Dall’IA che intercetta i segnali di abbandono prima che accadano alla promessa di una didattica su misura: l’educazione predittiva potrebbe entrare nelle aule. Ma divide
Personalizzazione e algoritmi che potrebbero influenzare percorsi e destini.
I risultati potrebbero esser letti in anticipo, intercettando segnali deboli, difficoltà nascoste e persino talenti ancora invisibili.
Un netto cambio di paradigma potrebbe presto ribaltare la logica tradizionale della didattica: non più solo recuperare quando è già tardi, ma intervenire prima che il problema esploda.
La chiamano “educazione predittiva” ed è figlia dell’IA.
Ed è pronta a trasportare l’azione educativa “a valle” degli insegnanti in un’azione a monte basata su profili statistici e criteri di previsione sui quali i nostri Ministeri dell’Istruzione e dell’Università stanno sempre più ragionando, così come succede in Europa, dove il tema specifico dell’educazione predittiva è sempre più al centro della riflessione.
Perché, accanto alle innegabili opportunità, l’utilizzo delle moderne tecnologie educative presenta anche una serie di possibili rovesci della medaglia, problematiche e conseguenti rischi: dall’aumento delle disuguaglianze, all’influenza sui risultati, allo spazio per l’imprevedibilità.
Dal rischio dispersione ai talenti: il ruolo dei modelli predittivi
Nella prospettiva dell’individuazione di segnali precoci di difficoltà, ma anche di potenziale sviluppo, i sistemi digitali di Ai sono in grado di analizzare comportamenti, performance e interazioni degli studenti.
Le piattaforme educative più avanzate hanno dunque già iniziato a integrare funzionalità di analisi per monitorare aspetti come tempi di studio, frequenza delle attività, risultati delle esercitazioni e modalità di interazione con i contenuti.
“In futuro – ammette Daniele Manni, vincitore del Global Teacher Award 2024, docente pugliese che lavora da anni sulla scoperta dei talenti imprenditoriali dei giovani – potenzialmente un algoritmo potrebbe essere assolutamente in grado di individuare alcuni talenti, conosciuti e non. Nel caso della predisposizione o meno alla mentalità imprenditoriale, già applichiamo alcune strategie che ci aiutano se un ragazzo ha quello che chiamiamo il “fattore startup””.
Al momento, i modelli statistici e gli algoritmi vengono utilizzati soprattutto per segnalare con anticipo studenti a rischio di abbandono o suggerire in anticipo interventi personalizzati, riducendo i rischi di insuccesso e migliorando la continuità dei percorsi formativi. Già nel 2024, per esempio, il Ministero dell’Istruzione ha iniziato in alcune scuole la sperimentazione di assistenti virtuali Ai per supportare gli studenti in difficoltà oltre che, nel contempo, per valorizzare i talenti.
Studenti “a rischio”: la trappola delle etichette
L’educazione predittiva è dunque uno strumento di inclusione in grado di intercettare le fragilità prima che diventino irreversibili. Ciò, però, non evita alcune criticità, come quelle legate alla qualità dei dati e dei modelli utilizzati, visto che i sistemi di Ai si basano su informazioni storiche e su tendenze passate. Gli esperti evidenziano poi la possibilità che le scelte didattiche e le aspettative degli insegnanti siano condizionate da un’eventuale etichetta di “studente a rischio”.
Altra questione è il ruolo dei sistemi automatizzati nei processi educativi, in cui è intrinseco un certo grado di cambiamento, legato alla crescita individuale. Anche errore e fallimento offrono cioè occasioni di crescita.
“Io stesso – ammette Manni – mi trattengo spessissimo dal dire agli studenti “vedi che non funzionerà”: solo il processo applicato personalmente da ciascuno di loro li aiuterà a comprendere concretamente i potenziali errori e trarne degli insegnamenti”.
Si aprono poi tematiche legate alla trasparenza, in questo caso l’informazione rivolta a famiglie e studenti sull’uso di sistemi predittivi, loro finalità e limiti dei modelli. E ancora aspetti di equità, evitando selezioni implicite, e di libertà educativa, ricordando che l’educazione non è soltanto un processo di ottimizzazione dei risultati, ma prima ancora uno spazio in cui gli individui possono svilupparsi in modo imprevedibile.
La governance e il ruolo dei docenti
Pur rappresentando una delle evoluzioni più promettenti dell’insegnamento digitale, la delicatezza degli aspetti coinvolti dall’educazione predittiva invita dunque a un utilizzo all’insegna della massima cautela, che passa in primis attraverso l’inserimento in un adeguato quadro di governance. Punto sul quale, specie attraverso l’Ai Act, ha iniziato a riflettere la politica dell’Unione Europea, mentre manca ancora un vero piano nazionale sull’utilizzo degli algoritmi.
In ogni caso, fondamentale è ribadire, e anzi rafforzare, il ruolo strategico del docente nell’interpretazione dei dati e nella loro trasformazione in azioni educative, tenendo in considerazione quel che sfugge all’Ai: la complessità delle situazioni individuali.
“Dobbiamo – riprende Manni –interrogarci sulle cause e intervenire sul singolo. E applicarci ulteriormente per scoprire ancora più in profondità quali sono i talenti, le capacità, le passioni e le aspirazioni anche solo di un 1% di ragazzi non correttamente inquadrati dall’Ai”.
“Sono da molti anni – prosegue Manni – un forte sostenitore della “didattica studente-centrica”, che vede davvero ogni singolo studente al centro della sua crescita personale. Bene può fare l’Ai nell’aiutare i singoli ad apprendere secondo il proprio metro di apprendimento. E mi piace pensare che un sistema predittivo possa intercettare anche quegli studenti considerati mediocri o fuori schema che poi, tante volte nella storia, hanno cambiato il mondo”.
Le intelligenze naturali e l’intelligenza artificiale
Se riusciranno in questo, è la riflessione di Daniele Manni, i sistemi di educazione predittiva potranno insomma aiutarci anche “a comprendere che le “intelligenze” sono di varie tipologie.
Dovremmo essere bravi a individuarle e, ancora meglio, ad aiutare e sostenerne l’applicazione. Einstein diceva che se dovessimo giudicare un pesce da come sa salire su un albero, il pesce si considererà “stupido” per tutta la vita”.
L’Ai, in altri termini, non va demonizzata: “Sarebbe da stupidi – conclude il docente – ignorarla o vietarla: ha portato un’onda rivoluzionaria da cavalcare, perché ha indubbiamente aspetti positivi. Lo sforzo, non facile, che dobbiamo fare noi insegnanti è quello di capire le dinamiche con cui opera e i processi svolti, che quasi mai emergnono. E far sì, in tal modo, che gli studenti riflettano e imparino a farne un uso critico, analizzando insieme l’iter svolto dall’Ai per arrivare alle soluzioni ed elaborando quindi con loro i risultati forniti”.
Alberto Minazzi
