23 Febbraio 2026
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La progressiva implementazione dell’istruzione digitale, intesa dalla European Education Area come l’insieme di tecnologie, strumenti e contenuti digitali a supporto dell’insegnamento, dell’apprendimento e della valutazione, ha avviato un significativo cambio di paradigma dell’ecosistema educativo.

Si è passati, infatti, da un modello scolastico tradizionale, caratterizzato da una trasmissione lineare, stabile e gerarchica del sapere, spesso organizzata secondo logiche top-down, a un’istruzione fatta anche di corsi online, piattaforme interattive e aule virtuali. Un approccio, quest’ultimo, che favorisce lo sviluppo di una conoscenza reticolare, dinamica, costantemente aggiornata, personalizzabile, multimodale e co-costruita, creando opportunità per un’istruzione più flessibile e inclusiva (Dominici 2015). L’introduzione di queste modalità didattiche innovative consente, dunque, un accesso più ampio ai contenuti educativi e lo sviluppo di nuove competenze e soft skills per studenti e docenti, favorendo percorsi formativi personalizzati in base alle necessità individuali. L’apprendimento assume così i tratti di una pratica sociale in continua evoluzione, alimentata dalla collaborazione e dalla co-creazione dei contenuti tra insegnanti e studenti.

Più di recente, le dinamiche che hanno impattato maggiormente sull’istruzione digitale riguardano l’implementazione degli strumenti di intelligenza artificiale (IA), un tema di cui si parla molto – dentro e fuori il perimetro educativo – ma di cui spesso si sa poco.  Di seguito si propone un’analisi del quadro normativo di riferimento per l’intelligenza artificiale nell’ambito dell’istruzione digitale e si approfondiscono alcune modalità didattiche emergenti che coinvolgono studenti, docenti e sistemi educativi.

Il quadro normativo europeo e italiano sull’intelligenza artificiale 

L’uso dell’IA – inteso come sistema basato su macchine progettate per operare con diversi livelli di autonomia, generando output quali previsioni, contenuti o raccomandazioni attraverso processi di inferenza sui dati – è regolato a livello europeo dall’AI Act, che classifica i sistemi di intelligenza artificiale in base al loro impatto sulla tutela dei diritti e sulla sicurezza delle persone negli ambienti digitali. Con riferimento al contesto educativo, l’uso dell’IA per valutazione automatizzata o profilazione degli studenti rientra tra i sistemi ad alto rischio e richiede requisiti stringenti di supervisione e monitoraggio, mentre applicazioni di supporto allo studio o alla creazione di contenuti didattici sono generalmente considerate a rischio limitato o minimo (European Schoolnet 2025).

In Italia, pur in assenza di una normativa organica specifica sull’IA nelle scuole, sono stati adottati approcci che si integrano con il quadro europeo, composto dal citato AI Act, dalla strategia europea per l’istruzione digitale (2021–2027), dal Regolamento generale sulla protezione dei dati (più noto come GDPR) e dalle disposizioni in materia di protezione dei dati dei minori. In questo contesto, inoltre, occorre ricordare i contenuti del Piano Nazionale Scuola Digitale, che promuove la digitalizzazione come leva di innovazione culturale e organizzativa.

A ciò si affiancano le linee guida del Ministero dell’Istruzione e del Merito per l’introduzione dell’IA nelle istituzioni scolastiche. Pubblicate nell’agosto 2025, definiscono principi di riferimento e indicazioni operative per un’adozione consapevole e responsabile delle tecnologie basate sull’IA. Le linee guida promuovono infatti l’impiego dell’intelligenza artificiale a sostegno della didattica e dei processi organizzativi, in coerenza con principi quali la centralità della persona, l’equità, l’inclusione, l’innovazione etica e la trasparenza dei sistemi. Queste introducono, inoltre, diversi requisiti di natura etica, tecnica e normativa come supervisione umana, utilizzo di ambienti controllati e conformità con le norme vigenti in particolare in relazione con la protezione dei dati dei minori.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale in ambito educativo si colloca quindi in un quadro normativo in evoluzione, in cui raccomandazioni e linee guida per l’adozione stanno progressivamente emergendo a livello europeo e nazionale. Tali disposizioni si basano, al momento, soprattutto su sperimentazioni e progetti pilota, volti a individuare modalità che concilino efficacemente le potenzialità innovative della tecnologia con la tutela della qualità e dell’equità dell’insegnamento, preservando al contempo la dimensione sociale dell’apprendimento.

Applicazioni dell’IA per studenti, docenti e sistemi educativi 

Studi dell’UNESCO (2021), della Commissione Europea (2022) e dell’OECD (2026) evidenziano diversi ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione digitale. Vediamone alcuni mettendone in evidenza opportunità e rischi.

Studenti

I sistemi di intelligenza artificiale destinati agli studenti possono essere ricondotti a due modalità di applicazione principali.

