L’AI fa bene o male all’apprendimento? Che dicono gli studi internazionali

L’uso delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale generativa (AIG) nell’apprendimento è diventato uno degli argomenti di dibattito più interessanti nel campo dell’educazione e della tecnologia per il lavoro. I risultati degli studi internazionali non sono univoci, ma offrono una prospettiva articolata sull’impatto reale. Se da un lato l’assistenza dell’AI sembra incrementare la performance nei compiti immediati, dall’altro si nota un potenziale rischio nel lungo termine, dove mancano sviluppo di memoria di lungo termine, acquisizione di abilità trasferibili e autonomia nello sviluppo del ragionamento.

Uno studio pubblicato da Nature Human Behaviour nel 2023 ha sottolineato che, in alcuni scenari educativi, l’utilizzo di AIG porta ad aumento della produttività in termini di velocità e quantità di compiti eseguiti. Questo effetto è stato osservato soprattutto per compiti ripetitivi, di base o dove l’accesso a informazioni rapide è fondamentale. Tuttavia, lo studio ha anche rilevato un dato allarmante: gli studenti che usano l’AI senza dover mettere in campo riflessioni complesse tendono a sviluppare una comprensione superficiale dei contenuti.

D’altra parte, gli studi più recenti confermano che l’AI funziona meglio come supporto attivo piuttosto che come sostituto completo. Per esempio, i tutor interattivi, dove vengono integrate le funzionalità dell’intelligenza artificiale con una struttura pedagogica rigorosa, sembrano produrre risultati positivi. Un esempio concreto è il progetto pilota della University of California, dove i corsi online di scienze umane hanno integrato chatbot che guidavano gli studenti attraverso fasi di elaborazione, feedback personalizzato e domande interattive. Gli studenti che hanno utilizzato questi strumenti hanno mostrato una migliore capacità di applicare le conoscenze apprese in contesti diversi.

Un rischio latente: la dipendenza da strumenti esterni

Uno degli aspetti più discussi sull’apprendimento con l’AI riguarda l’indipendenza del soggetto. Se un soggetto ha l’abitudine di delegare il pensiero a un algoritmo, potrebbe verificarsi un fenomeno definito “delega cognitiva”, in cui si perde la capacità di ragionare autonomamente. Questo effetto è stato osservato in particolar modo in professionisti come architetti o grafici, che, usando strumenti AI per generare contenuti, hanno finito con il perdere abilità fondamentali come la progettazione manuale.

I modelli positivi di integrazione

Molti studi propongono però modelli positivi per l’integrazione dell’AI nell’apprendimento. Secondo un esperimento condotto nel 2022 da un gruppo di ricerca canadese, l’uso di strumenti AI con vincoli di feedback continuo – ad esempio chatbot che spingono l’utente a spiegare i propri ragionamenti – produce una crescita significativa non solo delle competenze specifiche, ma anche della capacità di sintesi e di verifica logica. Inoltre, in casi dove gli studenti usavano l’AI solo come punto di partenza, per sviluppare da soli le soluzioni, si registravano effetti positivi sull’approfondimento autonomo.

Per ottenere risultati ottimali, uno studio pubblicato in Educational Psychology Review nel 2021 propone una serie di punti chiave:

• Utilizzare l’AI come supporto interattivo, non come sostituto totale
• Inserire elementi di feedback costruttivo e personalizzato
• Strutturare l’apprendimento in passaggi intermedi con domande mirate
• Impedire la generazione di contenuti completi senza controllo da parte dell’utente
• Monitorare l’impatto a lungo termine sull’autonomia di pensiero

Che cosa resta quando lo strumento viene tolto?

Una delle domande centrali degli esperti è: “Che tipo di competenze sopravvivono quando l’AI viene rimossa?” Lo studio “AI and Learning: The Unseen Cost of Assistance” del 2024 risponde a questa domanda sottolineando che solo con un uso strutturato e guidato si riesce a formare soggetti capaci di operare autonomamente. Al contrario, l’abuso non controllato di strumenti AI sembra produrre una memoria debole, una capacità di problem-solving ridotta e una bassa esportabilità delle abilità acquisite.

I dati suggeriscono che l’AI, se utilizzata correttamente, possa diventare una componente essenziale dell’apprendimento. Tuttavia, è fondamentale che essa venga integrata in un modello didattico attivo che promuova la riflessione e l’indipendenza. Solo così si potrà parlare di apprendimento reale e di crescita personale.