La trasformazione digitale della società non ha ancora trovato un corrispettivo coerente nei modelli didattici. È un disallineamento che si misura su due fronti. Da un lato il contesto sociale e professionale: le competenze richieste alle nuove generazioni non sono più confinate a un singolo ambito disciplinare, ma assumono carattere trasversale, dalla padronanza degli strumenti digitali alla cooperazione, dal problem solving al pensiero critico. Dall’altro le scienze dell’educazione, che da oltre un secolo, dalla Scuola Attiva di Montessori al costruzionismo di Papert, fino ai modelli di ambiente di apprendimento elaborati da Indire, hanno prodotto un corpus solido di alternative alla trasmissione frontale.
Tra questi due movimenti la scuola è rimasta in larga parte ferma. La “scuola-fabbrica”, fondata su ritmi standardizzati, spazi rigidi e trasmissione lineare del sapere, continua a privilegiare la performance del docente a scapito dell’autonomia e dell’espressività degli alunni (Chiosso 2018), con il rischio di formare soggetti passivi in un mondo che richiede il contrario. Il punto non è che manchino le teorie: è che restano in larga parte inapplicate.
Indice degli argomenti
Asti Innovation Hub: un laboratorio STEAM costruito sui bisogni
Da questa consapevolezza è nato il progetto dell’Asti Innovation Hub, un laboratorio extrascolastico STEAM rivolto a bambini e ragazzi dai 5 ai 13 anni, che ho sviluppato come dissertazione in Scienze dell’Educazione presso l’Università di Torino nell’ambito delle attività del Laboratorio di simulazione del comportamento e robotica educativa “Luciano Gallino”. L’intento non è introdurre dispositivi nelle aule in modo acritico, ma costruire un ambiente flessibile e inclusivo in cui robotica educativa, coding e alfabetizzazione emotiva convergano per trasformare la tecnologia da strumento tecnico a “terzo insegnante”.
Il criterio che ha orientato ogni scelta progettuale è uno solo: non sono i bambini a doversi adattare allo spazio, ma lo spazio a essere costruito a partire da loro e dai loro bisogni, rilevati e documentati.
I dati TCR e l’immaginario infantile alla base dell’Asti Innovation Hub
Il modello non poggia su presupposti astratti né su mode tecnologiche, ma su evidenze empiriche raccolte con un approccio mixed-methods.
Test TCR e prerequisiti cognitivi
La fase quantitativa si è avvalsa del Test dei Concetti di Relazione (TCR) di Edmonston e Thane (1988), strumento psicoeducativo standardizzato che valuta la padronanza di 56 concetti fondamentali di spazio, tempo, dimensione e quantità. Non si tratta di nozioni isolate, ma dei prerequisiti cognitivi indispensabili a ogni forma di apprendimento formale: senza di essi non si decodifica una consegna né si segue un’istruzione in sequenza. Il test restituisce punteggio grezzo, punteggio standard (media 50, deviazione standard 10) e rango percentile, e individua una soglia operativa precisa: al di sotto di 40 l’alunno si colloca in un “livello di attenzione in negativo”, che segnala la necessità di un intervento mirato.
I dati raccolti nelle scuole primarie dell’astigiano hanno evidenziato criticità significative: il 22% del campione presentava un punteggio standard inferiore a quella soglia, con casi limite prossimi allo zero. Sono questi numeri ad aver motivato la scelta di Asti come sito pilota, intervenendo dove il divario nei prerequisiti logico-spaziali risultava più marcato e dove l’azione compensativa della tecnologia poteva produrre un potenziamento verificabile.
Come i bambini immaginano i robot
Parallelamente, un’indagine qualitativa condotta dall’équipe del Laboratorio “Luciano Gallino” nei plessi di San Damiano, Tigliole, Antignano, Cisterna e San Giulio (frazione di San Damiano) ha mappato le rappresentazioni simboliche che i bambini proiettano sulla macchina, attraverso disegni, narrazioni e artefatti costruiti con materiali di recupero. Ne sono emerse tre categorie ricorrenti: i robot assistenti e di cura, ai quali vengono attribuite funzioni prosociali; i robot fantastici e trasformativi, dotati di identità ed emozioni; i robot come compagni di gioco e scoperta, spesso con tratti zoomorfi.
