Nel dibattito pubblico sull'intelligenza artificiale a scuola si parla soprattutto di compiti copiati dagli studenti. L'uso reale da parte dei docenti si concentra però altrove: nella preparazione di test, prove ed esercizi, ovvero nel punto da cui passa la valutazione.
I dati sul fenomeno sono stati raccontati da La Voce della Scuola, facendo riferimento a un rilevamento condotto da AIDAPT con Sanoma che ha analizzato le conversazioni di oltre 5.000 insegnanti italiani con un assistente per la didattica, per un totale di circa 77.000 messaggi in un anno scolastico. Dal monitoraggio emerge che le richieste relative a verifiche, prove ed esercizi valgono il 29% del totale, seguite da lezioni e percorsi al 24%, e da mappe e riassunti all'11%. I materiali dedicati agli alunni con difficoltà di apprendimento si fermano invece al 7%.
Il quadro restituisce l'immagine di un insegnante che utilizza lo strumento per ottimizzare il tempo nella parte meno visibile della professione svolta a casa. Tuttavia, il tempo risparmiato comporta dei rischi se viene meno il controllo sui contenuti: una verifica errata genera voti errati, che finiscono nel registro e nei colloqui con le famiglie.
La differenza tra preparare un test e valutare con l'IA
Sulla gestione dei sistemi automatizzati interviene in modo netto il Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act). Il suo Allegato III, al punto 3, inserisce tra i sistemi ad alto rischio quelli impiegati nell'istruzione e nella formazione professionale, tra cui la valutazione dei risultati di apprendimento e la decisione sull'accesso agli istituti.
La discriminante fondamentale è la destinazione d'uso dello strumento. Un docente che richiede a un assistente generico una bozza di domande, per poi correggerle, selezionarle e attribuire i voti con il proprio giudizio professionale, rimane l'unico autore della prova e il valutatore. Discorso differente riguarda invece una piattaforma che corregge in autonomia gli elaborati e propone o assegna direttamente un punteggio, rientrando così nel perimetro dei sistemi ad alto rischio regolati dalle norme europee e dai successivi aggiornamenti, come il Regolamento (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI).
L'alfabetizzazione digitale e la checklist per il docente
L'articolo 4 dell'AI Act, dedicato all'alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, richiede a fornitori e organizzazioni che utilizzano questi sistemi — tra cui rientrano le scuole che mettono a disposizione piattaforme dedicate — di adottare misure mirate per formare il personale.
Prima di portare in classe una verifica generata con il supporto dell'intelligenza artificiale, trattandola di fatto alla stregua della bozza di un collega.
- Verificare ogni singola domanda e soluzione, dato che gli errori di contenuto nelle risposte attese sono frequenti;
- Controllare la coerenza con gli obiettivi della programmazione e con i contenuti realmente affrontati in classe;
- Calibrare il livello di difficoltà sul gruppo di studenti e testare i tempi di svolgimento;
- Controllare i testi e gli esempi per individuare eventuali stereotipi di genere, culturali o geografici;
- Evitare l'inserimento di nomi, voti, certificazioni o dati sanitari degli studenti nelle richieste rivolte all'assistente;
- Definire criteri di correzione personali, condivisi con la classe e applicati direttamente da una persona.
Resta infine centrale il tema dei materiali dedicati agli studenti con bisogni specifici. Adattare un testo o semplificare una consegna sono attività che l'intelligenza artificiale può accelerare, ma che oggi rappresentano una quota minoritaria delle richieste (7%). In questo ambito il filtro pedagogico del consiglio di classe risulta essenziale per evitare che un adattamento scorretto riduca le aspettative di apprendimento.