Vado subito al punto. AI sì, quando pensa “con noi”; no, quando pensa (e soprattutto fa) “al posto nostro”. Ciò è vero soprattutto quando lavoriamo con persone che devono ancora strutturare le competenze cognitive (diciamo fascia scuola primaria e SSPG). Nel concreto: se uno studente chiederà all’AI di progettare una presentazione su un contenuto, lui smetterà di progettarla e se questo flusso è praticato in una fase di sviluppo del pensiero, non acquisterà mai la competenza progettuale, e col tempo non saprà nemmeno consultare l’AI con profitto.
Gli esperti parlano di cognitive offloading (delega cognitiva o semplice pigrizia mentale).
Vediamo qualche dicotomia utile nella pratica:
Intanto siamo consapevoli della differenza tra l’addestramento del classificatore (machine learning) e la generazione di contenuti (IA generativa). Didatticamente le implicazioni sono diverse: nel primo caso gli studenti capiscono come una macchina impara dai dati e perché sbaglia; nel secondo imparano a valutare e verificare quello che la macchina produce.
Teniamo presente comunque che l’IA generativa è anch’essa machine learning, quindi per rimarcare la differenza di effetto cognitivo dell’uso dell’AI, preferiamo distinguere uso strumentale (o di mediazione) e uso sostitutivo
Riconoscere il diverso impatto cognitivo dell’IA usata per cercare, semplificare e organizzare informazioni, in parte delegabile se guidata da prompt ben costruiti e da una verifica critica, rispetto all’IA usata per produrre direttamente testi, presentazioni e contenuti multimediali, la cui delega eccessiva rischia di inibire processi essenziali nella scuola primaria e secondaria di primo grado, come la pianificazione, la scrittura e la rielaborazione personale.