Fig. 1 — Scheda del robot “Lavastò” ideato da un’alunna. Nell’immaginario infantile il robot assistente è definito insieme da funzioni operative e da tratti relazionali.
Il dato più rilevante è però trasversale alle tre categorie. Nei disegni la batteria compare quasi sistematicamente come “cuore”: centro vitale, sorgente di energia emotiva ed elemento di vulnerabilità che richiede cura e protezione. I bambini, in altri termini, non operano una netta separazione tra biologico e artificiale, ma costruiscono una teoria ibrida in cui la macchina possiede stati interni e fragilità analoghe a quelle degli esseri viventi.
Dall’immaginario infantile al setting del laboratorio
Questa evidenza ha avuto una conseguenza progettuale diretta. Se ciò che i bambini si attendono dalla tecnologia è supporto e relazione, un laboratorio non può configurarsi come officina fredda: l’allestimento è stato orientato verso un setting prossimo a quello domestico, capace di accogliere la fragilità percepita, abbassare l’ansia da prestazione e trasformare l’errore in occasione di riflessione metacognitiva anziché in fonte di frustrazione.
Robotica educativa e coding emotivo nel progetto Asti Innovation Hub
Il nucleo operativo dell’Hub risiede nell’integrazione tra robotica educativa e alfabetizzazione emotiva, con una progressione degli strumenti calibrata sullo sviluppo cognitivo.
Robotica tangibile e progressione per età
Per la fascia 5-8 anni sono stati selezionati dispositivi screen-free come Bee-Bot e mTiny, che eliminano la mediazione dello schermo e favoriscono un accesso tangibile e immediato ai concetti spaziali e sequenziali.
Fig. 2 — Attività di robotica educativa con dispositivi tangibili su mappa tematica. Il pensiero computazionale prima della letto-scrittura: la programmazione per contatto elimina la barriera del codice scritto. Fonte: Archivio di ricerca del Laboratorio ” Luciano Gallino” – Università di Torino.
L’efficacia di questo tipo di intervento è documentata: nella ricerca sperimentale condotta sul territorio, dopo un percorso strutturato di potenziamento con Bee-Bot il rango percentile medio del campione è passato da 37,4 a 81,45, con un punteggio standard medio superiore alla media nazionale italiana rilevata. Il campione è limitato e non consente generalizzazioni, ma stabilisce un punto decisivo sul piano progettuale: l’intervento è misurabile, e ciò che è misurabile può essere calibrato, monitorato e replicato.
Per la fascia 9-13 anni il percorso evolve verso il coding visuale con Scratch e mBlock e la preparazione a circuiti internazionali come la FIRST LEGO League, il cui impianto valutativo assegna il 25% del punteggio ai Core Values: inclusione, lavoro di squadra, scoperta, impatto e si fonda su principi come la coopetition, che chiede alle squadre di sostenersi anche mentre competono.
Il coding “SE… ALLORA” come ponte educativo
Elemento metodologicamente fondamentale per il progetto è l’impiego della struttura condizionale “SE… ALLORA” come ponte tra computazione e comprensione del vivente. Nei plessi di Tigliole e Antignano sono state condotte sessioni di coding unplugged in cui l’interazione con le piattaforme robotiche è stata intenzionalmente esclusa: i bambini hanno operato su schede di simulazione logica, traducendo il comportamento di un animale a loro familiare in sequenze condizionali verificabili. L’esclusione del dispositivo è una scelta metodologica, non un ripiego: isola i processi di astrazione e ragionamento causale dal carico tecnico e sensoriale della macchina.
I protocolli raccolti restituiscono con precisione il funzionamento del meccanismo: «SE vede che prendo il guinzaglio ALLORA mostra gioia (corre e salta per il giardino)»; «SE vede che prendo i croccantini ma non posso darglieli ALLORA mostra tristezza. Quando la previsione non corrisponde al comportamento osservato, il bambino è guidato a revisionare la regola. La struttura logica opera come specchio comportamentale: il codice tracciato su carta restituisce un feedback oggettivo che sollecita l’autocorrezione senza che sia l’adulto a segnalare l’errore.
