L’Intelligenza Artificiale entra nel dibattito sulla scuola dell’infanzia da una porta diversa da quella che, troppo spesso, siamo abituati a immaginare. Non attraverso l’esposizione precoce dei bambini agli strumenti digitali, né mediante una rincorsa alla tecnologizzazione degli ambienti educativi, ma attraverso la formazione degli adulti che quei bambini accompagnano quotidianamente nella crescita.
È questa la prospettiva che rende particolarmente interessante la proposta formativa elaborata da Martina Marangon, docente nella scuola pubblica, impegnata anche in ambito universitario presso l’Università degli Studi di Udine e tra le figure che stanno sviluppando una riflessione specifica sull’applicazione pedagogicamente fondata dell’Intelligenza Artificiale alla scuola dell’infanzia.
L’annuncio dell’avvio dei percorsi, già scelti da diverse istituzioni scolastiche, rappresenta qualcosa di più dell’attivazione di una nuova proposta di aggiornamento professionale. A emergere è infatti una questione destinata ad assumere un peso crescente nella ricerca educativa italiana: come preparare gli insegnanti della fascia 0-6 a educare bambini che cresceranno in ambienti sociali, familiari e culturali profondamente trasformati dall’IA?
La domanda è importante proprio perché impedisce di cadere nell’equivoco più pericoloso: pensare che parlare di Intelligenza Artificiale nella scuola dell’infanzia significhi necessariamente mettere un chatbot davanti a un bambino.
Non «IA ai bambini», ma competenza pedagogica degli adulti
Il punto di partenza formulato da Marangon appare pedagogicamente netto: «non significa mettere l’IA nelle mani dei bambini piccoli, né trasformare la scuola dell’infanzia in un luogo più tecnologico».
È una distinzione essenziale.
Nella fascia dell’infanzia devono rimanere centrali il corpo, il movimento, il gioco, la relazione, l’esplorazione, il linguaggio, l’esperienza sensoriale, l’immaginazione e l’interazione con l’altro. Nessuna innovazione tecnologica dovrebbe sostituire queste dimensioni.
Ma da questa premessa non consegue che l’IA possa essere ignorata.
Al contrario, proprio la particolare delicatezza dello sviluppo infantile rende indispensabile una maggiore competenza degli adulti. L’insegnante deve conoscere la tecnologia per essere in grado di valutarla, selezionarla, limitarla e, quando pedagogicamente opportuno, utilizzarla nella progettazione delle esperienze educative.
Si determina così un importante rovesciamento prospettico: la competenza sull’IA nella scuola dell’infanzia non coincide con la capacità del bambino di utilizzare strumenti di IA, ma con la capacità professionale dell’adulto di governarne pedagogicamente la presenza.
È probabilmente questo uno degli elementi più innovativi dell’esperienza che sta prendendo avvio.
Quattro percorsi, una sola idea pedagogica
Il catalogo elaborato da Marangon articola la proposta in quattro percorsi formativi, ciascuno indicativamente di dodici ore e ampliabile sulla base delle esigenze delle scuole.
Il primo, «Giocare, sperimentare, imparare: il learning by doing con l’IA nella scuola dell’infanzia», assume l’Intelligenza Artificiale come possibile supporto alla progettazione di esperienze laboratoriali originate dal gioco, dall’esplorazione e dalla scoperta.
Il secondo, «Dare voce alle esperienze: il digital storytelling con l’IA come pratica di documentazione educativa», affronta una dimensione fondamentale della professionalità docente nella scuola dell’infanzia: la documentazione. L’IA può contribuire a organizzare e trasformare le esperienze in narrazioni digitali attraverso immagini, voce, musica e testi, senza sottrarre all’insegnante la responsabilità dell’interpretazione pedagogica.
Il terzo percorso, «Linguaggi creativi e IA: immaginare, creare, esprimere nella scuola dell’infanzia», esplora le possibilità offerte dagli strumenti generativi per sostenere la progettazione di esperienze legate ai linguaggi visivi, sonori e narrativi, alla creatività e all’interdisciplinarità.
Il quarto, infine, pone la questione probabilmente più importante: «Educare nell’era dell’Intelligenza Artificiale: opportunità e sfide nella prima infanzia». Qui l’attenzione si sposta esplicitamente sulla comprensione critica dell’IA, sulla privacy, sui diritti dei bambini, sui limiti degli strumenti, sulla sicurezza e sulla responsabilità.
