Il 27 novembre 2025 è stato rilasciato il DigComp 3.0, cioè il Framework aggiornato delle competenze digitali delle cittadine e dei cittadini europei. Ci troviamo di fronte alla quinta edizione del modello sviluppato dal Centro Comune di Ricerca (CCR) della Commissione europea in collaborazione con la Direzione generale per l’occupazione, gli affari sociali e l’inclusione (DG EMPL).
Indice degli argomenti
Lo scopo del DigComp 3.0 e la sua evoluzione storica
Lo scopo del DigComp è sempre stato quello di fornire un supporto scientifico al processo decisionale europeo, che fosse basato su dati concreti e offrisse un modello di riferimento anche per le istituzioni educative, che servisse a facilitare il riconoscimento e permettesse la verifica delle competenze digitali sviluppate da studentesse e studenti.
Il DigComp infatti definisce le conoscenze, le abilità e gli atteggiamenti necessari agli individui per essere digitalmente competenti e operativi nel mondo di oggi e dalla sua prima pubblicazione (era il 2013), l’ampia portata, la solidità scientifica e l’adattabilità del DigComp ne hanno favorito l’adozione diffusa in iniziative occupazionali, educative e formative a livello internazionale, europeo, nazionale, regionale e locale. aggiornamenti pubblicati nel 2016, 2017 e 2022.
Tutte le versioni del quadro (aggiornamenti pubblicati nel 2016, 2017 e 2022) si basano su un approccio scientifico, fondato su prove concrete e sulla consultazione di esperti e parti interessate: questa versione del DigComp è stata elaborata sulla base di numerose ricerche scientifiche e dei contributi e feedback di circa 300 esperti e parti interessate (università, istituzioni…), provenienti da contesti diversi (ci sono anche diversi italiani: Giovanni Adorni, Michela Bastianelli, Cristina Costa, Olivia Levrini etc.).
Le cinque priorità del nuovo framework e l’integrazione con le politiche UE
Questo aggiornamento risponde agli sviluppi, alle tendenze e alle pratiche significative in relazione alle tecnologie digitali che si sono verificati dal 2022, l’anno della precedente versione (DigComp 2.2). Il nuovo framework è modellato da cinque priorità principali identificate nelle consultazioni con esperti e parti interessate e nella letteratura politica e accademica:
- competenza in materia di IA;
- competenza in materia di sicurezza informatica;
- diritti, scelta e responsabilità;
- benessere negli ambienti digitali;
- competenza nel trattare la disinformazione e la disinformazione.
Inoltre, il DigComp 3.0 incarna i valori incentrati sull’uomo della Dichiarazione europea sui diritti digitali e dei Principi per il decennio digitale. È sul DigComp che si basa anche l’indicatore delle competenze digitali (DSI), utilizzato per misurare le competenze digitali nell’Unione europea (UE) nell’ambito del programma politico del decennio digitale.
Il DigComp 3.0 integra i diritti e gli obblighi fondamentali previsti dalle normative digitali dell’Unione Europea, in linea con le principali politiche europee. Questa nuova versione introduce aggiornamenti sostanziali dei contenuti, che riflettono i progressi compiuti nei settori dell’intelligenza artificiale, della sicurezza informatica, dei diritti digitali, della scelta e della responsabilità, del benessere, della necessità di contrastare la crescente diffusione delle fake news.
Accessibilità dei dati e il gap delle competenze digitali in Europa
Si tratta di uno strumento politico e pratico consolidato che contribuisce a garantire che il quadro di riferimento sia interpretato e applicato in modo semplice e coerente. Un supplemento di dati aperti collegati migliora la sua interfaccia con altre informazioni leggibili dalle macchine, offrendo nuove possibilità per analizzare e colmare le lacune nelle competenze digitali in tutta Europa: sono già disponibili foglio di calcolo e versione open data collegata (formato JSON) degli elementi tabulari del quadro (aree di competenza, competenze, livelli di competenza, dichiarazioni di competenza, risultati dell’apprendimento e glossario) e presto sarà disponibile anche una versione modificabile.
