In evidenza: il 72% dei docenti italiani usa l’IA almeno una volta a settimana, ma due su tre hanno imparato da soli e solo uno su cinque ha ricevuto formazione istituzionale. L’indagine è stata presentata al Senato il 17 settembre.
Ricerca italiana
Docenti e IA: l’uso corre, la formazione resta indietro
Il 17 settembre è stata presentata in Senato l’indagine “Docenti e intelligenza artificiale: tra opportunità, timori e bisogno di guida”, promossa da Gruppo Spaggiari, La Fabbrica Società Benefit e ANP su 1.294 insegnanti di ogni ordine e grado. Il dato di apertura è quello dell’adozione: il 72% usa strumenti di IA almeno settimanalmente — il 22% tutti i giorni, il 36% più volte a settimana — e solo il 6% dichiara di non averli mai usati.
Il resto dei numeri racconta però una transizione che avviene fuori da qualsiasi cornice istituzionale. Il 67% ha imparato da autodidatta e appena il 20% ha ricevuto una formazione dall’amministrazione o dalla scuola; il 96% si affida a soluzioni gratuite, il 57% usa assistenti conversazionali generalisti e solo l’11% strumenti didattici specializzati. Gli impieghi prevalenti sono di retrovia — ricerca di informazioni (23%), costruzione di attività (16%), preparazione di verifiche (16%), scrittura di relazioni e comunicazioni (15%) — e il 34% non la porta ancora in classe con gli studenti.
Va segnalata la cautela metodologica dichiarata dagli stessi promotori: il campione è autoselezionato, quindi sovrarappresenta chi l’IA già la usa. Anche così, il quadro è leggibile: la domanda che i docenti rivolgono al sistema non è “cos’è l’IA”, ma laboratori pratici, esempi pronti all’uso, regole chiare sulla protezione dei dati. È esattamente il perimetro che il 2025 affida agli snodi formativi — e il divario tra il 72% che usa e il 20% che è stato formato misura quanto quel dispositivo debba ancora produrre effetti.
📖 Nel wiki: Alfabetizzazione all’IA (AI Literacy) · DigCompEdu — competenze digitali degli educatori · 2025) · Ministero dell’Istruzione e del Merito (MIM) · Formazione PNRR e strumenti per la classe 🔗 Gruppo Spaggiari · Tecnica della Scuola · NewsIstruzione
Ricerca internazionale
Cina: i compiti migliorano del 18%, le verifiche calano del 20%
Il 18 settembre la stampa scolastica italiana ha rilanciato un working paper che è il tentativo più ampio finora di misurare l’effetto dell’IA sull’apprendimento con dati amministrativi anziché autodichiarazioni. The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education (Strömberg, Lei, Wu; diffuso su SSRN da giugno 2026) segue 26.811 studenti cinesi dalla settima alla dodicesima classe per un massimo di 30 mesi, incrociando compiti settimanali, verifiche mensili a libro chiuso ed esami di ammissione su nove materie.
La divaricazione è netta. Dopo cinque-sei mesi di uso dell’IA i voti dei compiti salgono del 18% e il tempo per svolgerli scende da 64 a circa 45 minuti; nello stesso periodo i punteggi delle verifiche mensili — svolte senza assistenza — calano del 20%. Su chi la usa da oltre due anni lo scarto si consolida negli esami che contano: -24% all’ammissione alle superiori, -18% all’ingresso universitario.
È la stessa forbice già osservata nei dati PISA commentati nell’edizione del 16 settembre, ma misurata longitudinalmente e su prove esterne: il prodotto consegnato migliora, la competenza posseduta arretra. Restano i limiti da tenere presenti — si tratta di un working paper non ancora sottoposto a revisione paritaria e di un contesto scolastico, quello cinese, difficilmente trasferibile tal quale. Il meccanismo che descrive, però, è quello che la scuola italiana ha già nominato: la delega del processo, non del solo prodotto.
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Politiche e scelte di sistema
Stati Uniti: le moratorie si allargano, ma non sono la sola direzione
Il 16 settembre Inside Higher Ed ha messo in fila le decisioni dei grandi distretti scolastici statunitensi, e il quadro che ne esce non è una tendenza unica. Da una parte le sospensioni: New York — di cui ha riferito l’edizione del 4 settembre — con la moratoria fino alla terza media, Los Angeles con il blocco degli strumenti di IA sui dispositivi scolastici, Chicago dove 24 candidati su 42 al consiglio scolastico sostengono uno stop temporaneo. Dall’altra, in controtendenza, Miami-Dade che firma una partnership con Google per portare Gemini nelle proprie scuole.
Il dato che l’articolo usa per inquadrare entrambe le scelte è quello del Stanford AI Index 2026: oltre l’80% degli studenti americani di superiori e università usa ormai l’IA per il lavoro scolastico, mentre circa la metà delle scuole ha una politica definita in materia. È lo scarto che spiega tanto le moratorie quanto gli accordi: in assenza di regole, sospendere e contrattualizzare sono due modi diversi di recuperare il controllo su un uso che è già avvenuto.
📖 Nel wiki: Governance scolastica dell’IA · Piano d’Istituto per l’IA (PIA) e Atto di Indirizzo · IA Generativa · Scegliere uno strumento di IA per la classe 🔗 Inside Higher Ed · Stateline
Didattica e pratiche in classe
Utah: linee guida statali entro dicembre, e intanto si lavora in aula
Il 18 settembre la radio pubblica dello Utah ha raccontato la traiettoria opposta a quella di New York. Lo Stato ha approvato una legge che impone la pubblicazione di linee guida statali sull’uso scolastico dell’IA entro dicembre 2026 e ha stretto un accordo con Google per rendere disponibile Gemini alle scuole, lasciando però a ogni distretto la decisione se adottarlo: la cornice è centrale, la scelta resta locale.
Il pezzo interessante è però la pratica d’aula. Una docente di inglese della secondaria di primo grado descrive l’uso di una piattaforma con “stanze” conversazionali controllate dall’insegnante, dentro le quali gli studenti interagiscono con l’IA per compiti circoscritti — dialogare con una figura storica, farsi assistere nella revisione di un testo, analizzare un contenuto. Il principio che la docente formula è lo stesso che il dibattito italiano ripete da mesi: l’IA è uno strumento, non esegue il lavoro al posto dello studente. E un’osservazione vale la pena di essere registrata: secondo il suo resoconto, sono gli studenti stessi a rifiutare l’idea che l’IA sostituisca l’insegnante.
Il contrasto con il modello newyorkese è utile proprio perché entrambi rispondono allo stesso problema con strumenti diversi: lì una soglia d’età fissata dal sistema, qui una supervisione affidata al setting didattico. Il modello italiano — regolamento d’istituto dentro una cornice ministeriale — sta in mezzo ai due.
📖 Nel wiki: Supervisione umana (human-in-the-loop) · Scuola aumentata · Governance scolastica dell’IA · Prompt 🔗 KUER
Sintesi redazionali a cura di Antonio Scaramuzzino. Per il contenuto completo consultare sempre le fonti originali.