Didattica dell’inglese e Intelligenza Artificiale. Il rapporto Cambridge Assessment

È stato pubblicato oggi, 1 ottobre 2026, il nuovo rapporto di Cambridge University Press & Assessment intitolato Shaping AI Policy and Practice in English Language Teaching e dedicato all’Intelligenza Artificiale e al suo uso efficace nella didattica della lingua inglese.

Il nuovo rapporto si basa sulle migliori pratiche di insegnanti di lingua inglese che hanno adottato per primi la GenAI, oltre che su precedenti ricerche di Cambridge sull’AI e sull’utilizzo di questi strumenti da parte dei docenti.

Il report, curato da Evelina Galaczi, Andrea Vinkler, Safiatú Lopes e Sam Oliver, si basa su interviste approfondite realizzate all’inizio del 2025 con insegnanti di inglese e formatori che già sperimentavano l’IA generativa. Sono rappresentati contesti differenti: scuola primaria, secondaria, università, educazione degli adulti, scuole pubbliche e private. Sono stati intervistati 15 docenti e formatori di 13 diversi paesi di tutti i continenti. Il report parte dalla considerazione che molti degli strumenti di IA generativa oggi disponibili non sono stati progettati originariamente per l’educazione e spetta quindi ai docenti adattarli alle finalità dell’insegnamento, tenendo conto delle opportunità, dei rischi e delle caratteristiche degli studenti. Lo studio prova così a ricavare dalle esperienze reali degli insegnanti indicazioni utili per costruire linee guida, percorsi di formazione.

Dieci temi chiave

A pagina 12 il report presenta dieci principi emersi dalle interviste, organizzati in cinque dimensioni della competenza professionale docente: li abbiamo tradotti nello schema che segue.

Come diventare AI Ready: otto principi chiave

I risultati mostrano che molti insegnanti in tutto il mondo stanno affrontando la questione dell’AI, ma spesso lo fanno senza un adeguato supporto o una direzione chiara. La principale preoccupazione dei docenti riguarda come aiutare gli studenti a diventare “AI-ready”, ovvero capaci di analizzare criticamente i risultati prodotti dall’AI, metterne proattivamente in discussione l’accuratezza e utilizzare la GenAI in modo consapevole come strumento a supporto dell’apprendimento, anziché come scorciatoia.

Per sostenere gli insegnanti e contribuire all’evoluzione delle politiche in Italia e nel mondo, Cambridge individua otto principi chiave per utilizzare efficacemente l’AI nelle scuole:

• Coinvolgere insegnanti e studenti nella governance dell’AI. Insegnanti e studenti dovrebbero contribuire alle decisioni relative all’implementazione e alla valutazione degli strumenti di GenAI, affinché le politiche siano fondate sulla realtà delle aule.
• Investire nella formazione professionale continua degli insegnanti. I docenti hanno bisogno di un supporto costante per valutare criticamente gli strumenti, prendere decisioni pedagogiche consapevoli, adattare la GenAI agli obiettivi di apprendimento e insegnare agli studenti a utilizzarla in modo responsabile.
• Integrare l’alfabetizzazione critica sull’AI nel curriculum scolastico. Gli studenti dovrebbero imparare a mettere in discussione i risultati prodotti dall’AI, riconoscere bias e inesattezze, utilizzare la GenAI come supporto all’apprendimento anziché come scorciatoia e comprendere quando è opportuno non utilizzarla. L’alfabetizzazione critica sull’AI è essenziale e non può essere considerata un elemento opzionale o aggiuntivo.
• Riformare i programmi scolastici e i sistemi di valutazione. I programmi e i sistemi di valutazione dovrebbero valorizzare, accanto ai risultati finali, anche le evidenze relative al processo, la capacità di utilizzare e interpretare i feedback, la riflessione dello studente e il pensiero autonomo, attraverso un approccio integrato all’apprendimento e alla valutazione.
• Dare priorità a risultati educativi incentrati sulla persona. Le politiche dovrebbero concentrarsi sulle capacità umane da rafforzare nell’era dell’AI, come il pensiero critico, la comunicazione, l’autonomia, l’intelligenza emotiva e la responsabilità sociale.
• Costruire fiducia attraverso un uso etico e solide misure di tutela. Un’integrazione responsabile dell’AI e la fiducia da parte di tutti gli stakeholder – insegnanti, studenti e genitori – dipendono da approcci chiari alla tutela della privacy dei dati, dall’accesso adeguato all’età, dall’inclusività, dalla corretta attribuzione della paternità dei contenuti, dalla trasparenza e dalla responsabilità.
• Tutela dell’autonomia e del giudizio professionale degli insegnanti. Le politiche dovrebbero riconoscere gli insegnanti come protagonisti delle decisioni relative alla progettazione, selezione, integrazione in classe, valutazione e miglioramento degli strumenti, anziché considerarli semplici esecutori di tecnologie scelte da altri.
• Garantire un accesso equo a strumenti di alta qualità. Le politiche dovrebbero tenere conto della diversità linguistica, dei contesti locali, dell’accessibilità e delle realtà con risorse limitate, affinché la GenAI non contribuisca ad ampliare le disuguaglianze già esistenti.

Indicazioni per la didattica delle lingue

Una delle peculiarità della ricerca rispetto ai molti report sull’IA e l’istruzione è certamente costituita dal fatto che parte dalle pratiche reali degli insegnanti, non soltanto dalle opinioni sull’IA. Gli autori dichiarano infatti esplicitamente di voler superare un limite di parte della letteratura esistente: molte ricerche infatti esplorano percezioni, atteggiamenti e potenzialità dell’IA, ma approfondiscono meno come i docenti la integrino concretamente nella didattica. Qui, invece, sono state realizzate interviste approfondite con insegnanti che già sperimentano l’IA in classe.

La seconda peculiarità del report riguarda la sua specificità, ovvero il fatto di incentrarsi sulla didattica della lingua inglese, aspetto non sempre adeguatamente sottolineato nelle ricerche italiane su AI e didattica.  Nelle pagine 16-19 del report troviamo così diversi micro esempi (a commento dei 10 principi chiave) riferiti proprio all’ambito linguistico (lessico, grammatica, pronuncia, produzione scritta, comprensione orale, interazione orale, personalizzazione, multimodalità).

Particolarmente interessante è l’esempio del docente australiano Gabriel: racconta come l’IA gli permetta di trasformare esercizi grammaticali generici in attività collegate agli argomenti che gli studenti stanno effettivamente affrontando.