La scuola oltre il prompting. Custodire il tempo del pensiero nell’epoca dell’intelligenza artificiale generativa

Dalle riflessioni di Stefano Stefanel, Vincenzo Caico e Luca Gervasutti nasce una proposta pedagogica che guarda oltre il dibattito sul prompting e invita la scuola a ripensare il proprio compito nell’era dell’intelligenza artificiale.

Quando la tecnologia cambia il modo di pensare

Ogni grande rivoluzione tecnologica ha modificato il rapporto dell’essere umano con il sapere. La scrittura ha reso possibile conservare la memoria oltre i limiti dell’oralità; la stampa ha moltiplicato la circolazione delle idee; Internet ha abbattuto le distanze nell’accesso all’informazione. L’intelligenza artificiale generativa, tuttavia, introduce un cambiamento di natura diversa. Non si limita ad accelerare l’accesso alla conoscenza, ma interviene direttamente nei processi attraverso cui il pensiero prende forma.

È questo l’aspetto che la scuola è chiamata a comprendere. Il dibattito pubblico, spesso concentrato sugli strumenti o sulle loro prestazioni, rischia infatti di trascurare la questione più profonda: non stiamo semplicemente imparando a utilizzare nuove tecnologie, ma stiamo ridefinendo il modo in cui costruiamo idee, formuliamo ipotesi, organizziamo il ragionamento e prendiamo decisioni.

La questione, dunque, non è se l’intelligenza artificiale debba entrare nella scuola. È già entrata. La vera domanda riguarda il modo in cui essa modifica la natura dell’apprendimento e, di conseguenza, la missione educativa dell’istituzione scolastica.

In questo scenario si inseriscono alcune riflessioni recenti che, pur muovendo da prospettive differenti, convergono verso una medesima esigenza: ripensare il rapporto tra conoscenza, apprendimento e pensiero nell’epoca dell’intelligenza artificiale.

Un dialogo che attraversa il dibattito educativo

Uno dei primi contributi a richiamare l’attenzione sulla necessità di una scuola capace di reinventarsi è quello del Dirigente Scolastico a riposo prof. Stefano Stefanel, pubblicato sul Messaggero Veneto con il titolo L’Intelligenza Artificiale e come reinventare l’insegnamento.

Stefanel parte da una domanda tanto semplice quanto destabilizzante: come possiamo preparare gli studenti ai lavori di domani se molti di quei lavori non esistono ancora? La risposta, secondo l’autore, non può consistere nel rafforzare ulteriormente un modello di scuola fondato prevalentemente sull’accumulazione delle conoscenze. Occorre invece sviluppare negli studenti la capacità di adattarsi, di reinventarsi e di apprendere continuamente lungo tutto l’arco della vita.

Questa riflessione viene ripresa e approfondita da Vincenzo Caico, dirigente scolastico del Liceo Scientifico “Michelangelo Buonarroti”, riprendendo l’articolo di Stefanel significativamente intitolato Dal potere della conoscenza al potere di imparare. La scuola che stenta a stare al passo coi tempi.

La formula scelta da Stefanel rappresenta molto più di uno slogan. Essa descrive un autentico cambio di paradigma. Per secoli il valore della scuola è stato identificato con la trasmissione del sapere. Oggi, afferma il Vincenzo Caico senza rinunciare alla centralità della conoscenza, l’obiettivo educativo si sposta verso la capacità di apprendere, riorganizzare, interpretare e aggiornare continuamente ciò che si conosce.

La conoscenza, quindi, non perde importanza. Cambia funzione. Diventa il punto di partenza di un processo di apprendimento permanente, anziché il suo punto di arrivo.

Dal prompting al governo dell’intelligenza artificiale

Su un piano diverso si colloca il contributo di Maurizio Molinari, pubblicato su La Stampa, dedicato al cosiddetto prompt engineering. L’autore sostiene che la nuova alfabetizzazione dell’era dell’intelligenza artificiale consista nella capacità di formulare richieste efficaci ai sistemi generativi.

Per alcuni anni questa affermazione è apparsa convincente. L’arrivo di ChatGPT nel 2022 e la rapida diffusione dei chatbot conversazionali hanno effettivamente reso evidente quanto la qualità della risposta dipendesse dalla qualità della domanda.

Tuttavia, il ritmo dell’evoluzione tecnologica è stato straordinariamente rapido.

Ed è proprio questo il punto messo in evidenza dal prof. Luca Gervasutti, dirigente scolastico del Liceo “Percoto” di Udine e presidente dell’ANP Friuli Venezia Giulia.

Commentando criticamente l’articolo di Molinari, Gervasutti osserva che il prompting rappresenta ormai una competenza di base. I sistemi più avanzati non si limitano più a rispondere a domande formulate con precisione. Comprendono il contesto, mantengono memoria delle interazioni, utilizzano strumenti esterni, elaborano documenti complessi, pianificano attività e collaborano con l’utente nella realizzazione di obiettivi articolati.