  • Nella modalità student teaching, l’IA interviene direttamente nei processi cognitivi e di apprendimento. Attraverso sistemi di tutoraggio intelligente, ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa1(GenAI) consente interazioni adattive, modificando spiegazioni ed esercizi favorendo un apprendimento più strutturato e personalizzato.
  • Nella modalità student supporting, invece, l’IA contribuisce a rafforzare l’autonomia e l’apprendimento collaborativo, fornendo feedback personalizzati e supportando attività creative tramite tecnologie assistive. Inoltre, queste tecnologie hanno il potenziale di migliorare l’accesso e la qualità dell’istruzione, soprattutto per studenti con disabilità o bisogni educativi speciali.

L’uso sistematico di queste tecnologie potrebbe però portare alla standardizzazione dei processi di apprendimento riducendone la dimensione relazionale e sociale e al rafforzamento di disuguaglianze legate all’accesso e all’uso delle tecnologie (c.d. digital divide).

Docenti

Per quanto riguarda i docenti, strumenti come i sistemi di supporto alla progettazione didattica e alla creazione di materiali, possono ridurre il carico di attività ripetitive e amministrative, facilitare la sintesi dei contenuti e migliorare la produttività. In alcuni casi, contribuiscono a migliorare la qualità dell’insegnamento, offrendo suggerimenti, risorse e strategie didattiche. Tuttavia, un uso eccessivo o non critico di queste tecnologie rischia di ridurre le competenze professionali, indebolire il giudizio pedagogico o compromettere l’autonomia dei docenti.

Sistemi educativi

L’IA può, infine, contribuire alla gestione dei sistemi educativi, come scuole o piattaforme di formazione online, supportando i processi decisionali, amministrativi e analitici attraverso sistemi informativi. Questi strumenti consentono di analizzare big data per migliorare la pianificazione e la valutazione delle politiche educative, ottimizzare il carico di lavoro degli studenti e sviluppare sistemi di valutazione più efficaci. La GenAI può, inoltre, facilitare i servizi di orientamento scolastico e professionale, offrendo informazioni personalizzate e supporto alle scelte formative. Tali applicazioni comportano, però, alcuni rischi legati all’opacità algoritmica, alla scarsa trasparenza dei processi decisionali, alla presenza di bias e alla possibilità di rafforzare disuguaglianze esistenti o generarne di nuove.

IA: una leva strategica per i sistemi educativi

L’adozione dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema educativo offre dunque numerosi vantaggi, tra cui la personalizzazione dei contenuti, l’aumento della produttività e l’ottimizzazione dei processi educativi a livello sistemico. Tuttavia, essendo strumenti a uso generale, le tecnologie di IA generativa non sono state progettate con finalità educative specifiche e il loro utilizzo può influire su capacità di apprendimento, autonomia dei docenti, qualità di dell’insegnamento e, in generale, favorire l’emergere di diversi bias. Tutti elementi che rendendo indispensabili una governance attenta e un monitoraggio costante di questi strumenti.

In conclusione, l’intelligenza artificiale può configurarsi come una leva strategica di lungo periodo per migliorare la qualità e l’equità dei sistemi educativi, innovando le modalità di accesso, fruizione e produzione dei contenuti didattici.

Se adottata in modo consapevole e regolato, la IA può infatti sostenere processi decisionali più informati ed evidence-based, contribuendo allo sviluppo di sistemi educativi più inclusivi e responsabili. In questo contesto, tuttavia, il potenziale trasformativo dell’IA può tradursi in un reale miglioramento dell’istruzione solo se inserito all’interno di cornici normative, etiche e pedagogiche solide, capaci di orientarne l’uso verso finalità educative condivise. Questa, infatti, non è in grado di definire autonomamente scopi e significati dell’educazione poiché il valore sociale dell’insegnamento riflette valori, contesti culturali e giudizio umano. In questo senso, l’IA non sostituisce il ruolo umano nell’istruzione, ma diventa uno strumento complementare, in grado di supportare e potenziare l’attività didattica, capace di potenziare l’insegnamento senza determinarne finalità, valori e responsabilità.

L’auspicio, in questo senso, è che l’implementazione dell’intelligenza artificiale in campo educativo, come sembra stia accedendo tanto a livello internazionale che italiano, sia accompagnata da politiche efficaci di governance, trasparenza e tutela dei diritti fondamentali.

 

 

Per approfondire

Note

  1. L’intelligenza artificiale generativa è un tipo di sistema di IA in grado di generare contenuti originali e adattabili, come testi o immagini, attraverso l’uso di modelli “addestrati” su grandi quantità di dati. Si tratta di sistemi di natura general-purpose, non progettati quindi per specifici ambiti di applicazione.
Foto di copertina: Max Fischer, Pexels.com