L’esercizio attiva tre dimensioni complementari: alfabetizzazione emotiva, perché stati soggettivi diventano fenomeni osservabili e nominabili; pensiero causale e sistemico, perché il comportamento appare come risposta adattiva a uno stimolo e non come evento casuale; regolazione metacognitiva e tolleranza all’errore, perché l’ipotesi smentita diventa materiale di lavoro in un ambiente a bassa frustrazione. Le osservazioni sono state registrate mediante griglie standardizzate che documentano le iterazioni ipotetiche e ogni revisione della regola: uno strumento di monitoraggio qualitativo, non una misura psicometrica, ma sufficiente a rendere tracciabile un processo che altrimenti resterebbe implicito.
Fig. 3 — Protocollo osservativo “SE… ALLORA” compilato da un alunno. La traduzione del comportamento animale in sequenze condizionali verificabili. Caso studio, plesso di Antignano, 2025.
Il ciclo Think-Make-Improve e il ruolo dell’educatore
Tutte le attività si articolano nel ciclo Think-Make-Improve, su sessioni di due ore: ideazione, manipolazione concreta, revisione condivisa. L’educatore agisce con stile non direttivo, applicando il framework TPCK (Mishra e Koehler 2006), l’intersezione tra padronanza tecnologica, competenza pedagogica e conoscenza disciplinare. Per modulare il sostegno in relazione alla Zona di Sviluppo Prossimale di ciascun alunno, secondo una regola operativa costante: non anticipare mai la soluzione.
Spazi adattivi e piattaforma open per l’innovazione educativa ad Asti
La progettazione fisica dell’Hub segue il manifesto Indire degli “1+4 spazi di apprendimento” (Borri 2021), che trasforma la rigidità dell’aula in un ambiente fluido: l’Agorà per la condivisione e la peer review, il Laboratorio di Esplorazione per il tinkering e la prototipazione, le aree individuali e informali concepite come rifugi acustici per la decompressione emotiva. La disposizione delle tecnologie segue la stessa logica: dispositivi tangibili nelle aree collaborative, piattaforme avanzate in zone semi-isolate destinate alla calibrazione dei sensori e alla ricerca empirica.
Una piattaforma open per autonomia e sostenibilità
L’innovazione strutturale risiede anche nella componente digitale. Per garantire sostenibilità economica, tracciabilità scientifica e autonomia gestionale, ho sviluppato ex novo una piattaforma web in HTML e CSS. La scelta di un’infrastruttura leggera e non proprietaria sottrae il progetto alla dipendenza da piattaforme commerciali chiuse, i cui algoritmi e aggiornamenti restano spesso opachi e non controllabili dagli operatori scolastici, e consente a ogni istituzione aderente di aggiornare autonomamente i contenuti.
Interfacce visuali e inclusione
Anche l’impiego di interfacce tangibili e visuali (VPL) risponde a una strategia inclusiva prima che tecnica: operare per simboli, sequenze e comandi direzionali aggira la necessità di una piena padronanza della letto-scrittura, e questo riguarda insieme gli alunni con bisogni educativi speciali, quelli con alto potenziale cognitivo e quelli di origine straniera. Questa impostazione non è rimasta sulla carta: le attività di robotica educativa sono già in corso presso il Lycée Français Jean Giono di Torino, dove ho progettato e condotto due laboratori extracurricolari annuali in un contesto internazionale e linguisticamente eterogeneo, e dove la risposta degli alunni ne ha confermato l’interesse e la praticabilità.
Il modello Asti Innovation Hub tra trasferibilità e limiti
La validità sociale del progetto ha ricevuto un riconoscimento istituzionale: nel giugno 2026 la Commissione Giudicatrice del Progetto Culturale Diocesano di Asti ha assegnato al lavoro una borsa di studio di merito, inquadrando la ricerca nell’area della coesione, educazione e inclusività e definendola un’idea capace di “generare speranza nel futuro” per la comunità locale.