Il passaggio, secondo Gervasutti, è netto: dal dialogo si è passati all’azione.

Questa osservazione segna uno spartiacque fondamentale. Se il dibattito continua a interrogarsi esclusivamente sulla qualità dei prompt, rischia di utilizzare categorie interpretative che appartengono già alla fase iniziale dell’intelligenza artificiale generativa. La questione educativa non consiste più soltanto nell’imparare a porre domande migliori, ma nell’imparare a governare sistemi che partecipano attivamente ai processi cognitivi.

È un cambiamento che investe direttamente la scuola.

Non basta insegnare agli studenti a utilizzare l’intelligenza artificiale. Occorre insegnare loro a supervisionarne il funzionamento, a verificarne gli esiti, a riconoscerne limiti e bias, a esercitare il giudizio critico e ad assumersi la responsabilità delle decisioni.

È qui che il pensiero pedagogico è chiamato a compiere un ulteriore passo in avanti.

Il tempo del pensiero come nuova frontiera educativa

Tra le intuizioni più originali proposte da Luca Gervasutti vi è quella relativa alla compressione del tempo del pensiero.

L’autore osserva come ogni tecnologia cognitiva abbia progressivamente ridotto il tempo necessario per svolgere alcune operazioni mentali. La scrittura ha abbreviato il tempo del ricordo; la stampa quello dell’accesso ai libri; Internet quello della ricerca delle informazioni.

L’intelligenza artificiale, invece, riduce il tempo necessario per attraversare il dubbio.

È una riflessione che merita di essere approfondita, perché sposta l’attenzione dal risultato al processo. Per secoli il dubbio non è stato considerato un difetto del pensiero, ma la sua condizione di possibilità. È nello spazio dell’incertezza che il cervello formula ipotesi, collega idee lontane, sperimenta percorsi alternativi e costruisce intuizioni originali.

Quando questo intervallo viene drasticamente ridotto dalla disponibilità immediata di risposte plausibili, non cambia soltanto la velocità del lavoro intellettuale. Cambia la sequenza stessa attraverso cui il pensiero prende forma.

Ed è proprio su questo punto che, nella seconda parte dell’articolo, proporremo due nuovi costrutti interpretativi — Prethinking e Cognitive Latency — come strumenti concettuali per comprendere la trasformazione cognitiva introdotta dall’intelligenza artificiale e le conseguenze che essa produce sulla scuola del XXI secolo.

Prethinking: quando l’intelligenza artificiale anticipa il pensiero

Se la riflessione di Luca Gervasutti individua nella compressione del tempo del dubbio uno degli effetti più profondi dell’intelligenza artificiale, allora diventa necessario dotarsi di nuove categorie interpretative. Le parole che utilizziamo per descrivere un fenomeno non sono mai neutre: orientano il modo in cui lo comprendiamo e, di conseguenza, il modo in cui decidiamo di affrontarlo.

Per questo proponiamo il termine Prethinking.

Con questa espressione intendiamo l’insieme delle operazioni cognitive preliminari che precedono la costruzione consapevole di un ragionamento. È quella fase nella quale una persona, davanti a un problema nuovo, esplora possibilità, recupera ricordi, formula ipotesi, immagina percorsi, collega conoscenze apparentemente lontane e costruisce il primo orizzonte entro cui il pensiero potrà svilupparsi.

Per secoli questa fase è stata interamente affidata all’essere umano. Oggi, invece, una parte significativa di questo lavoro viene svolta dall’intelligenza artificiale.

Quando chiediamo a un sistema generativo di predisporre una scaletta, suggerire argomenti, proporre esempi, individuare criticità o costruire un piano di lavoro, non stiamo semplicemente ricevendo una risposta. Stiamo delegando una parte del Prethinking, cioè di quella elaborazione iniziale che tradizionalmente costituiva il primo esercizio del pensiero autonomo.

La questione non è demonizzare questa possibilità. Sarebbe una posizione anacronistica. Come nessuno oggi rifiuterebbe un motore di ricerca o un correttore ortografico, allo stesso modo sarebbe irragionevole rinunciare agli strumenti offerti dall’intelligenza artificiale.

Il problema è un altro: quali competenze devono sviluppare gli studenti affinché questa delega non si trasformi in una rinuncia?

La Cognitive Latency: il valore educativo dell’attesa

Il secondo concetto che proponiamo è quello di Cognitive Latency, traducibile come latenza cognitiva.

In informatica la latenza indica il tempo che intercorre tra una richiesta e la risposta del sistema.

Trasferito in ambito educativo, il concetto assume un significato diverso.

La Cognitive Latency rappresenta quello spazio temporale e mentale che separa la nascita di una domanda dalla comparsa della prima ipotesi interpretativa.

È il tempo dell’incertezza.

È il tempo durante il quale la mente produce connessioni, scarta possibilità, costruisce analogie, modifica continuamente la rappresentazione del problema.

Per decenni la psicologia cognitiva ha mostrato come proprio questi intervalli costituiscano uno dei momenti più fecondi dell’apprendimento significativo.

