ProfTecnologIA Framework
Il secondo rapporto EDEH: perché l'IA deve spiegarsi, cinque scenari (dal rilevatore di testi generati dall'IA al tutor di matematica), AI Act e GDPR, le competenze dei docenti, tre presentazioni e lo strumento per valutare le spiegazioni.
Tre parole per dire che cosa facciamo quando portiamo l'IA in classe
Tra il 2023 e il 2024 la squadra sull'intelligenza artificiale dello European Digital Education Hub, la comunità di pratica della Commissione europea sull'istruzione digitale, ha pubblicato sette brevi rapporti. INDIRE li ha tradotti in italiano (a cura di Jessica Niewint Gori e Francesca Pestellini). Il filo che li tiene insieme è una distinzione semplice e molto utile: insegnare per l'IA, insegnare l'IA, insegnare con l'IA.
Non è un quadro con livelli e descrittori come il DigComp o i quadri UNESCO: è una griglia di lettura, accompagnata da un insieme di competenze per i docenti (rapporto 1), scenari d'uso per la classe (rapporti 3 e 7), casi nazionali (rapporto 4) e indicazioni su governance, rischio ed etica (rapporti 5 e 6).
La raccomandazione principale del rapporto 3: insegnare per l'IA viene prima, ed è un prerequisito degli altri due, per gli studenti e per i docenti.
I tre approcci
Per o sull'IA? Tre differenze (R3 pp. 4-5)
Insegnare l'IA: materia o corso specifico, risultati tecnici, prerequisiti di matematica e programmazione. Insegnare per l'IA: attività «in pillole» dentro discipline diverse, anche umanistiche, senza prerequisiti tecnici.
Nell'insegnare l'IA gli studenti programmano semplici soluzioni. Nell'insegnare per l'IA analizzano strumenti esistenti mentre li usano, capendone funzionamento e impatto.
Insegnare per l'IA serve a tutti, qualunque indirizzo. Insegnare l'IA è orientato ai percorsi tecnici e a chi vorrà lavorare con l'IA.
Le competenze dei docenti nelle tre categorie (rapporto 1)
Diritti dei bambini e DigComp 2.2
I nove requisiti UNICEF per un'IA centrata sui bambini (2021) e 20 esempi del DigComp 2.2 sull'interazione con l'IA, nelle cinque aree del quadro.
Uso etico di IA e dati, nelle sei aree del DigCompEdu
Le competenze emergenti degli Orientamenti etici della Commissione europea (2022) per docenti e dirigenti, più SELFIE for Teachers e le consultazioni UNESCO.
Dalle competenze degli studenti a quelle dei docenti
Le cinque grandi idee AI4K12 come base; cinque aree e 18 sottoaree per formare chi insegnerà l'IA: competenze digitali, pensiero computazionale, matematica, applicazioni, argomenti di IA.
| Area emersa (R1) | Quadro UNESCO docenti 2024 |
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Corrispondenza proposta dal curatore. Il quadro UNESCO per i docenti è nella sezione UNESCO.
| Fascia | Età | Traguardi |
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K-12 va dalla scuola dell'infanzia al 12° anno di scuola. Le tabelle complete sono nella sezione AI4K12.
- Competenze diverse per docenti, dirigenti, personale tecnico e altri professionisti, con livelli diversi per, con e sull'IA.
- Chi insegnerà l'IA e chi la userà come supporto hanno bisogni diversi, ma tutti devono conoscere l'impatto dell'IA sulle persone e saper insegnare per e con l'IA.
- Competenze descritte nel contesto, con esempi specifici della disciplina.
Che cosa è cambiato dal 2023
Competenze dei docenti
Gli 81 elementi del rapporto 1, nelle tre categorie. Per l'IA: esempi del DigComp 2.2 con la numerazione originale. Con l'IA: competenze emergenti per un uso etico di IA e dati, nelle aree del DigCompEdu. L'IA: aree e sottoaree per la formazione di chi insegnerà l'IA. Gli enunciati sono in sintesi; i collegamenti con gli altri framework sono una proposta del curatore.
I sette rapporti
Per ogni rapporto: la domanda guida, le idee principali, le raccomandazioni della squadra, i membri che vi hanno lavorato e le note del curatore (imprecisioni, link e norme superate). Il diagramma del rapporto 2 suggerisce da dove partire: senza competenze digitali, dal rapporto 1; con competenze digitali ma senza conoscenze sull'IA, dai rapporti 1 e 2; per insegnare l'IA ai ragazzi della secondaria o della primaria, dai rapporti 3, 4 e 7.
Scenari e attività
I nove scenari d'uso del rapporto 3 (tre per approccio) e lo scenario «John» del rapporto 7, diventati schede del Catalogo delle attività con un piano di lezione per la secondaria di I grado e una variante per il II grado. Il colore indica la sezione della fonte; nella scheda del Catalogo trovi anche la classificazione AILit, UNESCO, DigComp 3.0 e AI4K12.
Valutazione, feedback e personalizzazione: quattro livelli (rapporto 7)
Il livello di rischio «non risiede tanto nello strumento quanto nei contesti in cui viene utilizzato».
- Studenti: personalizzazione, feedback, cruscotti; scenario di John e del suo progetto STEM (scheda 142).
- Insegnanti: analisi dei testi, sistemi adattivi, valutazione automatica; scenario di Anna.
- Istituzione: registri, orari, gestione dell'apprendimento, inclusione.
- Società: equità, inclusione, «effetto Matteo» digitale.