Questa versione di DigComp sottolinea il ruolo fondamentale delle competenze digitali per tutti i cittadini europei, al fine di garantire la partecipazione alla società, l’apprendimento, il lavoro e l’inclusione sociale. Nel 2023 solo il 56% della popolazione UE possedeva competenze digitali di base, quindi siamo molto al di sotto dell’80% obiettivo fissato per il 2030. Tra gli studenti delle scuole secondarie dello stesso anno, il 43% non possedeva competenze digitali di base, a fronte del fatto che oltre nove lavoratori su dieci (92%) nell’UE hanno utilizzato le tecnologie digitali nel loro lavoro nel 2024-2025 e il 30% dei lavoratori dell’UE ha utilizzato sistemi di AI sul posto di lavoro nello stesso anno. Nel 2024, il 42% dei lavoratori dell’UE ha segnalato una mancanza di competenze in materia di AI, ma solo il 15% aveva partecipato a corsi di formazione sulle competenze in materia di AI. Queste percentuali raccontano quanto sia cruciale per i decisori politici, gli educatori e i datori di lavoro affrontare le grandi lacune nelle competenze digitali di lavoratori, studenti e cittadini e sostenerne lo sviluppo.
Nuove definizioni: competenza digitale e intelligenza artificiale
Qualcosa è cambiato, qualcosa rimane stabile La definizione di competenza digitale resta quella della Raccomandazione del Parlamento europeo del 2018, ma viene affiancata dalla definizione di Intelligenza artificiale, adottata: nell’AI Act (Regolamento UE 2024/1689, Articolo 3): “Un sistema basato su macchine progettato per funzionare con diversi livelli di autonomia, che può mostrare capacità di adattamento dopo l’implementazione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce dagli input ricevuti come generare output, quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali.”
La ristrutturazione delle cinque aree di competenza
Le aree rimangono cinque, ma alcune cambiano nome:
- l’Area 1 cambia da “Alfabetizzazione su informazioni e dati” a “Ricerca, valutazione e gestione delle informazioni” (information search, evaluation and management).
- L’Area 3 cambia da “Creazione di contenuti digitali” a “Creazione di contenuti” (Content creation)
- l’Area 4 cambia da “Sicurezza” a “Sicurezza, benessere e uso responsabile” (Safety, wellbeing and responsible use) l’Area 5 da “Risoluzione dei problemi” diventa “Identificazione e risoluzione dei problemi” (problem identification and solving).
Fig. 1 Il modello DigComp 3.0
Dai livelli di competenza ai learning outcomes strutturati
I livelli di competenza nella versione precedente erano otto, ora sono quattro: Basic, Intermediate, Advanced and Highly advanced. Sono state modificate anche le denominazioni di alcune competenze (ad es. Netiquette diventa Comportamento digitale), ma uno dei cambiamenti più rilevanti nella struttura del framework è la comparsa dei Learning Outcomes, cioè i risultati di apprendimento attesi (per ognuno dei risultati è sempre indicato se si tratti di conoscenza, abilità e attitudine). Mentre il DigComp 2.2 offriva solo esempi di conoscenze, abilità e atteggiamenti, il DigComp 3.0 introduce per la prima volta un set completo e strutturato di 523 Learning Outcomes.
Fig. 2 Confronto tra le aree del DigComp 3.0 (a sinistra) e le aree del DigComp 2.2.( a destra).
