Negli ultimi anni l’educazione digitale è diventata una parola-chiave onnipresente: nei documenti strategici, nei piani di riforma, nei bandi pubblici. Ma tra dichiarazioni d’intenti e cambiamento reale c’è ancora una distanza difficile da ignorare. Alcune analisi e sperimentazioni offrono una lente interessante per capire cosa stia funzionando — e cosa no.
Indice degli argomenti
Il rapporto OCSE 2026: il digitale oltre la tecnologia
A gennaio, ad esempio, è stato pubblicato il rapporto OCSE 2026 sull’educazione digitale e l’uso dell’IA generativa nell’istruzione. Il rapporto è chiaro su un punto spesso frainteso: digitalizzare non significa informatizzare. Non basta introdurre piattaforme, device o ambienti virtuali per migliorare gli apprendimenti. Al contrario, l’OCSE insiste su tre fattori decisivi: competenze pedagogiche dei docenti, integrazione del digitale nei curricula e valutazione dell’impatto. Il tono del rapporto è prudente, quasi disincantato: dopo un decennio di investimenti, i risultati sono disomogenei. In molti Paesi il digitale ha ampliato opportunità, ma non ha ridotto automaticamente disuguaglianze, né migliorato in modo sistematico la qualità dell’insegnamento.
Tutor GenAI e active learning: quando l’IA migliora l’apprendimento
In alcune sperimentazioni (ad esempio negli Stati Uniti), l’impiego di un GenAI tutor personalizzato come parte di un approccio di active learning ha portato a migliori risultati di apprendimento rispetto allo stesso corso svolto in aula senza IA.
Gli studenti hanno appreso di più e sono risultati più motivati grazie all’interazione con l’assistente IA progettato per guidare e stimolare il ragionamento, non solo per dare risposte. Questo è un esempio di IA usata con chiari obiettivi pedagogici anziché come scorciatoia automatica. In altri esempi, l’impiego di IA generativa come supporto per tutor meno esperti ha migliorato la qualità delle strategie didattiche adottate e ha portato a un aumento nella padronanza degli argomenti per gli studenti, cosa che suggerisce benefici anche in termini di equità educativa.
Il miraggio di competenza: performance senza apprendimento profondo
D’altro canto, il rapporto evidenzia casi in cui l’uso di strumenti generici di IA senza guida pedagogica ha dato risultati apparentemente positivi ma effettivamente poco produttivi dal punto di vista dell’apprendimento. Un esempio citato è quello di studenti di matematica che, utilizzando strumenti generici di GenAI (non costruiti specificamente per l’apprendimento), hanno mostrato un miglioramento del 48 % durante gli esercizi pratici, ma quando l’IA è stata rimossa in un esame senza supporto, la loro performance è risultata inferiore del 17 % rispetto ai colleghi che avevano studiato in modo tradizionale. Questo fenomeno indica un “miraggio di competenza” (performance senza apprendimento profondo): la tecnologia ha migliorato temporaneamente i risultati sui compiti, ma non ha prodotto apprendimento effettivo e duraturo.
In conclusione, l’uso di IA generativa con progettazione pedagogica intenzionale (es. tutor IA che promuove active learning e coinvolgimento) porta a reali benefici di apprendimento e motivazione, mentre il ricorso a strumenti generici senza guida didattica può migliorare l’output a breve termine, ma non si traduce in comprensione profonda e sostenibile.
L’ipotesi di una università “AI-first”
Una esperienza interessante è quella di Sydney, raccontata da Jackson Ryan su Nature a dicembre 2025. L’articolo sostiene che l’IA potrebbe trasformare radicalmente l’università, ma solo se viene ripensata come infrastruttura educativa di base e non come semplice strumento aggiuntivo. In una “AI-first university”, l’IA entrerebbe in ogni fase del percorso accademico: dall’orientamento iniziale alla personalizzazione dei contenuti, dalla valutazione dei progressi fino alla gestione amministrativa. Il principale beneficio sarebbe la possibilità di offrire percorsi di apprendimento altamente personalizzati, capaci di adattarsi al ritmo, agli interessi e alle difficoltà di ciascuno studente, aumentando coinvolgimento e motivazione.