I quattro itinerari sono differenti, ma convergono verso una medesima concezione: il bambino rimane al centro dell’esperienza, l’insegnante ne è il mediatore e progettista, l’IA resta uno strumento subordinato alle finalità educative.
Non è una distinzione terminologica. È la condizione perché l’innovazione rimanga educativa.
Perché la scuola dell’infanzia è un laboratorio decisivo
Potrebbe apparire paradossale che una riflessione avanzata sull’Intelligenza Artificiale parta proprio dalla scuola dell’infanzia. In realtà è esattamente il contrario.
La fascia 0-6 costituisce un segmento decisivo dello sviluppo umano. È un periodo nel quale maturano rapidamente competenze linguistiche, cognitive, motorie, relazionali, emotive ed esecutive e nel quale la qualità delle esperienze e delle interazioni riveste una funzione fondamentale.
La ricerca sullo sviluppo infantile ha da tempo mostrato la rilevanza delle relazioni, del gioco, dell’esplorazione e della qualità degli ambienti educativi (Shonkoff & Phillips, 2000). Proprio per questo qualsiasi introduzione di tecnologie deve essere valutata non in relazione alla loro novità, ma alla loro appropriatezza evolutiva e pedagogica.
Non bisogna dunque chiedersi: «quanto presto possiamo introdurre l’IA?».
La domanda scientificamente e pedagogicamente più produttiva diventa: «in quali condizioni la conoscenza e l’eventuale utilizzo professionale dell’IA da parte dell’adulto possono migliorare la qualità dell’ambiente educativo senza impoverire le esperienze essenziali dell’infanzia?»
La differenza è enorme.
Dalla formazione alla ricerca: una sperimentazione da documentare
Proprio perché innovativa, questa esperienza potrebbe compiere un passaggio ulteriore: diventare non soltanto formazione, ma oggetto sistematico di ricerca educativa.
Le scuole che aderiranno ai percorsi potrebbero costituire una rete di sperimentazione attraverso la quale osservare gli effetti della formazione sulle competenze professionali degli insegnanti, sulla progettazione educativa e sugli atteggiamenti nei confronti dell’IA.
Non occorre trasformare la scuola dell’infanzia in un laboratorio tecnologico. Occorre trasformare l’innovazione formativa in un processo osservabile, documentabile e valutabile.
Un possibile disegno di ricerca potrebbe adottare un approccio mixed methods, integrando dati quantitativi e qualitativi (Creswell & Plano Clark, 2018).
Prima dell’avvio dei corsi potrebbe essere somministrato ai partecipanti un questionario volto a rilevare conoscenze sull’IA, percezione di autoefficacia, atteggiamenti verso le tecnologie generative, capacità di riconoscere rischi e opportunità e livello percepito di competenza nella progettazione didattica assistita dall’IA.
Lo stesso strumento, opportunamente validato, potrebbe essere riproposto al termine della formazione e dopo alcuni mesi.
Accanto ai dati quantitativi sarebbe particolarmente importante raccogliere diari riflessivi, progettazioni, documentazioni prodotte dai docenti, interviste e focus group.
Il risultato consentirebbe di comprendere non soltanto se la formazione abbia prodotto un cambiamento, ma come sia cambiato il modo degli insegnanti di pensare pedagogicamente l’IA.
Un possibile modello di ricerca-azione
Particolarmente coerente con questa esperienza sarebbe il paradigma della ricerca-azione.
La ricerca-azione permette infatti di superare la separazione tra chi produce conoscenza scientifica e chi opera quotidianamente nei contesti educativi. Gli insegnanti diventano soggetti riflessivi che progettano, sperimentano, osservano, documentano e riprogettano le proprie pratiche (Kemmis et al., 2014).
Nel caso dei percorsi sull’IA nella scuola dell’infanzia si potrebbe immaginare un ciclo articolato in cinque momenti:
formazione → progettazione → sperimentazione → documentazione → riflessione e riprogettazione.
L’IA verrebbe così studiata all’interno delle pratiche reali e non attraverso esercitazioni astratte.
Un insegnante potrebbe, per esempio, utilizzare strumenti generativi nella fase di ideazione di un laboratorio narrativo, confrontare criticamente differenti proposte prodotte dall’IA, modificarle sulla base delle caratteristiche della propria sezione, realizzare l’attività senza necessariamente utilizzare alcun dispositivo digitale con i bambini e, infine, documentarne gli esiti.
