La sfida dell’intelligenza artificiale nella scuola non è più soltanto insegnare ai docenti a utilizzare i nuovi strumenti. È capire come cambiare concretamente il modo di insegnare e apprendere, integrando l’IA nelle attività quotidiane senza indebolire il ruolo dell’insegnante. È da questa prospettiva che nasce Il Seme di Athena, il modello organizzativo e didattico ideato da Gianni Messina, docente e animatore digitale dell’IISS Alessandro Volta di Palermo e tecnologo del CREMIT, con il supporto della dirigente scolastica Daniela Miceli, che ha sostenuto e accompagnato l’avvio della sperimentazione all’interno dell’istituto. Il progetto è stato presentato il 15 ottobre ai Cantieri culturali alla Zisa di Palermo, durante gli Stati generali dell’Istruzione, dalla dirigente scolastica Daniela Miceli e dallo stesso Messina. L’elemento distintivo è il passaggio dalla formazione sull’intelligenza artificiale alla sua applicazione diretta nella lezione, attraverso la collaborazione tra il docente della disciplina e un esperto delle tecnologie.

Dalla formazione dei docenti alla trasformazione della didattica

Gran parte delle iniziative dedicate all’intelligenza artificiale nella scuola si concentra sulla formazione degli insegnanti. Si illustrano piattaforme, applicazioni e opportunità, affidando poi ai singoli docenti il compito di trasferire quanto appreso nella pratica quotidiana. Il Seme di Athena prova a superare questa separazione. “Il Seme di Athena è un modello didattico che ha l’obiettivo di introdurre l’intelligenza artificiale, la pratica e gli strumenti di intelligenza artificiale all’interno della lezione”, spiega Messina. Il modello prevede la presenza contemporanea di due competenze: quella disciplinare dell’insegnante e quella tecnologica dell’esperto che lo affianca. La sperimentazione avviene quindi mentre si insegna italiano, matematica o un’altra materia, non in un laboratorio separato dalle attività curricolari. “Il docente sarà il detentore del contenuto disciplinare, l’esperto lo affiancherà per poter dare degli strumenti utili a migliorare la conduzione e la gestione della lezione”. È un cambiamento che riguarda anche l’organizzazione scolastica. L’innovazione non viene affidata esclusivamente all’iniziativa individuale dell’insegnante, ma diventa un processo accompagnato, nel quale si sperimentano strategie e si osservano le reazioni della classe.

Una piattaforma costruita sui contenuti della scuola

Accanto alla metodologia, il progetto comprende un’infrastruttura tecnologica. Sono state sviluppate diverse web application per supportare specifiche tipologie di lezione e un motore inferenziale che utilizza la tecnologia RAG, acronimo di Retrieval-Augmented Generation. Questo approccio permette a un sistema di intelligenza artificiale generativa di recuperare informazioni da un insieme di documenti selezionati e utilizzarle per produrre contenuti pertinenti. Nel Seme di Athena, la base documentale è costituita dai contenuti minimi individuati nei dipartimenti disciplinari dell’istituto. “Abbiamo creato anche un motore inferenziale che permette, sulla base di un RAG, quindi di un insieme di documenti sui quali fare affidamento, di generare le lezioni”, racconta Messina. La scelta è rilevante perché sposta l’attenzione dal semplice utilizzo di un chatbot generico alla costruzione di strumenti collegati alla programmazione didattica della scuola. Non è la tecnologia a stabilire autonomamente cosa insegnare. Sono i contenuti e gli obiettivi definiti dai docenti a costituire il riferimento per le attività sviluppate con l’IA. Questo approccio apre una questione importante anche per la futura diffusione del modello: come rendere gli strumenti di intelligenza artificiale adattabili alle diverse scuole, mantenendo coerenza con i programmi e autonomia didattica.