In questo scenario, il ruolo dei docenti cambierebbe profondamente: meno trasmissione frontale di nozioni e più mentorship, guida critica e supporto umano, con l’IA a fare da assistente continuo. Allo stesso tempo, l’università diventerebbe più efficiente e potenzialmente più resiliente di fronte a crisi strutturali come il calo delle iscrizioni o il disallineamento tra formazione e mercato del lavoro. In teoria, tutto ciò potrebbe rendere l’istruzione superiore più flessibile, accessibile e rilevante per il futuro.
Rischi, dati e autonomia: le condizioni per non indebolire l’università
Tuttavia, l’articolo è molto chiaro nel sottolineare che questo potenziale non è automatico. Una dipendenza eccessiva dall’IA rischia di impoverire lo sviluppo del pensiero critico, di creare studenti abituati a farsi “guidare” dagli algoritmi e di introdurre forme sottili di influenza cognitiva legate a bias e scelte progettuali dei sistemi. Inoltre, la personalizzazione richiede enormi quantità di dati, sollevando seri problemi di privacy, sorveglianza e governance.
C’è poi il rischio che il potere decisionale sull’educazione si sposti sempre più verso grandi aziende tecnologiche, riducendo l’autonomia pedagogica delle istituzioni accademiche.
L’IA può davvero cambiare l’università, ma solo se guidata da una visione educativa chiara, che mantenga centrale la dimensione umana, protegga l’autonomia intellettuale degli studenti e stabilisca regole solide sull’uso dei dati e degli algoritmi. Senza questi presupposti, il rischio è di ottenere un sistema più efficiente, ma anche più fragile, opaco e meno formativo nel senso profondo del termine.
L’Italia e il PNRR: una grande occasione per ridurre la frammentazione
Italia e PNRR: hub e reti per ridurre la frammentazione
In Italia il PNRR ha rappresentato il più grande investimento pubblico mai realizzato in educazione digitale. Negli ultimi anni, infatti, i Digital Educational Hub finanziati dal Piano hanno cercato di recuperare ritardi strutturali nella formazione digitale. La spinta del PNRR ha reso disponibili risorse senza precedenti e ha favorito la nascita di grandi hub nazionali, soprattutto in ambito universitario, accanto a iniziative regionali e settoriali rivolte a scuole, lavoratori e fasce fragili della popolazione.
Nel complesso, lo stato dell’arte è quello di un ecosistema in rapida costruzione, ancora in parte sperimentale ma già capace di produrre massa critica. I principali hub universitari hanno creato reti ampie, che mettono insieme atenei, istituzioni AFAM e in alcuni casi imprese, con l’obiettivo di offrire formazione digitale flessibile, modulare e accessibile: corsi online, micro-credential, risorse educative aperte, percorsi per studenti lavoratori e aggiornamento dei docenti. Questo ha contribuito a rendere l’offerta formativa più permeabile ai bisogni del mercato del lavoro e più inclusiva sul piano geografico e sociale.
La sostenibilità dopo il PNRR
Accanto a questi elementi positivi, emerge una criticità di fondo legata alla sostenibilità nel medio periodo. Molti hub sono fortemente dipendenti dai finanziamenti straordinari: resta aperta la domanda su cosa accadrà una volta esaurita la spinta del PNRR. Senza modelli economici, istituzionali o normativi stabili, il rischio è che alcune esperienze restino episodi di eccellenza temporanea più che strutture permanenti del sistema educativo.
Oltre la retorica
Oltre la retorica: la leva culturale e politica
L’educazione digitale non è una moda passeggera, ma nemmeno una bacchetta magica. Il confronto tra esperienze mostra che il vero salto di qualità non passa dai device o dalle piattaforme, ma da scelte culturali e politiche coerenti nel tempo.