La trasferibilità al Lycée Français Jean Giono
L’esperienza in corso al Lycée Français Jean Giono costituisce inoltre un primo controllo esterno della trasferibilità del protocollo. In quel contesto urbano e linguisticamente ibrido ho potuto osservare come il coding visuale agisca da vero e proprio linguaggio ponte: studenti di diversa nazionalità e con differenti livelli di competenza in francese e in italiano hanno collaborato alla costruzione di obiettivi comuni indipendentemente dalla lingua madre, negoziando strategie attraverso azioni, simboli e feedback immediati. È un’indicazione preliminare, ma suggerisce che il ciclo TMI e lo stile educativo non direttivo non siano vincolati alle condizioni specifiche del territorio astigiano.
Finanziamenti, adozione e limiti della ricerca
Il progetto presenta però vincoli che vanno esplicitati. Sul piano economico la sostenibilità dipende dall’accesso a finanziamenti pubblici e a partnership scalabili: in loro assenza permane un concreto rischio di frammentazione. Sul piano istituzionale l’adozione del framework Indire richiede tempi di approvazione e di formazione che possono rallentare sensibilmente la diffusione del modello. Sul
piano della ricerca, infine, la base quantitativa poggia su un campione ridotto e richiede rilevazioni su coorti più ampie per consolidare l’evidenza.
Asti Innovation Hub: la tecnologia come leva di inclusione
L’Asti Innovation Hub non è uno spazio laboratoriale né un esperimento circoscritto, ma un investimento sul capitale umano di un territorio. Quello che il percorso di ricerca indica è che il digitale diventa leva di inclusione soltanto a determinate condizioni: quando è inserito in una progettazione pedagogica consapevole, quando è sostenuto da un monitoraggio scientifico che dica su quali competenze si sta intervenendo e con quale verifica, e quando l’infrastruttura che lo sorregge resta aperta e governabile da chi la usa.
A quelle condizioni la tecnologia cessa di essere un arredo e diventa ciò che i bambini astigiani avevano già intuito disegnandola: non una macchina da utilizzare, ma un mediatore di relazioni. E lo spazio smette di chiedere agli alunni di adattarsi a sé, per diventare un ambiente costruito a misura di chi lo abita, dove la differenza è una risorsa progettuale e l’errore un passaggio del percorso, non il suo fallimento.
Bibliografia
- Borri, S. (2021). “From classroom to learning environment”, in Scaradozzi, D. et al. (a cura di), Makers at School, Educational Robotics and Innovative Learning Environments, Cham: Springer, pp. 51-56.
- Brignone, S., Denicolai, L., Grimaldi, R., Palmieri, S. (2021). “Educational robotics and concepts of spatial and temporal relationships. An experiment in primary school”, in Bozzi, G., Zecca, L., Datteri, E. (a cura di), Child-robot interaction. Theoretical reflections, experimental results, experiences, Milano: FrancoAngeli, pp. 231-250.
- Chiosso, G. (2018). Studiare pedagogia, Milano: Mondadori.
- Edmonston, N. K., Thane, N. L. (1988). Test of Relational Concepts, Austin: Pro-Ed.
- Grimaldi, R. (a cura di) (2015). A scuola con i robot. Innovazione didattica, sviluppo di competenze e inclusione sociale, Bologna: il Mulino.
- Mishra, P., Koehler, M. J. (2006). “Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge”, Teachers College Record, 108(6), pp. 1017-1054.
- Montessori, M. (1948). La scoperta del bambino, Milano: Garzanti.
- Papert, S. (1980). Mindstorms: Children, Computers, and Powerful Ideas, New York: Basic Books.
- Vygotskij, L. S. (1978). Mind in Society: The Development of Higher Psychological Processes, Cambridge: Harvard University Press.
- Zecca, L. (2012). I pensieri del fare. Verso una didattica metariflessiva, Parma: Junior.
Partecipa alla community