Introdurre l'IA in classe: cinque conoscenze (rapporto 2)
L'IA nei curricoli europei (rapporto 4)
| Paese | Scelta | Esempio |
|---|---|---|
| Belgio | Tre comunità con sistemi autonomi; competenze digitali basate sul DigComp come obiettivi trasversali | Iniziative soprattutto non formali: AI4InclusiveEducation, Dwengo, AMAI!, Università di Namur |
| Irlanda | Digital Strategy for Schools to 2027; IA nel pilastro 3 | Modulo «AI in my Life» (Dublin City University): circa 20 ore; pilota nel 2022 con circa 8.000 studenti di 100 scuole |
| Italia | Piano Scuola 4.0, Indicazioni nazionali e nuovi scenari (2018), educazione civica | IA nelle ore di educazione civica: etica, privacy, disinformazione, lavoro. Oggi vanno aggiunti D.M. 183/2024, D.M. 166/2025 e L. 132/2025 |
| Spagna | LOMLOE: IA soprattutto nelle materie tecnologiche, con una progressione a piramide | Galizia: dal 2023/24 «IA per la società» (15 anni, per l'IA) e «Tecnologie di IA» (16 anni, l'IA) |
| Ucraina | Nessuna riscrittura del curricolo: l'IA entra in un modulo di informatica con risultati ampi | Circa 10 ore di lezione basate sulla serie del Ministero della Trasformazione digitale |
Rischio ed etica
I rapporti 5 e 6 descrivono l'AI Act quando era ancora una proposta. Qui lo schema è aggiornato al Regolamento (UE) 2024/1689; restano le domande guida, le sei fasi per introdurre l'IA a scuola, le quattro considerazioni etiche della Commissione e gli obiettivi di apprendimento raccomandati.
L'approccio basato sul rischio, aggiornato
Sei fasi per introdurre l'IA a scuola (R5 p. 12)
Quattro considerazioni etiche (R6 p. 9)
- Antović e Mirković c. Montenegro (Corte EDU, 2017): la videosorveglianza nelle aule universitarie viola la vita privata dei docenti.
- Nowak (Corte di giustizia UE, 2017): le risposte scritte di un esame e le annotazioni dell'esaminatore sono dati personali.
- Tribunale amministrativo di Marsiglia (2020): annullato il riconoscimento facciale all'ingresso di due licei, per mancanza di consenso libero e di proporzionalità.
Raccomandazione UNESCO sull'etica dell'IA (2021): il rapporto annuncia dieci principi ma ne elenca nove; manca «Equità e non discriminazione».
Autovalutazione
Per ogni elemento indica quanto ti senti sicuro: 0 non lo conosco, 1 lo conosco, 2 lo applico, 3 lo insegno o lo condivido con i colleghi. I dati restano in questo browser; puoi gestire più profili ed esportarli in CSV.
Media dei valori inseriti, da 0 a 3. Gli elementi non valutati non entrano nel calcolo.
Questo glossario è il Glossario unico del sito. Apri la pagina del Glossario, con quiz e flashcard per ripassare.
Glossario
Lo stesso glossario di tutto il sito: 144 termini dai glossari dell'AILit Framework e del DigComp 3.0, con la fonte di ogni definizione. Nel testo di questa sezione le parole sottolineate a puntini aprono la definizione. È consultabile anche nella pagina del glossario.
Materiali
Tre presentazioni per un percorso di formazione dei docenti, da sfogliare qui con le note del relatore oppure da scaricare in PowerPoint o PDF. Testi del curatore con licenza CC BY-SA 4.0; i rapporti non indicano una licenza d'uso.
Documenti originali
I sette rapporti nella versione italiana a cura di INDIRE (J. Niewint Gori e F. Pestellini). I PDF non indicano una licenza d'uso: si aprono dal sito di INDIRE.
Presentazioni per la formazione
Dispensa, Catalogo e dati
Insegnare per, con e sull'IA: i rapporti EDEH
Sintesi ragionata dei sette rapporti, con la parte iniziale del rapporto 1 sulle competenze dei docenti, tabelle di confronto con DigComp 3.0, UNESCO e AI4K12, quattro attività per la formazione, note del curatore, aggiornamenti normativi e bibliografia verificata.
Dieci piani di lezione (schede 133-142)
I nove scenari d'uso del rapporto 3 e lo scenario «John» del rapporto 7, adattati alla secondaria di I grado con variante per il II grado, risorse verificate e classificazione nei framework.
Guida di stile e sorgenti delle slide
Palette, caratteri, layout e tipi di slide delle tre presentazioni, con i sorgenti per rigenerarle o costruirne di nuove.
Indicatori, collegamenti e bibliografia
Il file JSON con gli 81 elementi del rapporto 1, i collegamenti proposti, i rapporti, le note e la bibliografia verificata, per riusarli in altri strumenti.
edeh_it.jsonDove leggere i rapporti
I PDF italiani sono stati diffusi da INDIRE. Gli originali inglesi sono raccolti nel volume AI report by the European Digital Education Hub's Squad on artificial intelligence in education (Commissione europea, 2023).
AI report (EN)Il secondo rapporto EDEH: perché l'IA deve spiegarsi, cinque scenari (dal rilevatore di testi generati dall'IA al tutor di matematica), AI Act e GDPR, le competenze dei docenti, tre presentazioni e lo strumento per valutare le spiegazioni.
Bibliografia dei rapporti
Le opere citate con un collegamento nei sette rapporti, unite, ordinate e verificate dal curatore su editori, cataloghi e repository (ottobre 2026). Ogni voce indica dove compare, lo stato della verifica e del collegamento e una nota con le discrepanze trovate.
Strumenti, siti e risorse citati
| Risorsa | Dove | Stato | Nota |
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