Anno LXXXIII Numero 7-8 - Luglio-Agosto 2026 5 e ragionamento, ma non assume responsabilità educativa. Il significato resta umano; la cura resta relazionale; la valutazione resta professionale. 2.4 Profili di apprendimento: pluralità, inclusione e cautela sul riduzionismo Il riferimento agli stili di apprendimento richiede cautela teorica e metodologica. Una parte consistente della letteratura ha criticato l’idea che l’istruzione debba essere rigidamente adattata a stili individuali diagnosticati in modo stabile, poiché le evidenze empiriche a sostegno del cosiddetto matching didattico sono deboli (Pashler et al., 2008). Ciò non significa negare la diversità degli studenti; significa, piuttosto, evitare una classificazione semplificata della pluralità apprenditiva. La differenza tra gli studenti riguarda ritmi, prerequisiti, linguaggi, motivazione, memoria di lavoro, competenze linguistiche, funzioni esecutive, background culturale, bisogni educativi speciali, disabilità, capacità metacognitive e condizioni emotive. La prospettiva dell’Universal Design for Learning offre un quadro più solido: progettare ambienti che prevedano molteplici modalità di coinvolgimento, rappresentazione, azione ed espressione, così da aumentare accessibilità e partecipazione per tutti (CAST, 2024). L’IA può contribuire a questa architettura fornendo spiegazioni a diversi livelli di complessità, trasformando un testo in mappa, generando esempi graduati, predisponendo esercizi progressivi e supportando studenti con difficoltà linguistiche o bisogni specifici. Gardner, con la teoria delle intelligenze multiple, ha contribuito a contrastare l’idea di un’intelligenza unica misurabile soltanto in termini logico-linguistici (Gardner, 1983/2011). Pur con le necessarie cautele rispetto all’uso scolastico semplificato di tale teoria, essa conserva un valore culturale: ricorda che la persona che apprende non è solo destinataria di contenuti, ma soggetto plurale, corporeo, linguistico, relazionale, simbolico, emotivo ed esistenziale. L’IA può sostenere alcune dipertinenza, accuratezza, tono e coerenza con gli obiettivi formativi. 2.3 AI literacy, etica e responsabilità educativa I quadri internazionali più recenti collocano l’IA educativa in una prospettiva esplicitamente antropocentrica. La Guidance for Generative AI in Education and Research pubblicata dall’UNESCO sottolinea la necessità di regolazioni, politiche e competenze umane affinché l’IA generativa sostenga insegnanti, studenti e ricercatori senza indebolire agency, inclusione, equità e diversità culturale (Miao & Holmes, 2023). I successivi framework UNESCO sulle competenze IA per studenti e docenti insistono sulla necessità di integrare conoscenze tecniche, etica, pensiero critico, uso responsabile e progettazione consapevole (Miao & Cukurova, 2024; UNESCO, 2024a, 2024b). Anche il quadro europeo procede in questa direzione. Il Regolamento (UE) 2024/1689, noto come AI Act, adotta un approccio basato sul rischio e include obblighi di alfabetizzazione all’IA per fornitori e utilizzatori professionali di sistemi di intelligenza artificiale (Unione europea, 2024). In ambito scolastico ciò implica che l’adozione di strumenti generativi non possa essere improvvisata: deve essere accompagnata da formazione, documentazione, trasparenza, controllo umano e tutela dei diritti. Le Linee guida del Ministero dell’Istruzione e del Merito per l’introduzione dell’IA nelle istituzioni scolastiche, adottate con DM n. 166 del 9 agosto 2025, recepiscono un impianto coerente: centralità della persona, equità, sicurezza, trasparenza, protezione dei dati, governance e ruolo insostituibile del docente (MIM, 2025). La filosofia dell’informazione e l’etica dell’IA aiutano a precisare il punto. Floridi (2022) propone di considerare l’IA come forma di agency artificiale: un sistema capace di produrre effetti e orientare azioni, ma privo di coscienza, intenzionalità personale ed esperienza vissuta. Questa distinzione è decisiva per la scuola. L’IA può simulare dialogo, spiegazione
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