Definizione
I dati sintetici sono dati generati artificialmente — anche mediante sistemi di IA — che riproducono le proprietà statistiche di dati reali senza riferirsi a persone identificate o identificabili. A scuola sono lo strumento raccomandato per usare l’IA senza trattare dati personali di studenti e docenti, azzerando i rischi di profilazione (Privacy e protezione dei dati).
Come funziona
- Il Garante privacy, nel parere favorevole allo schema di decreto del MIM, pone come condizione l’uso dei dati personali di studenti e docenti solo se strettamente indispensabili, prediligendo altrimenti i dati sintetici.
- Sono l’attuazione operativa dei principi di minimizzazione, privacy by design e privacy by default: se il dato reale non è necessario alla finalità didattica o amministrativa, non va trattato.
- Compaiono tra le misure di mitigazione tipiche nella DPIA — Valutazione d’Impatto sulla Protezione dei Dati e nel processo integrato DPIA e FRIA — valutazioni d’impatto: la scelta del dato sintetico riduce gravità e probabilità del rischio residuo.
- La Legge 132/2025 (art. 8) riconosce a livello nazionale i trattamenti per anonimizzazione, pseudonimizzazione o sintetizzazione dei dati, introducendo esplicitamente la nozione di dati sintetici generati da IA.
- L’uso resta una scelta del deployer (Deployer (utilizzatore professionale di IA)): è la scuola, come Titolare del trattamento, a doverla motivare e documentare.
Applicazioni o esempi
- Esercitazioni e dimostrazioni in classe su dataset fittizi anziché sui dati reali del registro elettronico.
- Prompt costruiti su casi verosimili ma inventati, in luogo dell’inserimento di dati sensibili o identificativi (PEI, PDP) in modelli linguistici aperti — pratica vietata dalle Linee Guida.
- Progettazione e collaudo di strumenti di analisi didattica prima dell’eventuale trattamento di dati reali.
- Nella PA la stessa raccomandazione ricorre nelle indicazioni AgID sull’adozione dell’IA.
Relazioni con altri concetti
- Privacy e protezione dei dati — i dati sintetici sono la misura raccomandata dal Garante per minimizzare il trattamento
- DPIA — Valutazione d’Impatto sulla Protezione dei Dati — figurano tra le misure di mitigazione da documentare nella valutazione d’impatto
- DPIA e FRIA — valutazioni d’impatto — riducono il rischio residuo in entrambe le valutazioni
- Diritto di non partecipazione (opt-out) — alternativa strutturale: se il dato reale non serve, non si pone il problema del consenso all’addestramento
- Deployer (utilizzatore professionale di IA) — la scelta e la motivazione spettano alla scuola
- Garante per la protezione dei dati personali — autorità che ne raccomanda l’uso
Contraddizioni e dibattiti
Le fonti del wiki raccomandano i dati sintetici ma non ne discutono i limiti tecnici (fedeltà statistica, rischio di re-identificazione, qualità del dato). Una tensione affine è segnalata in ambito PA, dove è rilevata una scarsa attenzione alla qualità dei dati di addestramento, personali o sintetici che siano: il dato sintetico risolve un problema di privacy, non garantisce di per sé un dato adeguato. Resta inoltre aperta la tensione di fondo tra innovazione didattica basata sui dati e minimizzazione del trattamento di dati di minori.
Fonti
2025), Scuola: ok del Garante alle Linee guida del MIM per l’IA negli istituti (news), 2025: il modello italiano (Federprivacy), 2025), quadro UE e PNRR