I risultati vanno in due direzioni opposte.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/i0.wp.com\/www.jacopoperfetti.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/1787141016068.jpg?resize=722%2C945&ssl=1\")
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Dopo l\u2019adozione dell\u2019Intelligenza Artificiale, i voti nei compiti aumentano mediamente del 18% e il tempo necessario per completarli scende del 30%, passando da circa 64 a 45 minuti.<\/p>\n
Entro sei mesi, per\u00f2, i risultati degli stessi studenti negli esami svolti senza IA diminuiscono del 20%. Negli esami di ingresso ad alta posta in gioco il calo stimato arriva, nei due casi analizzati, al 18% e al 24%, con l\u2019effetto completo che emerge dopo circa due anni.<\/p>\n
Come evidenziato nella parte superiore di questo grafico pubblicato dall\u2019Economist, la distribuzione dei voti dei compiti si sposta nettamente verso destra dopo l\u2019utilizzo dell\u2019IA.<\/p>\n
In pratica, gli studenti consegnano lavori migliori.<\/p>\n
Nella parte centrale del grafico \u00e8 evidente come la curva si sposta verso sinistra, perch\u00e9 il tempo impiegato per terminare i compiti diminuisce molto.<\/p>\n
E questo \u00e8 positivo. Meno tempo per compiti migliori.<\/p>\n
La distribuzione dei risultati agli esami per\u00f2 si muove nella direzione opposta. Gli studenti che utilizzano l\u2019IA ottengono risultati peggiori quando devono lavorare senza il suo aiuto.<\/p>\n
\u00c8 una fotografia piuttosto chiara della differenza tra performance e apprendimento. Grazie all\u2019IA, gli studenti aumentano le performance, ma riducono l\u2019apprendimento.<\/p>\n
Le perdite di apprendimento si concentrano in circa l\u201980% degli utilizzatori di IA il cui comportamento \u00e8 compatibile con quello che i ricercatori definiscono homework outsourcing<\/em>.<\/p>\n Homework outsourcing: espressione utilizzata dagli economisti David Str\u00f6mberg, Victor Lei e Yanhui Wu per descrivere l\u2019uso dell\u2019intelligenza artificiale generativa come sostituto dello svolgimento diretto dei compiti scolastici. Gli studenti ottengono cos\u00ec risultati migliori nei compiti in meno tempo, ma delegando all\u2019AI parte del lavoro cognitivo possono imparare meno e peggiorare successivamente negli esami svolti senza assistenza.<\/p><\/blockquote>\n Gli studenti che continuano invece a dedicare ai compiti un tempo simile a quello di chi non usa l\u2019IA registrano perdite di apprendimento molto pi\u00f9 piccole.<\/p>\n Questo cambia parecchio la lettura dei risultati. La domanda utile riguarda cosa facciamo con l\u2019IA durante quei 45 minuti.<\/p>\n Possiamo chiederle direttamente la soluzione e guadagnare diciannove minuti. Oppure possiamo usarla per farci spiegare un passaggio che non abbiamo capito, costruire un esercizio simile, mettere alla prova il nostro ragionamento o ricevere un feedback.<\/p>\n In entrambi i casi abbiamo “usato l\u2019IA\u201d. L\u2019effetto sull\u2019apprendimento pu\u00f2 essere molto diverso. Il compito serve a produrre una risposta o a imparare?<\/p>\n Questa ricerca mette anche in difficolt\u00e0 uno dei meccanismi su cui la scuola si basa da molto tempo. Il compito viene assegnato per esercitare una competenza. Il voto sul compito viene poi utilizzato come indicatore, imperfetto, di quanto quella competenza sia stata acquisita.<\/p><\/blockquote>\n Con l\u2019IA le due cose possono separarsi. Uno studente pu\u00f2 consegnare un elaborato da 9 e possedere una preparazione da 6.<\/p>\n Pi\u00f9 gli strumenti generativi diventeranno capaci di produrre risposte corrette, meno il prodotto finale ci dir\u00e0 qualcosa sul processo che \u00e8 avvenuto nella testa dello studente.<\/p>\n