“Lezioni, materiali e verifiche per la tua materia pronti in 10 minuti”, “Prepari le lezioni come 10 anni fa? Introduci l’IA nella tua materia”, “Impari a creare materiali materiali e progetti UDA in pochi secondi”, “UDA in pochi minuti con l’IA”, “Il cervello evolve [sic]: l’apprendimento deve cambiare. La formazione tradizionale non basta più: arrivano 45 corsi progettati in base a come il nostro cervello apprende, trattiene, applica”, “La realtà virtuale entra in classe per trasformare lo studio in esperienza”.
Chi abbia per disgrazia aperto una pagina social legata al marketing della didattica e della “formazione”, ha poi subìto un’alluvione algoritmica di pagine contenenti idiozie di questo tipo. Eppure dovrebbe essere ovvio per chiunque insegni che queste “idee” sono la negazione dell’insegnamento, il suo esatto opposto.
A inseguire e contestare una per una le bestialità di questi slogan promozionali si perderebbe probabilmente la salute. Certo, non si può non dire nulla di fronte alla riduzione delle persone a “cervelli”, una riduzione che tra l’altro non tiene in nessun conto le differenze tra le diverse età studiate dalla psicologia dell’età evolutiva (cfr. anche: https://nostrascuola.blog/2021/10/01/la-scuola-media-della-fondazione-agnelli-persone-o-cervelli/); e non si può non ricordare che il cervello non “evolve” per qualche ragione genetica che poi costringa a utilizzare gli strumenti imposti da Big Tech: un bambino che nasca oggi non è diverso da un bambino nato secoli fa; semmai sono l’ambiente in cui il bambino si trova immerso e le esperienze relazionali e cognitive che vive a essere determinanti, visto che la maggior parte delle connessioni sinaptiche del cervello si forma dopo la nascita proprio sulla base di questo complesso di fattori (un’evidenza ormai accertata dalle neuroscienze e ignorata dalla fantomatica “neurodidattica”, che parla di “nativi digitali”: cfr. https://www.vocedellascuola.it/manifesto-nuova-scuola-neurodidattica/).
Si potrebbe anche spiegare come l’estrusione da parte dell’IA di testo sintetico sulla base della ricorrenza delle parole nelle fonti – testo quasi sempre pieno di errori, inindividuabili per chi non abbia già un consistente retroterra culturale – fa perdere l’essenziale del processo critico dello studio, di cui la contestualizzazione delle fonti (“dove l’ho letto?”; “chi lo scrive”?, “sulla base di cosa?”) è parte fondamentale (su questo e altri punti riguardanti l’IA si vedano gli studi di Emily M. Bender e Alex Hanna, L’inganno dell’intelligenza artificiale, Roma, Fazi editore, 2026, e di Stefano Borroni Barale, L’intelligenza inesistente, Milano, Altreconomia, 2023).
Si potrebbe poi puntualizzare che anche lo studio è un’esperienza (cfr. https://rivista.clionet.it/vol7/lezione-o-esperienza), ecc.
Ma forse, appunto, invece di tentare un’impossibile rincorsa caso per caso rispetto al proliferare di slogan sempre più de-menti, se ne potrebbe contrastare l’invadenza ricordando che quello della conoscenza è un processo aperto e non un “prodotto”, che l’insegnante opera una rielaborazione personale e un adattamento a chi ha di fronte di ciò che ha studiato e pensato (qui si aprirebbe un lungo discorso sull’importanza di una vera e approfondita preparazione culturale) e che nell’ambito del dialogo educativo con classi tutte diverse tra loro – nell’atto di pensare e interpretare insieme la realtà, attraverso la continua triangolazione tra insegnanti, studenti e sapere – queste conoscenze prendono una forma sempre nuova, di certo non quella di un testo sintetico impersonale tirato fuori da un software LLM che associa in automatico le parole su base probabilistica, senza che vi sia dietro alcun processo di pensiero. Per questo chi si fa “preparare le lezioni” o le UDA (termine centrale nella trasformazione della didattica in burocrazia) dall’IA è tutt’altro che un insegnante: semmai è un cliente o un promoter di Gemini, OpenAi e dintorni.
P.S. Dev’essere chiaro che denunciare la stupidità indotta dal marketing nel discorso sulla scuola non significa che la scuola voglia “fare finta che l’IA non esista”, come dice qualche detrattore di qualunque riflessione critica sull’IA; anzi, è proprio da una conoscenza approfondita del funzionamento dell’IA, e soprattutto dei Large Language Model, che se ne possono individuare concretamente i limiti e i rischi (cfr. https://nostrascuola.blog/2026/06/12/in-che-senso-intelligenza-artificiale-a-scuola/).
Proprio a partire da questo inoltre è possibile ipotizzare un uso circoscritto e sensato dei LLM – senza naturalmente dimenticare gli enormi problemi di sostenibilità ambientale che pongono – considerati per ciò che sono, non dei produttori credibili di conoscenza ma degli estrusori di testo sintetico fondati sulla ricorrenza statistica delle parole nei testi di addestramento. Bender e Hanna, nel saggio sopra citato, fanno un esempio in proposito, ricordando una ricerca in cui un LLM “addestrato” con moltissimi testi della letteratura inglese degli ultimi secoli è stato utilizzato per verificare l’evoluzione degli stereotipi di genere, attraverso l’esame di quali parole venivano associate più frequentemente a quelle indicanti il maschile e a quelle indicanti il femminile.
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