Quattro lezioni per verificare il modello sul campo

La sperimentazione è già entrata nelle aule dell’IISS Alessandro Volta. I primi quattro semi sono stati applicati a lezioni di italiano, grafica, informatica e matematica. Discipline differenti, che consentono di mettere alla prova strategie di utilizzo dell’intelligenza artificiale in contesti diversi. “Abbiamo piantato i primi quattro semini”, racconta Messina, che riferisce riscontri positivi da parte degli insegnanti e degli studenti. “I ragazzi si sono mostrati entusiasti e hanno detto che è un modo molto accattivante, ma che lascia un contenuto e quindi li aiuta ad apprendere”. La distinzione tra coinvolgimento e apprendimento è un passaggio fondamentale. L’intelligenza artificiale può rendere una lezione più interattiva, ma l’interesse suscitato da uno strumento nuovo non dimostra, da solo, che gli studenti abbiano acquisito conoscenze più solide. La sperimentazione dovrà quindi misurarsi anche con la qualità dell’apprendimento, con la capacità di sviluppare autonomia e pensiero critico e con la sostenibilità del modello nell’organizzazione ordinaria della scuola. I primi riscontri raccontano un’esperienza promettente, ma ancora iniziale.

Daniela Miceli: l’innovazione richiede una leadership educativa

Per introdurre nuove tecnologie non bastano piattaforme e competenze tecniche. Occorre anche creare le condizioni organizzative e culturali perché gli insegnanti possano sperimentare. È uno degli aspetti sottolineati dalla dirigente scolastica Daniela Miceli, che ha supportato Gianni Messina nell’avvio del Seme di Athena e ne ha sostenuto l’applicazione all’interno dell’istituto. “All’inizio tanta preoccupazione, il nuovo e il cambiamento preoccupa”, racconta. La dirigente descrive tuttavia una progressiva apertura alla sperimentazione, con entusiasmo tra gli studenti e una crescente motivazione dei docenti, chiamati a misurarsi con modalità di lavoro differenti. Il progetto mette così in evidenza un’altra dimensione dell’innovazione scolastica: il ruolo della dirigenza nel trasformare un’idea progettuale in un percorso condiviso. Senza un accompagnamento organizzativo, infatti, anche le soluzioni tecnologiche più interessanti rischiano di rimanere esperienze isolate, legate alla disponibilità di pochi insegnanti.

Il rischio della disumanizzazione e il valore della relazione educativa

Il progetto presentato agli Stati generali dell’Istruzione affronta anche una questione che attraversa tutto il dibattito sull’intelligenza artificiale: quale spazio deve conservare la persona nei processi sempre più mediati dalla tecnologia? Miceli individua tre dimensioni da tenere insieme: sapere disciplinare, educazione e umanizzazione. L’utilizzo dell’IA non deve trasformarsi in una delega indiscriminata alla macchina, né impoverire il rapporto tra insegnanti e studenti. “La persona al centro lo dice il piano dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella scuola, ma lo dicono le persone di scuola che fanno la scuola”, sottolinea la dirigente. Il tema si collega anche al quadro europeo dell’AI Act, richiamato nella presentazione del progetto. L’introduzione dell’intelligenza artificiale in ambito educativo richiede attenzione alla supervisione umana, alla protezione dei dati e agli impieghi che possono incidere sui diritti degli studenti. La scelta di sperimentare l’IA all’interno delle lezioni, mantenendo il docente responsabile del percorso educativo, rappresenta un’impostazione coerente con questi principi. Resta naturalmente necessario verificare le caratteristiche tecniche delle applicazioni e le modalità concrete del loro utilizzo.

Dalla sperimentazione a un modello trasferibile

Il Seme di Athena nasce da un’idea che Gianni Messina aveva già raccontato su Innovation Island, nella rubrica Bussola AI: l’intelligenza artificiale nella scuola non deve stupire, deve attecchire. Il riferimento è al mito di Atena, che scelse di donare alla città un ulivo, simbolo di una risorsa capace di crescere e produrre valore nel tempo. Trasposta nella didattica, questa immagine suggerisce un modello di innovazione progressiva: partire da una lezione, sperimentare, osservare, correggere e costruire competenze che rimangano anche dopo l’utilizzo dello strumento. La sperimentazione del Volta consente ora di confrontare questa impostazione con la pratica. Il passaggio successivo riguarderà la possibilità di documentare i risultati, consolidare le metodologie e valutare la loro replicabilità in altre classi e in differenti contesti scolastici. È su questo terreno che il progetto potrà dimostrare il proprio valore: non soltanto nell’efficacia delle applicazioni sviluppate, ma nella capacità di aiutare la scuola ad acquisire nuove competenze organizzative e didattiche, mantenendo il controllo umano sulle tecnologie utilizzate.