Learning Analytics 2.0

La scuola sa tutto degli studenti: ma chi controlla gli algoritmi?



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I Learning Analytics stanno cambiando natura: da strumenti descrittivi diventano sistemi capaci di orientare percorsi, decisioni e personalizzazione dell’apprendimento. L’intelligenza artificiale apre nuove opportunità per il digital learning, ma solleva questioni cruciali su trasparenza, governance, ruolo docente e diritti degli studenti

Pubblicato il 10 ago 2026

Carlo Maria Medaglia

Prorettore per la Terza Missione – Università degli Studi IUL



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Per molti anni i Learning Analytics sono stati considerati uno degli strumenti più promettenti dell’innovazione educativa. L’idea era relativamente semplice: raccogliere dati sulle attività degli studenti per comprendere meglio come apprendono, individuare eventuali difficoltà e supportare docenti e istituzioni nella progettazione di percorsi sempre più efficaci. In questa prospettiva, i dati rappresentavano una sorta di specchio dell’apprendimento. Più informazioni venivano raccolte, maggiore sarebbe stata la capacità di descrivere ciò che accadeva durante il processo educativo. Oggi, tuttavia, questa visione sta rapidamente diventando incompleta. L’intelligenza artificiale, gli algoritmi predittivi e i sistemi adattivi stanno trasformando i Learning Analytics in qualcosa di molto diverso. I dati non servono più soltanto a osservare l’apprendimento. Cominciano progressivamente a orientarlo, modificarlo e, in alcuni casi, persino a determinarlo.

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