È un esempio significativo perché mostra come l’IA possa essere presente nella professionalità docente senza essere necessariamente presente nell’esperienza diretta del bambino.
La documentazione come dispositivo di ricerca
Particolarmente promettente appare il percorso dedicato al digital storytelling.
Nella scuola dell’infanzia documentare non significa semplicemente registrare ciò che è avvenuto. La documentazione consente di rendere visibili processi, interpretare esperienze, riflettere sulle scelte didattiche e costruire memoria educativa.
L’IA generativa potrebbe aiutare gli insegnanti nell’organizzazione di materiali, nella costruzione di differenti forme narrative o nell’adattamento della comunicazione alle famiglie. Ma proprio qui occorre sviluppare un’elevata alfabetizzazione critica.
Chi decide quali elementi sono significativi? Chi attribuisce loro senso? Chi garantisce che una sintesi algoritmica non elimini elementi pedagogicamente importanti?
La risposta non può essere delegata alla macchina.
La responsabilità interpretativa rimane dell’insegnante.
L’IA può assistere il processo di documentazione; non può sostituire lo sguardo pedagogico.
Il docente come «human in the loop» educativo
Uno dei concetti provenienti dalla ricerca sull’Intelligenza Artificiale che può essere reinterpretato pedagogicamente è quello di human in the loop: la presenza dell’essere umano nei processi decisionali supportati dagli algoritmi.
Nella scuola dell’infanzia questo principio dovrebbe essere ulteriormente rafforzato.
L’insegnante non è semplicemente colui che verifica il risultato prodotto dalla macchina. È colui che definisce finalità, contesto, criteri, significato e limiti dell’utilizzo.
Potremmo pertanto parlare di pedagogical human in the loop: nessuna decisione educativa dovrebbe essere delegata automaticamente a un sistema generativo.
È l’adulto competente che decide quando utilizzare l’IA, perché utilizzarla e, soprattutto, quando non utilizzarla.
Saper rinunciare a una tecnologia quando non produce valore educativo è, infatti, una delle forme più mature di competenza digitale.
Il quadro europeo: DigCompEdu e AI literacy
La proposta assume ulteriore significato se letta nel quadro delle competenze digitali europee.
Il DigCompEdu (Redecker, 2017) concepisce la competenza digitale dell’educatore non come semplice padronanza tecnica, ma come capacità di selezionare, utilizzare e valutare criticamente le tecnologie all’interno dei processi di insegnamento e apprendimento.
La prospettiva diventa ancora più significativa nell’epoca dell’IA generativa. La AI literacy non può limitarsi alla conoscenza del funzionamento degli strumenti. Deve includere la comprensione dei limiti, dei bias, delle implicazioni etiche, della protezione dei dati e delle conseguenze educative delle decisioni tecnologicamente mediate.
L’UNESCO (2023) ha sottolineato la necessità di un approccio all’IA generativa nell’educazione centrato sull’essere umano, accompagnato da adeguate garanzie in materia di privacy, sicurezza, equità e appropriatezza rispetto all’età.
Nella prima infanzia questi principi assumono una rilevanza ancora maggiore.
Dall’esperienza di alcune scuole a un modello replicabile
Il fatto che diverse scuole abbiano già scelto questi percorsi costituisce un’opportunità significativa.
La fase successiva dovrebbe essere quella della replicabilità.
Una buona pratica educativa diventa realmente significativa per il sistema scolastico quando è possibile descriverne con precisione condizioni, processi, strumenti ed esiti, distinguendo ciò che dipende dallo specifico contesto da ciò che può essere trasferito altrove.
Per questo sarebbe interessante costruire progressivamente un protocollo di sperimentazione condiviso.
Ogni scuola potrebbe documentare il punto di partenza, il percorso seguito, le attività progettate, gli strumenti di IA utilizzati dagli adulti, le criticità incontrate, le modifiche apportate e gli esiti professionali osservati.
Si potrebbe così creare un repository di esperienze, accompagnato non da una raccolta indistinta di «buone pratiche», ma da schede strutturate e comparabili.
La replicabilità non significa ripetere identicamente un’esperienza. Significa individuare i suoi principi trasferibili e consentire ad altri contesti di adattarli in maniera consapevole.
Servono anche indicatori di qualità
Per evitare che l’innovazione venga valutata sulla base dell’entusiasmo o della quantità di strumenti utilizzati, occorrerebbe definire alcuni indicatori.
