Educazione e AI, il rapporto Ocse Outlook 2026 cita anche l’indagine della Tecnica della Scuola e Indire: i risultati

Pubblicato e presentato tre giorni fa il rapporto Ocse sulla Digital Education intitolato OECD Digital Education Outlook 2026 (LINK per scaricare il rapporto).

In questo articolo diamo ampio conto, utilizzando la sintesi esecutiva fornita dal’Ocse stessa, dei contenuti del rapporto, davvero molto interessanti.

Ma prima di farlo siamo andati ad analizzare come e dove si parla dell’Italia all’interno del rapporto e, con nostra grande sorpresa e soddisfazione, abbiamo ritrovato tra le evidenze citate dall’Ocse anche la ricerca Indire – Tecnica della scuola su come i docenti utilizzano l’intelligenza artificiale (pag. 34 del rapporto: INDIRE (2025), L’intelligenza artificiale a scuola: come la usano i docenti?).

Ne siamo giustamente fieri e orgogliosi.

Ma andiamo con ordine.

L’Italia nel report Ocse

Il report Ocse ha analizzato anche l’esperienza italiana cui dedica diverse pagine.

Questi i punti principali che riguardano l’Italia citati nel testo:

• Linee guida e strategie nazionali: L’Italia ha sviluppato le “Linee guida per l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle istituzioni scolastiche (2025)”. Inoltre, l’Italia è citata tra i paesi che hanno formalmente affrontato l’IA generativa nelle strategie di sistema esistenti o pianificate, secondo un sondaggio europeo del 2025.

• Utilizzo da parte degli insegnanti: Il rapporto cita lo studio condotto da INDIRE con Tecnica della scuola nel 2025. Questo studio, in linea con ricerche di altri paesi, indica che gli insegnanti utilizzano questi strumenti principalmente per il lavoro di preparazione, come la creazione di fogli di lavoro, piani di lezione e attività.

• Percezione degli insegnanti (Dati TALIS 2024): In riferimento all’indagine TALIS 2024, l’Italia viene menzionata tra i paesi (insieme a Brasile, Cile, Costa Rica, ecc.) in cui meno del 20% degli insegnanti dichiara di sentirsi sopraffatto dalla crescente aspettativa di integrare strumenti digitali nell’istruzione (un fattore spesso considerato una barriera all’uso dell’IA).

• Adozione generale: L’Italia compare poi nei dati statistici che mostrano l’aumento degli utenti di ChatGPT come quota degli utenti Internet tra il 2024 e il 2025, seguendo il trend di crescita osservato nella maggior parte dei paesi OCSE.

Sintesi del rapporto Digital Education Outlook 2026

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta entrando rapidamente nei sistemi educativi di tutto il mondo, suscitando aspettative di un apprendimento più personalizzato, di pratiche didattiche migliorate e di una gestione dei sistemi più efficiente. L’OECD Digital Education Outlook 2026 si basa sulle migliori ricerche empiriche disponibili, esperimenti progettuali e intuizioni di esperti per esplorare dove la GenAI mostra potenzialità e come i soggetti coinvolti nell’educazione possano guidarne un’adozione efficace e responsabile.

Le evidenze dimostrano che la GenAI può estendere il supporto all’apprendimento personalizzato, migliorare la qualità del feedback e automatizzare alcune parti della valutazione. Tuttavia, questa comodità può avere un prezzo. Quando gli studenti dipendono troppo dalla GenAI, si riduce il coinvolgimento metacognitivo — cioè i processi mentali e lo sforzo che trasformano le risposte in comprensione. Questo provoca uno scollamento tra la performance nel compito e l’apprendimento reale (capitoli 1 e 2).

Mentre alcuni studi mostrano sia un miglioramento nei risultati degli studenti che nell’apprendimento, altri no, in particolare quando gli strumenti offrono soluzioni dirette piuttosto che supportare i veri processi di apprendimento.

Integrare efficacemente la GenAI nella didattica può richiedere che gli insegnanti incoraggino l’autonomia degli studenti e sottolineino l’importanza del processo — ovvero come pensano e imparano — piuttosto che del solo risultato. I sistemi ibridi che combinano la GenAI con modelli pedagogici espliciti, come strategie strutturate di tutoraggio o progettazioni valutative centrate sulle evidenze, mostrano risultati più promettenti rispetto ai chatbot generici (capitolo 2).

Apprendimento degli studenti con l’IA generativa: tutoraggio, apprendimento collaborativo, creatività

Uno degli usi più interessanti della GenAI è nel tutoraggio. A differenza degli schemi di dialogo rigidi dei tutor IA tradizionali, la GenAI può sostenere conversazioni flessibili e personalizzate, adattando spiegazioni e linguaggio alle esigenze individuali degli studenti. Alcuni tutor IA utilizzano metodi come la domanda socratica per sviluppare conoscenze disciplinari, pensiero critico e riflessione. Le evidenze sono ancora emergenti, ma i prototipi appaiono promettenti (capitolo 3).

Oltre al tutoraggio individuale, la GenAI supporta anche l’apprendimento collaborativo. Gli studi identificano quattro ruoli principali: fungere da hub informativo, generare materiali personalizzati per sostenere il lavoro di gruppo, fornire feedback agli insegnanti e agire come contributore-pari nei compiti collettivi. Sebbene le evidenze siano limitate, alcuni studi rilevano miglioramenti da piccoli a medi nell’apprendimento disciplinare e miglioramenti significativi nel pensiero critico e nel lavoro di squadra (capitolo 4).

