La diffusione dell’intelligenza artificiale generativa sta trasformando profondamente il mondo dell’istruzione. Non si tratta soltanto dell’introduzione di nuovi strumenti tecnologici, ma di un cambiamento che interessa il modo in cui la conoscenza viene prodotta, condivisa e validata. In questo contesto diventa sempre più importante comprendere come gli insegnanti si rapportino all’IA e quali fattori influenzino il suo utilizzo nella pratica educativa. Se ne è parlato in maniera approfondita e competente alla sesta edizione della Conferenza Internazionale REN (Research Educational Network), svolta a Napoli e a Ischia dal 4 al 6 settembre 2026.
In particolare, lo studio condotto da Matteo Adamoli, Federica Emanuel, Marco Rondonotti, Michele Marangi e Paolo Raviolo, docenti eCampus e membri del Centro Ricerca Educazione Didattica Digitale Innovazione Sociale (CREDDI), propone il framework ARISE-AI (Adaptive Responsive Integrated Socio-Educational Artificial Intelligence), un modello interpretativo che analizza il rapporto tra docenti e intelligenza artificiale considerando tre dimensioni principali: gli usi concreti della tecnologia nella pratica professionale, le risorse e i vincoli che ne facilitano o ostacolano l’impiego, e infine le percezioni, le emozioni, le aspettative e le preoccupazioni che accompagnano l’esperienza degli insegnanti con l’IA. La ricerca si concentra in modo particolare sui docenti di sostegno, figure centrali nei processi di inclusione scolastica. Il campione analizzato comprende 1.034 insegnanti italiani di sostegno e si basa sull’utilizzo del questionario PAIR-S, integrato con analisi statistiche descrittive, analisi dei cluster e test comparativi.
I risultati mostrano che l’intelligenza artificiale viene impiegata soprattutto per la creazione di strumenti didattici interattivi, la personalizzazione dei materiali di insegnamento, la traduzione di testi e la produzione o sintesi di documenti. Meno frequente risulta invece l’utilizzo per attività più complesse come l’analisi dei dati, la programmazione o la produzione di contenuti multimediali. L’analisi ha inoltre permesso di individuare quattro differenti profili di rapporto con l’IA. Gli “Adaptives” utilizzano attivamente queste tecnologie, pur mantenendo atteggiamenti ambivalenti. Gli “Oppositionals” mostrano un utilizzo limitato associato a forti preoccupazioni. I “Receptives” appaiono invece fiduciosi, proattivi e disponibili a sperimentare nuove opportunità offerte dall’intelligenza artificiale. Infine, gli “Indifferents” manifestano un basso livello di coinvolgimento e interesse.
Uno degli aspetti più significativi emersi dallo studio è che l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale non può essere ridotta a una questione puramente tecnica. L’effettivo coinvolgimento degli insegnanti dipende infatti da molteplici fattori: la percezione dell’utilità degli strumenti, il livello di fiducia nelle proprie competenze, l’orientamento emotivo verso la tecnologia, la disponibilità di risorse e il supporto offerto dalle istituzioni scolastiche. La ricerca evidenzia inoltre che molti docenti riconoscono il potenziale dell’IA per favorire l’inclusione, ma che il suo utilizzo pedagogico risulta ancora disomogeneo e spesso privo di una chiara governance educativa. Per questo motivo gli autori sottolineano che l’intelligenza artificiale può contribuire realmente a una scuola inclusiva soltanto se inserita all’interno di una solida cornice pedagogica ed etica.
In questa prospettiva, il framework ARISE-AI rappresenta uno strumento utile per comprendere la varietà dei profili professionali presenti nelle scuole e per progettare percorsi formativi mirati, capaci di sviluppare non soltanto competenze tecniche, ma anche consapevolezza critica, autonomia professionale e uso responsabile dell’intelligenza artificiale.
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