Il comitato ad hoc del MIT sull’uso dell’intelligenza artificiale nella didattica, nell’apprendimento e nella formazione alla ricerca ha consegnato il proprio rapporto il 13 agosto 2026, aprendolo con una definizione senza ambiguit�: � una chiamata all’azione. L’intelligenza artificiale, scrive il comitato, produce soluzioni credibili e risposte ragionevoli per quasi ogni compito scritto del curriculum universitario dell’ateneo, dai saggi ai problemi di matematica e scienze fino alle dimostrazioni e agli esercizi di programmazione. L’elenco copre quasi per intero le prove su cui si misura uno studente in un corso di laurea del MIT.
Il comitato per� non si ferma alle prove aggirate. In meno di tre anni, si legge nel rapporto, la scelta o la pressione a studiare e risolvere problemi con l’AI ha prodotto cambiamenti profondi nella cultura del campus: � calata la frequenza ai ricevimenti dei docenti, � calata la partecipazione alle discussioni online e, per quanto il dato resti aneddotico, si sono diradati i gruppi di studio nelle residenze e nelle biblioteche. Quello che dovrebbe preoccupare di pi� una comunit� accademica, scrive il comitato, � che molti usi dell’AI privano gli studenti dell’occasione di imparare.
L’incarico porta la data del gennaio 2026 e le firme di Melissa Nobles (chancellor), Anantha Chandrakasan (provost) e Roger Levy (presidente del corpo docente), con la guida del gruppo affidata a Eric Klopfer e Sam Madden. Cinque mesi di riunioni, ricerca e ascolto hanno coinvolto studenti dei corsi di laurea e di dottorato, docenti di ogni scuola dell’Istituto e personale delle MIT Libraries e del Teaching and Learning Lab. Strada facendo il perimetro del mandato si � allargato, perch� il comitato si � convinto che la comunit�, e i docenti in particolare, debba affrontare domande pi� profonde sulla struttura, sul significato e sul valore di un’educazione al MIT, con l’AI come uno dei fattori che complicano la missione dell’ateneo e non come l’unico.
Sorveglianza in aula e agenti come assistenti di ricerca
Molti docenti hanno raccontato al comitato che il compito di vigilare sull’uso non autorizzato dell’AI sta danneggiando il loro rapporto con gli studenti, e il rapporto aggiunge un dettaglio che peggiora il quadro: i software di rilevamento dell’AI sono piuttosto inaffidabili. Gli studenti, dal canto loro, temono di essere accusati ingiustamente e mostrano una crescente insofferenza verso i docenti che usano l’AI proprio dove servirebbe una mano umana: nella correzione, nella preparazione dei compiti e nel riscontro sul lavoro svolto. Il risultato, scrive il comitato, � una sorta di sottobosco di sospetto reciproco, che non � una base su cui costruire un’aula sana.
In una sessione di ascolto, alcuni docenti hanno detto al comitato di stare valutando di impiegare agenti AI come assistenti di ricerca invece di assumere studenti dei corsi di laurea attraverso il programma UROP, il canale con cui al MIT gli studenti entrano nei laboratori. La ragione � comprensibile in un momento di risorse per la ricerca compresse, ma il comitato inverte il criterio: al MIT la ricerca non � soltanto un fine, � anche un apprendistato, il modo in cui si forma la generazione successiva di ricercatori. Usare il lavoro di ricerca come occasione di apprendimento produce inefficienze apparenti che sono una caratteristica del modello, non un suo difetto.
Ridisegnare i corsi, non rattopparli
Il rapporto elenca otto principi guida, e i primi due sembrano apparentemente contraddittori. Il primo chiede umilt�, perch� l’AI generativa ha raccolto pi� di un miliardo di utenti in meno di quattro anni dall’uscita di ChatGPT, su una scala temporale troppo compressa perch� la societ� riesca a osservarne e analizzarne gli effetti prima di adattarsi: il comitato mette in conto correzioni di rotta anche importanti sulle proprie stesse proposte. Il secondo principio chiede audacia, e la formulazione � netta, perch� non � il momento delle pezze e del nastro adesivo e l’incertezza non giustifica l’inerzia.
Il comitato indica come strumento il backward design, una tecnica consolidata che rovescia l’ordine delle domande: invece di partire dal chiedersi se in un certo corso l’AI vada permessa o vietata, si parte dal definire lo scopo dell’esperienza di apprendimento, cio� che cosa lo studente deve arrivare a sapere, a saper fare e a saper valutare. Compiti e prove si progettano poi per misurare e incoraggiare quegli obiettivi, ricorrendo all’AI dove serve e lasciandola fuori dove non serve. Sul fatto che non esista una risposta unica il rapporto � esplicito, perch� un seminario di poesia, un corso di dimostrazioni matematiche e un laboratorio di progettazione architettonica hanno per natura rapporti diversi con questa tecnologia.
Klopfer e Madden chiedono anche un nuovo contratto sociale fra docenti e studenti, fondato su due idee da insegnare esplicitamente: l’apprendimento passa per una fatica produttiva, e il prodotto pi� importante di un percorso di studi non � la media dei voti n� il diploma, ma lo studente stesso, la sua maturit� intellettuale e lo sviluppo del suo giudizio. Da qui la richiesta di lavorare sulle capacit� metacognitive, sulla riflessione a proposito del proprio modo di studiare e sul senso di agire in prima persona. Il costo ricade sui docenti, e il rapporto lo dice: il tempo e lo sforzo per ridisegnare i corsi, ripensare le prove o conservare consapevolmente le strutture esistenti saranno significativi, anche se quel lavoro di riflessione vale gi� di per s�.
Le regole europee sulla sorveglianza agli esami
Altri atenei hanno gi� scelto la stretta. La facolt� di legge dell’Universit� di Chicago ha adottato quest’anno una strategia sull’AI che vieta telefoni e portatili in aula nei corsi del primo anno, mentre Princeton ha abbandonato il proprio codice d’onore, in vigore da oltre un secolo, che permetteva agli studenti di sostenere gli esami senza supervisione, dopo uno scandalo di copiature con l’AI. In entrambi i casi la risposta passa dalla sorveglianza, che � una risposta vecchia a una domanda nuova: se non ci si pu� fidare del lavoro consegnato, si guarda chi lo sta facendo.
Nel rapporto il comitato annota anche che le altre istituzioni formative stanno affrontando le stesse domande e producendo idee interessanti, senza che nessuna sembri avere il quadro chiaro. Al proprio ateneo chiede di difendere un’educazione di umani, da parte di umani, nello spirito di Mind, Hand and Heart.
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