L’intelligenza artificiale, tuttavia, tende a comprimere drasticamente questo spazio.

Le prime ipotesi arrivano in pochi secondi.

Le strutture argomentative sono già disponibili.

Le possibili soluzioni vengono ordinate secondo criteri di probabilità.

Il rischio non consiste nel ricevere suggerimenti.

Consiste nel non attraversare più quel processo mentale che rende possibile costruire autonomamente i suggerimenti.

La scuola dovrebbe allora interrogarsi non soltanto su come utilizzare l’intelligenza artificiale, ma su come preservare, all’interno dei percorsi didattici, spazi di latenza cognitiva nei quali gli studenti possano continuare a sperimentare il dubbio, l’errore, l’intuizione e la scoperta.

Dal dubbio generativo al dubbio valutativo

È probabilmente questo il contributo più importante della riflessione di Gervasutti.

Per secoli il dubbio è stato prevalentemente generativo.

Ci si interrogava perché ancora non si conosceva la risposta.

L’intelligenza artificiale modifica radicalmente questa dinamica.

Le risposte arrivano quasi immediatamente.

Il dubbio, quindi, non scompare.

Cambia natura.

La scuola dovrà progressivamente spostare l’attenzione dal dubbio generativo al dubbio valutativo.

Non più soltanto:

“Come posso risolvere questo problema?”

ma soprattutto:

“Perché questa soluzione dovrebbe essere corretta?”

“Quali alternative sono state escluse?”

“Quali presupposti contiene questa risposta?”

“Quali bias potrebbero averne influenzato la costruzione?”

“Quali interessi culturali, economici o tecnologici possono aver orientato il risultato?”

È questa la vera alfabetizzazione dell’intelligenza artificiale.

Non la capacità di ottenere rapidamente una risposta.

La capacità di metterla continuamente in discussione.

La nuova responsabilità del docente

Questa trasformazione modifica inevitabilmente anche il ruolo dell’insegnante.

Per molti anni si è discusso se il docente dovesse essere trasmettitore di conoscenze oppure facilitatore dell’apprendimento.

L’intelligenza artificiale rende questa contrapposizione sempre meno significativa.

Il docente del prossimo decennio sarà chiamato soprattutto a diventare progettista di processi cognitivi.

Non dovrà limitarsi a spiegare contenuti.

Dovrà costruire situazioni nelle quali gli studenti imparino a utilizzare criticamente strumenti sempre più potenti.

Ciò significa progettare attività nelle quali l’intelligenza artificiale non sostituisca il pensiero, ma lo renda più esigente.

Significa chiedere agli studenti di confrontare risposte differenti, individuare errori, argomentare dissensi, verificare fonti, ricostruire i passaggi logici e riflettere sui criteri attraverso i quali una risposta appare convincente.

La competenza fondamentale non sarà più produrre un elaborato.

Sarà saper spiegare perché quell’elaborato meriti fiducia.

Custodire il tempo del pensiero: una nuova missione per la scuola

Le riflessioni di Stefano Stefanel, Vincenzo Caico e Luca Gervasutti, pur nate in contesti differenti, convergono verso una medesima conclusione: la scuola non può limitarsi ad aggiornare gli strumenti. Deve ripensare la propria funzione culturale.

Se Stefanel invita a reinventare l’insegnamento, Caico richiama il passaggio «dal potere della conoscenza al potere di imparare» e Gervasutti mostra come l’intelligenza artificiale stia comprimendo il tempo del dubbio, il passo successivo consiste nel riconoscere che la nuova missione della scuola è custodire il tempo del pensiero.

In questa prospettiva, Prethinking e Cognitive Latency non rappresentano semplici neologismi, ma categorie interpretative che aiutano a descrivere un fenomeno destinato a incidere profondamente sulla pedagogia contemporanea.

La vera sfida educativa non sarà impedire agli studenti di utilizzare l’intelligenza artificiale. Sarà insegnare loro a non delegare ciò che rende autenticamente umano il pensiero: la capacità di sostare nell’incertezza, di formulare ipotesi autonome, di verificare criticamente le risposte ricevute e di assumersi, infine, la responsabilità delle proprie decisioni.

In fondo, ogni rivoluzione tecnologica ha ridefinito il valore di una competenza umana. La scrittura non ha eliminato la memoria; l’ha trasformata. Internet non ha eliminato la ricerca; l’ha resa più complessa. L’intelligenza artificiale non eliminerà il pensiero. Lo costringerà a diventare più riflessivo, più critico e più consapevole.

È questa la sfida che attende la scuola italiana: non insegnare semplicemente a usare l’intelligenza artificiale, ma educare una generazione capace di governarla senza rinunciare alla propria autonomia intellettuale. Perché, nell’epoca delle macchine che generano risposte, il vero compito dell’educazione resta quello di formare persone capaci di formulare giudizi. E questa, oggi più che mai, è una responsabilità che nessun algoritmo può assumere al posto della scuola.