “Flashcard System”.
8.5.4. Metodo dei luoghi. Palazzi della memoria.
8.5.5. La pratica intercalata (“Interleaving”).
8.5.6. Catene mnemoniche. “Chain Mnemonics”.
8.5.7. Metodo delle parole-chiave. “Keyword Method”.
8.5.8. Raggruppamento. “Chunking”.
8.5.9. Doppia codifica. “Dual Coding”.
8.5.10. Acronimi, acrostici e sigle.
8.5.11. Racconto narrativo. “Storytelling”.
8.5.12. Visualizzazione e immaginazione.
8.5.13. Mnemotecnica della trasformazione dei numeri in lettere
8.5.14. Arricchimento sensoriale di ciò che si studia.

8.6. Strategie di esercitazione e applicazione.

8.6.1. Problem Solving. Esercitazione su problemi.
8.6.2. Smontare il compito.
8.6.3. Variare gli esercizi. “Variability Training”.
8.6.4. Simulazione d’esame. “Exam Simulation”.
8.6.5. Esercitazioni sugli errori. “Error-Based Drills”.
8.6.6. Studio in coppia. “Paired Practice”.
8.6.7. Spiegare all’altro. “Explain Back”.
8.6.8. Attivare il metodo socratico. “Socratic Questioning”.
8.6.9. Studio di casi. “Case Study Analysis”.
8.6.10. Esercitazioni per produrre risultati. “Output Exercises”.

8.7. Strategie di apprendimento collaborativo.

8.7.1. Gruppo di studio. “Study Group”.
8.7.2. Insegnare o fare da tutor a un coetaneo. “Peer Teaching”. “Peer Tutoring”.
8.7.3. Il metodo del dibattito o del “Debate” o della “disputatio”.. “Debate Learning”.
8.7.4. Partecipazione a discussioni online. “Forum Discussion”.
8.7.5. Creatività collaborativa online.
8.7.6. “Regole condivise” o Patto formativo tra pari. “Learning Contract”.
8.7.7. Scambio sistematico di feedback. “Feedback Loop”.
8.7.8. Giochi di ruolo. “Role Play”.
8.7.9. Revisione tra pari. “Peer Review”.
8.7.10. Studio accompagnato dal gioco individuale o a squadre. “Study gamification”.

8.8. Strategie di elaborazione profonda.

8.8.1. Gerarchia concettuale.
8.8.2. La catena dei “cinque perché”.
8.8.3. Esemplificazione o generazione di esempi personali. “Self-Generated Examples”.
8.8.4. Confronto tra concetti simili e concetti diversi. “Comparative Analysis”.
8.8.5. Spremere implicazioni o di deduzioni. “Inference Reconstruction”.
8.8.6. “Difficoltà desiderabili”-
8.8.7. “Organizzatori anticipati”.
8.8.8. Sovrapprendimento. “Overlearning”.
8.8.9. Padronanza del lessico specifico di una disciplina.
8.8.10. Immaginazione di fenomeni scientifici e di eventi storici.
8.8.11. Dialoghi immaginari con i grandi personaggi.
8.8.12. Addestramento tramite i simulatori.
8.8.13. Strategie di transfer.
8.9. Conclusione. 

 

CAPITOLO 9
COME GENERARE PROMPT EFFICACI

9.1. L’importanza del prompt.
9.2. Il ping-pong intellettuale con l’IA.
9.3. L’acronimo P.R.O.V.A.
9.4. L’acronimo P.R.O.M.P.T.
9.5. L’acronimo D.E.E.P.E.R.
9.6. L’acronimo P.R.E.P.A.R.E.
9.7. La creazione e la raccolta dei prompt migliori.
9.9. I prompt come “ponti” interattivi con l’IA.
9.10. Il prompt confutativo.
9.11. Prompt e “agenti digitali”.
9.12. Conclusione. 

 

CAPITOLO 10
L’IMPATTO DELL’IA SULLE FUNZIONI COGNITIVE E METACOGNITIVE

10.1. Il “sedentarismo cognitivo”.
10.2. Il rischio della atrofia cognitive.
10.3. Allenare le funzioni esecutive.
10.4. Rafforzare la metacognizione.
10.5. Attivare costantemente il pensiero critico.
10.6. Coltivare l’attenzione.
10.7. Gestire il sovraccarico cognitivo nell’era digitale e dell’IA.
10.8. Proteggere la creatività umana.
10.9. Conclusione. 

 

CAPITOLO 11
MITI, ILLUSIONI, LIMITI E BIAS NELL’ERA DELL’IA

11.1. Miti nei riguardi dell’IA.
11.2. Lo stereotipo femminile dell’IA come bella donna seducente.
11.3. L’illusione di “efficienza a costo zero”.
11.4. L’illusione dell’apprendimento facile.
Facciamo un piccolo esperimento. Che cosa troviamo se digitiamo su un motore di ricerca o su YouTube “Intelligenza Artificiale e metodo di studio” o “Intelligenza Artificiale e tecniche di studio”?
11.5. L’illusione dell’apprendimento veloce.
11.6. L’effetto Dunning-Kruger amplificato dall’IA.
11.7. I limiti dell’Intelligenza Artificiale.
11.8. I bias e le fallacie connesse all’uso dell'IA.
Autorialità. Bias dell’autorialità digitale. Descrive
Punto cieco. Bias del punto cieco “blind spot bias”. Descrive
11.9. La “gamification” nell’apprendimento e nell’insegnamento.
11.10. La “realtà aumentata”
11.11. I rischi dell’IA secondo l’AI Act della UE (2024).
11.12. Conclusione. 

 

CAPITOLO 12
L’IA E LE VARIE DISCIPLINE SCOLASTICHE

12.1. Il supporto che l’IA offre all’insegnamento delle varie discipline.
12.2. L'IA e l’arte.
12.3. L’IA e la storia.
12.4. L’IA e la filosofia.
12.5. L’IA e l’educazione civica.
12.6. L’IA e l’educazione musicale.
12.7. L’IA e la letteratura.
12.8. L’IA e la lingua straniera.
12.9. L’IA e la matematica.
12.10. L’IA e le scienze.
12.10. Alcune IA nelle singole discipline.
12.11. Conclusione. 

 

CAPITOLO 13
USO ETICO, CRITICO E COSTRUTTIVO DELL’IA

13.1. L’uso etico dell’Intelligenza Artificiale.
13.2. Lista dei problemi etici sollevati dall’IA.
13.3. Mettere alla prova la competenza con esami severi.
13.4. Contrastare il controllo delle persone e la manipolazione dell’informazione.
13.5. Proteggere la privacy nell’era digitale.
13.6. Controllare chi controlla l'IA.
13.7. Contrastare la censura nell’IA.
13.8. Contrastare l’uso militare dell'IA.
13.9. Riconoscere le “fake news” e le “deepfake”.
13.10. Proporre una “nuova cittadinanza digitale”.
13.12. Conclusione.  CONCLUSIONE.  BIBLIOGRAFIA.  AUTORE - CURRICULUM

 

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Sito: www.mariopolito.it

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