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AiLit, framework per l’alfabetizzazione sull’Intelligenza artificiale. Una risorsa Eu e Ocse
La Commissione europea, insieme all’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economici (OCSE), ha presentato il 18 giugno il quadro per l’alfabetizzazione in materia di IA per l’istruzione primaria e secondaria. L’iniziativa è stata sviluppata con il sostegno di CodeAI e grazie al contributo di esperti internazionali.
Il quadro di riferimento, che da un anno era disponibile in bozze per la sperimentazione, offre a insegnanti, dirigenti scolastici e responsabili delle politiche educative una comprensione condivisa delle competenze di cui gli studenti hanno bisogno per comprendere e utilizzare l’IA in modo responsabile ed etico. Fornisce inoltre orientamenti ed esempi di attività da svolgere in classe ed è articolato attorno a quattro ambiti: interagire con l’IA, creare con l’IA, gestire l’IA e plasmare l’IA.
La Vicepresidente esecutiva per i Diritti sociali e le competenze, i lavori di qualità e la preparazione, Roxana Mînzatu, ha dichiarato:
“L’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale è una competenza fondamentale per i nostri giovani. Comprendere e utilizzare l’IA in modo responsabile è essenziale per la competitività dell’Europa, oltre che per proteggere la nostra democrazia e la nostra coesione sociale, e tutto ciò inizia nelle nostre aule scolastiche. Con il lancio di questo quadro di riferimento compiamo un passo importante per sostenere l’educazione all’alfabetizzazione in materia di IA in tutta Europa.”
AiLit Framework: i principi chiave
Il framework definisce l’AI literacy come l’insieme di conoscenze tecniche, abilità durevoli e atteggiamenti orientati al futuro necessari per vivere, apprendere e lavorare in un mondo influenzato dall’intelligenza artificiale.
L’AILit Framework nasce integrando contributi provenienti da DigComp, UNESCO, Digital Promise e AI4K12, e si fonda su alcuni principi chiave
| Caratteristiche chiave del framework | Compiti del framework |
| Interdisciplinare | deve integrare l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale in un’ampia gamma di materie e contesti educativi |
| Fondamentale | deve definire un insieme fondamentale di competenze necessarie per dimostrare la padronanza dell’intelligenza artificiale |
| Illustrativo | deve includere scenari ed esempi che diano concretezza all’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale |
| Globale | incorpora le intuizioni di educatori, ricercatori ed esperti di intelligenza artificiale di tutto il mondo |
| Pratico | deve rendere l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale gestibile e raggiungibile in varie classi e contesti |
| Durevole | deve identificare le conoscenze e le competenze che rimarranno rilevanti anche nel corso dell’evoluzione dell’ IA |
L’idea di fondo è che l’alfabetizzazione all’IA non coincida con il semplice uso di strumenti, ma con la capacità di comprendere come funzionano i sistemi, valutarne opportunità e rischi, e usarli in modo critico, creativo ed eticamente responsabile.
Mappa sintetica del framework
Il framework è organizzato in quattro domini e 19 competenze, articolati attraverso knowledge, skills, attitudes. I quattro domini descrivono diversi modi in cui i learners entrano in rapporto con l’AI: Engaging with AI, Creating with AI, Managing AI, Designing AI.
| Dominio | Focus |
| Engaging with AI | riconoscere la presenza dell’AI, comprendere come funziona, valutare accuratezza e rilevanza degli output |
| Creating with AI | collaborare con l’AI nella produzione di contenuti e nella risoluzione di problemi |
| Managing AI | assegnare compiti all’AI in modo intenzionale, guidandone l’uso secondo obiettivi e valori |
| Designing AI | comprendere dati, scelte di progetto e comportamenti dei sistemi per valutarne impatti e fairness |
Dentro questa architettura, Engaging with AI è il dominio più direttamente collegato allo studio degli LLM. Interagire con l’AI significa infatti usare sistemi che generano contenuti, informazioni o raccomandazioni, sapendo però riconoscerne limiti e condizioni d’uso. Il framework sottolinea che, per farlo bene, non basta l’abilità tecnica: servono anche pensiero critico, metacognizione, capacità di fare domande, perspective-taking e computational thinking.
Per i docenti questo implica un passaggio decisivo: aiutare gli studenti a non fermarsi all’effetto di fluidità o di autorevolezza dell’output. Comprendere e interagire con i sistemi significa chiedersi come l’AI produce una risposta, quali bias può incorporare, quali errori può generare e quando sia necessario l’intervento umano. In questa prospettiva, l’AI literacy non sostituisce il giudizio educativo, ma lo rafforza.
Il framework interattivo
Sul sito del framework asiste anche una utilissima risorsa che facilita il lavoro dei docenti. Si tratta della pagina interattiva che permette di trovare le competenze più adatte al contesto del fruitore. Permette di filtrare i risultati e di concentrarsi su ciò che è più rilevante per una specifica situazione esplorando la progressione di ciascuna competenza, le applicazioni in classe e le conoscenze, le abilità e gli atteggiamenti che la caratterizzano.
AiLit Framework è scaricabile dal sito: https://ailiteracyframework.org/