La classificazione dell’AI nei risultati di apprendimento
Accanto a ciascuno di loro troviamo poi una specifica colonna, che aggiunge una classificazione della presenza dell’Intelligenza artificiale suddivisa in tre categorie:
a. AI-Implicit
b. AI- Explicit
c. AI-Non Implicit or Explicit
Queste denominazioni indicano il livello di coinvolgimento dell’AI nel risultato. In particolare: AI-Explicit: il Learning Outcomes riguarda in modo diretto l’AI. Per esempio, si tratta di riconoscere come funziona un sistema di AI oppure di valutare rischi e bias algoritmici o ancora di usare strumenti di AI generativa con consapevolezza. In sostanza, l’intelligenza artificiale è la principale protagonista del risultato di apprendimento. AI-Implicit: il Learning Outcomes non parla direttamente di AI, ma l’AI è coinvolta come tecnologia di sfondo, in modo appunto implicito, perché molti strumenti digitali moderni la incorporano.
Per esempio, valutare l’affidabilità di contenuti online, che potrebbero essere prodotti da AI oppure utilizzare strumenti digitali, che integrano algoritmi predittivi o di raccomandazione oppure proteggersi da rischi come deepfake, filtri manipolativi o ancora disinformazione automatizzata. AI-Non Implicit or Explicit: solo in questo caso la competenza non coinvolge l’AI. Per esempio, interagire tramite tecnologie di comunicazione digitale di base oppure competenze tecniche che possono esistere indipendentemente dall’AI.
Fig. 3 Esempio di organizzazione dei Learning Outcomes (DigComp 3.0)
L’introduzione di questo tipo di classificazione permette a chi utilizza il framework di stabilire immediatamente e con chiarezza se l’AI è parte coinvolta nel risultato, come integrare l’AI Literacy nel curricolo o nelle prove di competenza ed è perfettamente in linea con l’AI Act e, per l’Italia, con le Linee guida del Mim. Delle 362 dichiarazioni di competenza contenute in DigComp 3.0 (Sezione 3), il 14% (50) contengono riferimenti espliciti in materia di AI, il 68% (246) sono AI_Implicit e solo il 18% (67) non fanno riferimento né implicitamente né esplicitamente alla presenza dell’AI. Dei 523 Learning Outcomes presenti in DigComp 3.0 (Allegato 2), il 13% (69) è AI-Explicit, il 63% (330) è AI-Implicit e il 24% (124) non presenta in modo implicito o esplicito l’AI.
Riflessione critica: il framework riflette davvero la rivoluzione in corso?
Questi cambiamenti riflettono davvero la rivoluzione tecnologica, culturale ed etica in corso? L’ho chiesto a ChatGPT e ha risposto così: “La tua domanda è più filosofica/pedagogica che tecnica. Provo a rispondere in modo argomentato, distinguendo i punti in cui direi “sì, abbastanza” e quelli in cui direi “non ancora”. Non siamo più nel “citare l’AI tra le tecnologie emergenti”: 3.0 integra l’AI come competenza trasversale, con riferimenti espliciti a: capire cos’è l’AI (inclusa la Generative AI), usarla per creare contenuti, comprenderne limiti, bias, implicazioni. Questo è in linea con l’esplosione dell’AI generativa dal 2022 in poi, l’AI Act europeo e la crescente attenzione all’AI literacy anche per cittadini e studenti. La rivoluzione digitale non è solo tecnologica: è culturale ed esistenziale (identità online, dipendenze digitali, molestie, esclusione, hate speech, ecc.). Il DigComp 3.0 rende più espliciti diritti, scelte e responsabilità nel digitale, rafforza le competenze su benessere, inclusione, equilibrio vita digitale/non digitale, insiste su pensiero critico e consapevolezza dei rischi in ambienti digitali. Qui il salto rispetto a 2.2 è soprattutto di visibilità e centralità di questi aspetti: non più “note a margine”, ma assi strutturanti” […]. Il vantaggio è la continuità, ma dal punto di vista concettuale: la rivoluzione digitale sta sfumando i confini tra le aree (es. creazione contenuti, comunicazione e problem solving con AI si intrecciano fortemente); mantenere la stessa griglia può dare l’idea che basti “aggiornare i descrittori” senza ripensare davvero nuove forme di competenza (es. co-creazione uomo-macchina, agency