Progettare la didattica con l’AI nelle diverse discipline
Esempi concreti tra pensiero critico e collaborazione uomo-macchina
Nei precedenti articoli di questo percorso abbiamo osservato come l’Intelligenza Artificiale stia entrando sempre più stabilmente nei contesti di studio e formazione, influenzando il modo in cui si apprende, si valuta e si costruisce autonomia. A questo punto del dibattito emerge però una domanda legittima, spesso posta da docenti e formatori: va bene il discorso generale, ma come si traduce tutto questo nelle singole discipline?
È una domanda fondata. Le discipline non chiedono tutte le stesse operazioni cognitive, non attribuiscono lo stesso valore agli errori, non costruiscono conoscenza nello stesso modo. Per questo progettare didattica con l’AI non significa “aggiungere uno strumento”, ma interrogarsi su cosa, in ciascun ambito, resti profondamente umano e su cosa possa invece diventare terreno di collaborazione tra persone e tecnologie.
È una domanda fondata. Le discipline non chiedono tutte le stesse operazioni cognitive, non attribuiscono lo stesso valore agli errori, non costruiscono conoscenza nello stesso modo. Per questo progettare didattica con l’AI non significa “aggiungere uno strumento”, ma interrogarsi su cosa, in ciascun ambito, resti profondamente umano e su cosa possa invece diventare terreno di collaborazione tra persone e tecnologie.
Discipline STEM: rendere visibile il processo, non solo la soluzione
Nelle discipline scientifiche e tecnologiche l’AI mostra una competenza impressionante nel risolvere problemi, scrivere codice o proporre dimostrazioni formalmente corrette. Il rischio, però, non è tanto che lo studente “copi”, quanto che perda il contatto con il processo che porta alla soluzione.
In questo contesto, una progettazione didattica efficace non vieta l’uso dell’AI, ma lo incornicia. L’attenzione si sposta dal risultato finale alla capacità di spiegare i passaggi, individuare errori, confrontare approcci diversi e motivare le scelte effettuate. Attività come il debugging, l’analisi di soluzioni alternative o la progettazione di un esperimento diventano centrali, perché richiedono allo studente di assumersi la responsabilità del ragionamento.
Qui la collaborazione uomo-macchina è evidente: l’AI può proporre, simulare, suggerire; lo studente deve verificare, comprendere e decidere. È in questo spazio che il pensiero critico continua a essere allenato.
In questo contesto, una progettazione didattica efficace non vieta l’uso dell’AI, ma lo incornicia. L’attenzione si sposta dal risultato finale alla capacità di spiegare i passaggi, individuare errori, confrontare approcci diversi e motivare le scelte effettuate. Attività come il debugging, l’analisi di soluzioni alternative o la progettazione di un esperimento diventano centrali, perché richiedono allo studente di assumersi la responsabilità del ragionamento.
Qui la collaborazione uomo-macchina è evidente: l’AI può proporre, simulare, suggerire; lo studente deve verificare, comprendere e decidere. È in questo spazio che il pensiero critico continua a essere allenato.
Discipline umanistiche: interpretazione, stile e responsabilità del senso
Nelle discipline umanistiche l’uso dell’AI solleva interrogativi diversi. La capacità di generare testi corretti, riassumere fonti o imitare stili argomentativi può far temere una perdita di autenticità o di profondità. In realtà, il nodo non è la produzione del testo in sé, ma la responsabilità dell’interpretazione.
In una progettazione consapevole, l’AI può affiancare il lavoro sulle fonti, aiutare a esplorare letture alternative o supportare la revisione formale di un elaborato. Ma restano profondamente umani la costruzione di una tesi, la scelta di un’interpretazione, il posizionamento critico rispetto a un contesto storico e culturale.
Anche ambiti come la public history possono trarre beneficio da questo approccio, utilizzando l’AI per simulare pubblici diversi o testare modalità di restituzione, senza delegare il senso del messaggio. L’AI diventa così uno strumento per rendere più consapevole il lavoro interpretativo, non per sostituirlo.
In una progettazione consapevole, l’AI può affiancare il lavoro sulle fonti, aiutare a esplorare letture alternative o supportare la revisione formale di un elaborato. Ma restano profondamente umani la costruzione di una tesi, la scelta di un’interpretazione, il posizionamento critico rispetto a un contesto storico e culturale.
