La Commissione europea, insieme all’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economici (OCSE), ha presentato il 18 giugno la versione definitiva del 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.
Presentando il framework 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.
Definizione di AI Literacy
Il framework provede avvio dalla seguente definizione di AI Literacy: l’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale rappresenta l’insieme delle conoscenze tecniche, delle competenze durevoli e degli atteggiamenti orientati al futuro necessari per vivere e operare in un mondo influenzato dall’AI. Essa consente a chi apprende di interagire con l’AI, creare con l’AI, gestirla e contribuire a orientarne lo sviluppo, valutandone al tempo stesso in modo critico benefici, rischi e implicazioni etiche.
Questa definizione (che si trova a pag. 5 del framework) si basa su definizioni già esistenti, tra cui quelle dell’ EU AI Act del 2024, dell’OCSE e dell’UNESCO.
L’alfabetizzazione all’intelligenza artificiale attinge alla ricerca accademica su una vasta gamma di argomenti come ben evidenziato dalla infografica qui sotto riportata e frutto della rielaborazione della infografica presente nel framework a pagina 16 trasformata e resa più complessa mediante l’inserimento di definizioni e spiegazioni dei riferimenti tecnici.
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 |
Le 19 competenze al centro del framework sono le seguenti:
Dentro l’architettura dell’AI Literacy Framework, 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 e il suo uso per la didattica
Sul sito del framework esiste 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 filtrando i risultati concentrandosi su ciò che è più rilevante per una specifica situazione. L’applicativo permette di esplorare la progressione di ciascuna competenza, le applicazioni in classe e le conoscenze, le abilità e gli atteggiamenti che la caratterizzano.
Lo screenshot che segue esemplifica l’avvio del processo
Ogni competenza combina conoscenze, abilità e attitudini e include aspettative di apprendimento e scenari di apprendimento per mostrare come viene applicata nella pratica.
A livello di supporto per il lavoro dei docenti la pagina interattiva è particolarmente utile incrociando le competenze di AI Literacy con il framework DigComp 3.0 e in particolare con i 522 learning outcomes (risultati di apprendimento), ovvero i descrittori granulari che traducono le competenze digitali europee in azioni concrete. I learning outcomes definiscono cosa un individuo deve sapere (conoscenze), saper fare (abilità) e come deve porsi (atteggiamenti) per ciascuno dei livelli di padronanza.
AiLit Framework è scaricabile dal sito: https://ailiteracyframework.org/
