Intelligenza Artificiale e Studenti: L’Alfabetizzazione AI Migliora Davvero i Voti? Scopriamolo!

Ragazzi, parliamoci chiaro: l’intelligenza artificiale (AI) è ovunque. Ormai la usiamo per un sacco di cose, e il mondo dell’educazione non fa eccezione. Anzi, sembra che studenti e professori ci stiano nuotando dentro sempre di più. Ma la domanda che mi ronza in testa da un po’ è: essere “bravi” con l’AI, capirla e saperla usare, aiuta davvero a ottenere risultati migliori all’università? Intendo dire, voti più alti, performance accademiche da urlo?

Mi sono imbattuto in uno studio recente che ha cercato di rispondere proprio a questa domanda, analizzando un gruppo di studenti universitari austriaci. E le conclusioni, ve lo dico subito, sono piuttosto affascinanti e, per certi versi, inaspettate.

Cosa Significa Davvero ‘Saper Usare l’AI’?

Prima di tuffarci nei risultati, capiamo cosa intendiamo per “alfabetizzazione AI” in questo contesto. Lo studio si è concentrato su tre aspetti principali:

• Comprensione Tecnica: Quanto ne sanno gli studenti di come funziona l’AI, dei suoi concetti base, dei suoi limiti e delle sue potenzialità?
• Applicazione Pratica: Gli studenti usano effettivamente strumenti AI nella vita di tutti i giorni, per studio o per motivi personali? Sanno quando e come applicarla?
• Valutazione Critica: Gli studenti riflettono sui rischi, sulle questioni etiche, sulla privacy, sull’affidabilità dei risultati prodotti dall’AI? Hanno un approccio critico?

Oltre a questi pilastri dell’alfabetizzazione AI, i ricercatori hanno misurato anche l’autoefficacia degli studenti (quanto si sentono sicuri e capaci nell’usare l’AI) e la qualità percepita dell’output generato dall’AI (quanto ritengono utili ed efficaci i risultati ottenuti). L’obiettivo finale era vedere come tutti questi fattori influenzassero il rendimento accademico, cioè i voti e i risultati universitari.

Lo Studio Austriaco: Cosa Ci Dice?

Lo studio ha coinvolto 286 studenti universitari austriaci di diverse discipline (dalla pedagogia all’economia) e fasce d’età. Attraverso un questionario online, hanno raccolto dati su tutti gli aspetti che vi ho appena elencato. L’analisi dei dati ha poi cercato di capire le relazioni tra queste variabili.

I risultati preliminari mostrano un quadro interessante: gli studenti sembrano avere una discreta familiarità con l’applicazione pratica dell’AI e mostrano una buona dose di valutazione critica (media intorno a 4.6-4.7 su 7). Tuttavia, la comprensione tecnica specifica dell’AI risulta piuttosto bassa (media 2.62 su 7), così come l’autoefficacia (media 3.12) e la percezione della qualità dell’output AI (media 3.18). Al contrario, il rendimento accademico dichiarato è mediamente alto (media 5.92). Già questo ci dice qualcosa: non sembra esserci una correlazione diretta e ovvia tra quanto si usa o si critica l’AI e quanto si va bene agli esami.

Le Scoperte Sorprendenti: Fiducia Sì, Voti… Ni!

E qui arriva il bello. Analizzando le relazioni più profonde, lo studio ha confermato alcune cose e ne ha smentite altre, con qualche sorpresa.

Cosa è emerso di significativo:

• Capire tecnicamente come funziona l’AI (Comprensione Tecnica) aumenta significativamente la fiducia nelle proprie capacità di usarla (Autoefficacia). Più sai, più ti senti sicuro. Logico, no?
• Usare concretamente l’AI (Applicazione Pratica) ha un impatto positivo forte sia sull’Autoefficacia (più la usi, più ti senti capace) sia sulla percezione della Qualità dell’Output (più la usi, più ti sembra che dia buoni risultati).
• Ecco un dato intrigante: essere molto critici verso l’AI (Valutazione Critica) ha un impatto negativo sia sull’Autoefficacia che sulla percezione della Qualità dell’Output. Sembra quasi che troppa criticità mini la fiducia e la soddisfazione verso lo strumento. Forse perché ci si concentra di più sui limiti e sui rischi?
• Infine, sentirsi più sicuri nell’uso dell’AI (Autoefficacia) porta a percepire come migliore la Qualità dell’Output. Chi si sente capace, tende a valutare meglio i risultati ottenuti.