La GenAI può anche supportare la creatività. Le evidenze suggeriscono che è più utile quando utilizzata lentamente, per favorire l’esplorazione iterativa e la riflessione, piuttosto che per generare contenuti istantanei (capitolo 5). In questo senso, può anche indebolire la creatività riducendo il pensiero originale. È importante notare che la GenAI ha il potenziale per aiutare studenti in contesti con infrastrutture digitali limitate. Un esperimento su larga scala nelle zone rurali del Brasile ha mostrato che, anche con connettività intermittente e attrezzature minime, l’IA poteva fornire feedback e orientamento. I modelli linguistici di piccole dimensioni funzionanti offline su dispositivi mobili rappresentano una promettente opportunità per colmare il divario digitale, nonostante i loro limiti tecnici (capitolo 6).

Potenziare la performance degli insegnanti con l’IA generativa

La GenAI promette di trasformare anche il modo in cui lavorano gli insegnanti, migliorando produttività e qualità didattica. Può già scrivere rapidamente sintesi, progettare esercizi e persino offrire supporto in tempo reale durante il tutoraggio. Ma c’è il rischio che un’eccessiva dipendenza dalla GenAI porti alla perdita di competenze e di expertise didattica. Un quadro concettuale su come esseri umani e IA possano collaborare propone tre approcci: sostituzione, complementarità e potenziamento.

La sostituzione di alcuni compiti deve essere valutata con cautela, per evitare la perdita dell’interazione tra insegnante e studente. Meglio la complementarità, cioè l’abbinamento del giudizio umano con l’efficienza della macchina. Ma l’approccio più efficace è il potenziamento attraverso il coinvolgimento collaborativo: in questo modello, insegnanti e IA lavorano fianco a fianco, criticando e perfezionando reciprocamente i propri output. Questo processo iterativo offre il massimo potenziale per migliorare la qualità dell’insegnamento, preservando al contempo il giudizio professionale (capitolo 7).

Ripensare chatbot assieme ai docenti

Uno dei problemi principali è che la maggior parte degli strumenti oggi disponibili è pensata per usi generici. I chatbot “pronti all’uso” raramente si allineano ai curricula. Ecco perché alcuni propongono sistemi GenAI educativi costruiti ad hoc. Questi strumenti possono essere co-progettati con insegnanti e studenti, dando agli educatori il controllo su come si comportano le macchine e su come interagiscono con gli studenti (capitolo 8). Per esempio, ciò potrebbe consentire agli insegnanti di regolare il livello di “allucinazioni” degli strumenti e di fornire feedback sulle interazioni IA-studente.

Diverse tecnologie GenAI sono già utilizzate per supportare i docenti, specialmente nell’istruzione superiore. Alcuni assistenti didattici IA, ad esempio, possono aiutare docenti, tutor e studenti in una vasta gamma di compiti educativi, pur mantenendo il controllo umano. Gli studenti hanno valutato uno di questi strumenti come comparabile agli assistenti umani in chiarezza, accuratezza e professionalità, anche se meno efficace in motivazione e orientamento allo sviluppo (capitolo 9).

Altre prime evidenze suggeriscono che gli strumenti GenAI educativi possano migliorare la qualità del tutoraggio online, soprattutto per insegnanti meno esperti. La ricerca evidenzia anche i vantaggi di materiali didattici e analisi generate dall’IA per facilitare un dialogo efficace in classe. Tuttavia, motivazione, relazioni e apprendimento socio-emotivo restano responsabilità intrinsecamente umane (capitolo 10).

Migliorare la gestione dei sistemi e delle istituzioni

La GenAI sta anche semplificando la gestione dei sistemi e delle istituzioni educative, abilitando nuove forme di classificazione e raccomandazione. A livello istituzionale, la GenAI sta già trasformando compiti amministrativi. Modelli basati su embedding possono mappare le equivalenze tra corsi e programmi, rendendo attività come l’ammissione, l’orientamento e l’analisi dei curricula più rapide e precise. Progetti pilota su larga scala mostrano elevata accuratezza predittiva ed efficienza, sebbene la collaborazione uomo-macchina resti indispensabile (capitolo 11).

Oltre al feedback, anche la valutazione standardizzata ad alto impatto è un ambito in cui la GenAI promette cambiamenti. Può generare domande d’esame su larga scala e progettare compiti più autentici, come scrittura e conversazione interattiva che simulano la comunicazione reale. In collaborazione con l’IA, gli insegnanti possono ottenere significativi guadagni di produttività (capitolo 12). L’impatto della GenAI sulla ricerca è anch’esso rilevante. Nelle scienze naturali, accelera tutto: dalla generazione di ipotesi alla progettazione degli esperimenti. La tecnologia sta già cambiando il modo in cui si fa ricerca in campo educativo e potrà migliorare i risultati dei sistemi educativi (capitolo 13). Ad esempio, dataset sintetici generati dall’IA che simulano dati educativi reali potrebbero ampliare le possibilità di ricerca e alimentare politiche e pratiche.

Se progettata con una solida pedagogia e un approccio centrato sull’essere umano, la GenAI può fare molto più che aiutare gli studenti a completare i compiti. Può approfondire l’apprendimento, migliorare la didattica e semplificare la gestione istituzionale e la ricerca. Ma questi benefici comportano anche dei rischi. Un’eccessiva dipendenza può trasformare gli studenti in consumatori passivi e gli insegnanti in semplici supervisori. Per liberare tutto il potenziale della GenAI, l’educazione deve superare i chatbot generici e puntare su strumenti progettati appositamente per l’ambito educativo. L’integrazione consapevole degli strumenti GenAI generali sarà fondamentale — per realizzare i benefici dell’apprendimento e per sviluppare la competenza digitale degli studenti in vista delle loro carriere future. La sfida per i decisori politici è garantire che la GenAI sia un partner dell’apprendimento, e non una scorciatoia.