Una sperimentazione potrebbe considerarsi pedagogicamente significativa quando l’impiego dell’IA:
- risponde a una finalità educativa chiaramente identificata;
non sostituisce esperienze corporee, relazionali, ludiche o manipolative essenziali;
mantiene la decisione pedagogica sotto la responsabilità dell’insegnante; - tutela dati, immagini e diritti dei bambini;
- produce un miglioramento osservabile nella progettazione o nella documentazione;
- favorisce la riflessività professionale;
- permette di esplicitare anche le ragioni del non utilizzo dell’IA;
- è documentabile e potenzialmente trasferibile ad altri contesti.
Un simile quadro consentirebbe di passare dalla domanda «quali strumenti avete utilizzato?» alla domanda assai più importante: «quale valore educativo ha prodotto il loro utilizzo?»
Una comunità professionale di ricerca sull’IA e l’infanzia
Il progetto potrebbe infine evolvere verso la costituzione di una comunità di pratica fra docenti della scuola dell’infanzia.
Wenger (1998) ha mostrato quanto l’apprendimento professionale sia legato alla partecipazione a comunità nelle quali esperienze, problemi e conoscenze vengono condivisi.
Per l’IA questo appare particolarmente importante. Gli strumenti cambiano con una rapidità tale da rendere insufficiente una formazione una tantum. Occorre invece una comunità capace di interrogare continuamente le innovazioni.
Le scuole coinvolte potrebbero confrontare progettazioni, prompt, errori, risultati inattesi, problemi etici, strategie di documentazione e casi nei quali si è consapevolmente deciso di non utilizzare l’IA.
Quest’ultimo elemento merita attenzione: una comunità competente sull’IA non è quella che la utilizza di più, ma quella che sa meglio decidere quando, come e perché utilizzarla.
La vera innovazione è pedagogica
La proposta di Martina Marangon intercetta dunque una questione che la scuola italiana dovrà affrontare rapidamente.
L’Intelligenza Artificiale non rende meno necessaria la pedagogia. La rende più necessaria.
Quanto più gli strumenti diventano potenti, accessibili e capaci di generare autonomamente testi, immagini, suoni e proposte, tanto maggiore deve essere la capacità dell’insegnante di formulare giudizi professionali.
E nella scuola dell’infanzia questa responsabilità assume un significato particolare.
Non abbiamo bisogno di bambini di tre, quattro o cinque anni più «digitalizzati». Abbiamo bisogno di adulti maggiormente consapevoli del mondo digitale nel quale quei bambini stanno crescendo.
Abbiamo bisogno di insegnanti capaci di riconoscere possibilità e limiti, di tutelare l’esperienza concreta, di proteggere la relazione educativa e di utilizzare la tecnologia soltanto quando questa amplia, anziché restringere, le possibilità dell’educazione.
Per questo l’avvio di percorsi specificamente destinati agli insegnanti della scuola dell’infanzia merita attenzione, osservazione e ricerca.
La loro forza potrebbe risiedere proprio nella possibilità di trasformare alcune prime esperienze in un modello scientificamente documentato, valutabile e replicabile, nel quale formazione, ricerca-azione e comunità professionale procedano insieme.
La questione, in fondo, è stata formulata efficacemente dalla stessa Marangon: possiamo davvero permetterci di non formare coloro che dovranno educare bambini destinati a crescere in un mondo nel quale l’Intelligenza Artificiale è già entrata?
Probabilmente no.
Ma la risposta educativa non consiste nel fare entrare l’IA sempre prima nella vita dei bambini.
Consiste nel fare entrare prima e meglio la consapevolezza pedagogica nella formazione degli adulti.
È da qui che può partire una scuola dell’infanzia capace di affrontare le sfide del XXI secolo con coraggio, rigore scientifico e responsabilità educativa.
Bibliografia
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). SAGE.
European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union.
Kemmis, S., McTaggart, R., & Nixon, R. (2014). The action research planner: Doing critical participatory action research. Springer.
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu. Publications Office of the European Union.
Shonkoff, J. P., & Phillips, D. A. (Eds.). (2000). From neurons to neighborhoods: The science of early childhood development. National Academy Press.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.
Wenger, E. (1998). Communities of practice: Learning, meaning, and identity. Cambridge University Press.
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Antonio Fundarò
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