La vera sorpresa, però, è questa: nessuno dei fattori legati all’alfabetizzazione AI (Comprensione Tecnica, Applicazione Pratica, Valutazione Critica), né l’Autoefficacia, né la Qualità percepita dell’Output, ha mostrato un impatto significativo sul Rendimento Accademico degli studenti. Avete letto bene: andare bene o male agli esami, secondo questo studio, non sembra dipendere direttamente da quanto si conosce, si usa o si critica l’AI, né da quanto ci si sente sicuri nel farlo.

Perché l’AI Non Sembra (Ancora) Incidere sui Risultati Accademici?

Questa assenza di collegamento diretto tra alfabetizzazione AI e voti fa riflettere. Come mai? Lo studio suggerisce alcune possibili spiegazioni, che trovano eco anche in altre ricerche:

• Uso superficiale o scorretto: Forse gli studenti usano l’AI più come una scorciatoia per “bypassare” il carico di lavoro (es. farsi scrivere testi, riassumere senza capire a fondo) piuttosto che come uno strumento per approfondire, stimolare la creatività o il pensiero critico. Questo tipo di utilizzo non aiuta l’apprendimento reale.
• Scarsa qualità/affidabilità percepita: Come abbiamo visto, la percezione della qualità dell’output AI non è altissima, e la valutazione critica è presente. Gli studenti potrebbero essere scettici sull’affidabilità delle informazioni generate dall’AI, sulle “allucinazioni” (informazioni errate o inventate), sui bias nascosti, e quindi non fidarsi pienamente per compiti accademici importanti.
• Mancanza di competenze specifiche: La bassa comprensione tecnica rilevata potrebbe indicare che agli studenti mancano le competenze per usare l’AI in modo davvero efficace e strategico per lo studio. Saper “chattare” con un bot è diverso da saper impostare prompt efficaci per la ricerca o l’analisi.
• Preoccupazioni etiche e accademiche: La paura del plagio, le preoccupazioni sulla privacy e sull’etica potrebbero frenare un uso più intensivo e integrato dell’AI nello studio.
• Focus sulla tecnologia, non sulla pedagogia: Forse l’integrazione dell’AI nell’educazione è ancora troppo focalizzata sullo strumento tecnologico in sé, e non abbastanza su come usarlo per migliorare effettivamente i processi di insegnamento e apprendimento.

Quindi, Che Fare? L’AI Come Strumento, Non Come Scorciatoia

La morale della favola? L’alfabetizzazione AI è importante, certo. Capire la tecnologia, saperla usare e valutarla criticamente aumenta la fiducia e può migliorare la percezione dei risultati. Ma, almeno per ora e secondo questo studio, non si traduce automaticamente in voti più alti.

Questo non significa che l’AI sia inutile per l’educazione, anzi! Significa che dobbiamo spostare il focus. Non basta “saper usare l’AI”, bisogna saperla usare bene, in modo etico, critico ed efficace all’interno di un processo di apprendimento significativo.

Le università e gli insegnanti hanno un ruolo cruciale:

• Formare davvero gli studenti: Non solo sull’uso tecnico, ma soprattutto sull’applicazione strategica e critica dell’AI per potenziare l’apprendimento, la ricerca, la creatività, il problem-solving.
• Integrare l’AI nella didattica: Non come un “add-on”, ma come parte di una rivoluzione pedagogica che ripensi i metodi di insegnamento e valutazione.
• Definire linee guida chiare: Non per vietare l’AI, ma per promuoverne un uso responsabile ed efficace, che non sostituisca le competenze fondamentali come il ragionamento critico e la scrittura autonoma.
• Dare l’esempio: Gli insegnanti stessi devono essere formati per poter guidare gli studenti in questo nuovo panorama.

Insomma, l’AI può essere un alleato potentissimo per lo studio, ma solo se impariamo a considerarla uno strumento per potenziare le nostre capacità cognitive, non per sostituirle. La sfida è aperta, e i risultati di studi come questo ci aiutano a capire meglio la strada da percorrere. Non basta essere “alfabetizzati” all’AI, bisogna diventare “saggi” nel suo utilizzo.

Fonte: Springer