algoritmica, governance dei sistemi di AI, ecc.). Quindi: riforma forte dei contenuti, ma telaio concettuale molto tradizionale. L’AI è presentata più come competenza d’uso più che come competenza “politica”. Pur integrando AI e generative AI, il framework – per sua natura – insiste su: che cosa il cittadino deve sapere/fare con l’AI, come usarla in modo sicuro, critico, responsabile. È meno esplicito sul piano di: partecipazione alla governance dei sistemi di AI, capacità di organizzarsi collettivamente per negoziare diritti e tutele, dimensione di giustizia algoritmica e potere delle piattaforme. In altre parole, l’aspetto “etico-politico profondo” della rivoluzione è evocato, ma non ancora sviluppato quanto potrebbe. DigComp è, per definizione, un quadro sulle competenze dei singoli cittadini, ma la rivoluzione in corso è anche (e molto) fatta di modelli economici delle piattaforme, architetture informative, normative (AI Act, DSA, DMA…), trasformazioni del lavoro, del tempo libero, delle relazioni. Per quanto 3.0 provi a incorporare diritti, benessere e disinformazione, resta uno strumento centrato sull’individuo, non sulle strutture. Quindi può rischiare (se usato male) di trasformare in “responsabilità personale” problemi che sono profondamente sistemici. Il vero banco di prova sarà l’implementazione. Anche il miglior framework resta astratto se non viene tradotto in curricoli, linee guida, formazione docenti, valutazione, non si accompagna a politiche di accesso, infrastrutture, inclusione sociale. Da questo punto di vista, la rivoluzione culturale ed etica passerà più da come scuole, università, enti di formazione e sistemi nazionali declineranno DigComp 3.0, che non dal documento in sé” (OpenAI, 2025).
Prospettive future e sfide per l’implementazione nelle scuole
I cambiamenti introdotti quindi possono trasformare il DigComp 3.0 in un riferimento utile per portare la riflessione della scuola sugli strumenti e sugli scenari, con i quali poter progettare curricula e innovazione all’interno delle proprie istituzioni scolastiche. Questa revisione potrebbe essere (finalmente) lo stimolo adatto a riavviare la riflessione pedagogica sul digitale, il ragionamento collettivo sulla didattica inclusiva, le pratiche di progettazione degli ambienti di apprendimento aumentati dall’AI e l’adozione di metodologie didattiche attive in coerenza con il T-Pack, la zona di sviluppo prossimale di Vygotskij e le emergenze educative, che si stanno manifestando ormai da qualche anno e che il Piano Scuola 4.0 ha reso evidenti. L’esplorazione e la comprensione dei cambiamenti che il DigComp ci mostra è necessaria: il modello avrà a breve anche una versione modificabile, quindi personalizzabile, a disposizione di tutti (oltre ad un impianto di dati di supporto già presente). Se riuscissimo a non fermarci proprio adesso per paura di quello che non conosciamo bene, come l’AI, forse avremo modo di arrivare più preparati ai cambiamenti futuri, difficili da immaginare, ma che investiranno la scuola come uno tsunami se non troveremo una via per integrare questa innovazione e quelle che seguiranno nei prossimi anni. Il futuro è nel formare le nostre studentesse e studenti ad una visione critica, ad un sapere sistematico e a competenze di cittadinanza che possano far diventare riflessione attiva e civica il rapporto con le tecnologie digitali. Qui non basta chiedere a ChatGPT.
Bibliografia
Cosgrove, J. & Cachia, R., DigComp 3.0: European Digital Competence Framework – Fifth Edition, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2025, https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d1ed6c89-cb9c-11f0-8da2-01aa75ed71a1/language-en
OpenAI. (2025). ChatGPT (Versione 5.1) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat
Vuorikari, R., Kluzer, S. and Punie, Y., DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens, EUR 31006 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2022, ISBN 978-92-76-48882-8, doi:10.2760/115376, JRC128415. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC128415