Anche ambiti come la public history possono trarre beneficio da questo approccio, utilizzando l’AI per simulare pubblici diversi o testare modalità di restituzione, senza delegare il senso del messaggio. L’AI diventa così uno strumento per rendere più consapevole il lavoro interpretativo, non per sostituirlo.
Medicina e psicologia: casi, etica e relazione
Nei contesti medico-sanitari e psicologici l’AI si rivela particolarmente utile nella simulazione di casi, nell’analisi di scenari e nel confronto tra ipotesi diagnostiche. Tuttavia, è anche uno degli ambiti in cui emergono con maggiore forza i limiti della delega tecnologica.
La formazione in questi settori non riguarda solo l’applicazione di protocolli, ma la capacità di gestire l’incertezza, prendere decisioni responsabili e comunicare in modo efficace con il paziente. L’AI può supportare il ragionamento clinico, ma non può assumersi la responsabilità etica né sostituire la dimensione relazionale.
Una progettazione didattica attenta utilizza l’AI come strumento di confronto e riflessione, mantenendo al centro il giudizio umano e la consapevolezza delle conseguenze delle proprie scelte.
La formazione in questi settori non riguarda solo l’applicazione di protocolli, ma la capacità di gestire l’incertezza, prendere decisioni responsabili e comunicare in modo efficace con il paziente. L’AI può supportare il ragionamento clinico, ma non può assumersi la responsabilità etica né sostituire la dimensione relazionale.
Una progettazione didattica attenta utilizza l’AI come strumento di confronto e riflessione, mantenendo al centro il giudizio umano e la consapevolezza delle conseguenze delle proprie scelte.
Economia e giurisprudenza: tra norme, casi e rischio dell’errore plausibile
In ambito economico e giuridico l’AI è in grado di produrre ragionamenti formalmente coerenti, citare norme e analizzare casi. Proprio per questo, il rischio principale non è l’errore grossolano, ma l’errore plausibile, quello che suona corretto ma non lo è.
Qui la progettazione didattica può trasformare l’AI in un vero oggetto di analisi. Gli studenti possono essere chiamati a verificare le fonti, individuare incongruenze, riconoscere ambiguità normative e valutare le conseguenze concrete delle decisioni proposte. Il pensiero critico si esercita nel distinguere tra correttezza formale e correttezza sostanziale, tra ciò che è tecnicamente coerente e ciò che è giuridicamente o economicamente responsabile.
Qui la progettazione didattica può trasformare l’AI in un vero oggetto di analisi. Gli studenti possono essere chiamati a verificare le fonti, individuare incongruenze, riconoscere ambiguità normative e valutare le conseguenze concrete delle decisioni proposte. Il pensiero critico si esercita nel distinguere tra correttezza formale e correttezza sostanziale, tra ciò che è tecnicamente coerente e ciò che è giuridicamente o economicamente responsabile.
Pensiero critico: cosa resta umano, cosa diventa collaborativo
Attraverso le discipline emerge un dato comune: il pensiero critico non è una competenza astratta, ma assume forme diverse a seconda dei contesti. Cambiano le domande, cambiano i criteri di validità, cambiano le responsabilità.
L’AI non sostituisce questo pensiero, ma lo rende più visibile e più progettuale. Costringe docenti e studenti a esplicitare cosa conta davvero, dove si colloca il valore formativo e quali competenze vale la pena allenare. In questo senso, progettare didattica con l’AI significa tornare alle fondamenta delle discipline, interrogandosi su ciò che resta irriducibilmente umano e su ciò che può diventare spazio di collaborazione consapevole tra persone e tecnologia.
L’AI non sostituisce questo pensiero, ma lo rende più visibile e più progettuale. Costringe docenti e studenti a esplicitare cosa conta davvero, dove si colloca il valore formativo e quali competenze vale la pena allenare. In questo senso, progettare didattica con l’AI significa tornare alle fondamenta delle discipline, interrogandosi su ciò che resta irriducibilmente umano e su ciò che può diventare spazio di collaborazione consapevole tra persone e tecnologia.
A partire da queste riflessioni, Pedius approfondirà questi temi il 4 marzo in un webinar dal titolo Insegnare nell’era dell’Intelligenza Artificiale: Sfide pedagogiche e opportunità concrete, una tavola rotonda con docenti universitari e ricercatori dedicata a esplorare in modo concreto l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nella didattica accademica. Nei prossimi giorni verranno pubblicati sui canali social di Pedius tutti i dettagli su orari, scaletta degli interventi e relatori.