Il potere di imparare, Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi

Il potere di imparare di Susanna Sancassani e Daniela Casiraghi è un volume che vuole rispondere a una domanda precisa: che cosa accade all'apprendimento umano in un'epoca in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni rendono disponibile, a chiunque e in qualsiasi momento, una quantità di informazioni che nessun individuo potrebbe mai padroneggiare? La risposta che le autrici offrono è articolata, spesso fondata su riferimenti bibliografici di peso, e nella sua prima parte genuinamente argomentata. Nella seconda, più operativa, succede però qualcosa che non può essere ignorato.

Il volume si divide in due parti nettamente distinte per tono, ambizione e coerenza interna. La prima,  intitolata "Un'intelligenza artificiale come mentore?", è un saggio teorico sull'apprendimento nell'era dell'incertezza, costruito su una solida impalcatura di riferimenti che va da Bateson a Bourdieu, da Piaget a Foucault, da Bandura a Paulo Freire. Le autrici, entrambe legate al METID del Politecnico di Milano, affrontano l'apprendimento e l'autoapprendimento contemporaneo con strumenti che appartengono alla tradizione delle scienze dell'educazione e della filosofia sociale, e lo fanno con rigore. La seconda parte, "L'apprendimento AI-mentored in azione", è invece un vero e proprio manuale operativo fondato sul modello dello Smart Learning Design sviluppato dal METID stesso, articolato in eventi cognitivi, ovvero: esplorazione, rielaborazione, applicazione, produzione, discussione, consolidamento, metacognizione; seguono i relativi suggerimenti su come l'IA possa supportare ciascuno di essi.

Esiste quindi un'asimmetria nel volume, persino, in qualche modo, nello stile della scrittura, e su questa asimmetria strutturale vale la pena soffermarsi.

Il filo conduttore della prima parte è un'idea legittima: se la conoscenza smette di essere un capitale raro perché i sistemi generativi la rendono accessibile in forma senza precedenti, allora il vero potere non risiede più nel possesso del sapere ma nella capacità di apprendere, con le autrici, l'agilità cognitiva. La formula scientia potentia est di baconiana memoria viene editata: il potere appartiene a chi sa apprendere, non a chi sa.

Questa tesi viene costruita con pazienza e lungamente argomentata. Le autrici mostrano come il rapporto tra sapere e potere sia storicamente mutevole: si modifica nel tempo dall'oralità preistorica alle accademie novecentesche, dal latino medievale agli LLM; ogni trasformazione nei supporti della conoscenza ha poi ridefinito non solo chi potesse accedere al sapere, ma anche chi avesse il potere di produrlo e legittimarlo. La ricostruzione storica dell'evoluzione delle forme del sapere, dall'Encyclopédie  fino ai modelli linguistici contemporanei passando per gli studi di Dewey, è ben condotta e chiara.

Il punto teoricamente più rilevante è la proposta del framework Human-as-Curator. L'idea di fondo è che il modello Human-in-the-Loop, pensato per garantire la supervisione tecnica dell'uomo sull'algoritmo, sia già insufficiente. Nell'ecologia cognitiva AI-mentored descritta dalle autrici, l'umano non è un controllore esterno che approva o corregge le azioni dell'IA: è il curatore del significato, colui che interpreta, negozia e orienta il senso delle azioni dell'IA all'interno di un orizzonte culturale e valoriale. La distinzione è reale e ha conseguenze: l'umano, in questa prospettiva, non è un residuo inserito a posteriori nel processo, ma il nodo riflessivo che mantiene aperto il senso dell'esperienza. L'IA, da parte sua, non è esecutore né sostituto, ma partner cognitivo che agisce nel mondo e lo ristruttura.

Su questa base, le autrici delineano un catalogo di competenze, definite plasticamente come dieci monete cognitive, che dovrebbero caratterizzare l'apprendente nell'ecosistema AI-mentored: metacognizione, pensiero transdisciplinare, gestione dell'incertezza, consapevolezza dei bias epistemici, dialogicità, tra le altre. Il catalogo è sensato, anche se non particolarmente originale: chi conosca la letteratura sull'apprendimento autoregolato o sul pensiero critico ritroverà concetti già ampiamente elaborati, qui ricollocati in un contesto più aggiornato.

La seconda parte del volume, come si diceva, è un'altra cosa. Non è un saggio ma un manuale, e questo in sé non è un difetto, semmai la domanda è se il manuale sia buono. Qui le cose si complicano.

Il modello Smart Learning Design, sviluppato internamente da METID, è una griglia funzionale per progettare percorsi formativi. La sua articolazione si suddivide in eventi cognitivi: esplorazione, rielaborazione, applicazione, produzione, discussione, consolidamento, metacognizione; questa suddivisione nasce dalla letteratura pedagogica, più volte citata: Gagné (gli events of instruction), Bloom (la tassonomia degli obiettivi cognitivi), Ausubel (l'apprendimento significativo e il ruolo delle conoscenze pregresse), Kolb (il ciclo esperienziale). Le autrici lo riconoscono esplicitamente nella parte finale, dove collocano lo Smart Learning Design in relazione con questi modelli più consolidati. Il problema è che questa contestualizzazione arriva tardi, quando il lettore ha già attraversato decine di pagine di esempi pratici: prompt suggeriti, protocolli di interazione con l'IA, infografiche; questi esempi compaiono senza sapere esattamente su quale tradizione pedagogica ci si stia muovendo.

Il risultato è una frammentazione che contrasta con la solidità della prima parte. I capitoli della seconda sezione hanno un andamento discontinuo e francamente appaiono scritti avvalendosi, in maniera tutto sommato ingenua, di un LLM: alcuni sono densi e utili, altri sembrano elenchi di suggerimenti operativi in cui il filo teorico si perde. L'uso estensivo di prompt preconfezionati, come «Chiedi all'IA di generare una mappa concettuale», «Usa l'IA come interlocutore critico»,  rischia di produrre esattamente l'effetto che le autrici vogliono scongiurare: una delega cognitiva anziché un'emancipazione. La stessa tensione tra apprendimento autentico e scorciatoia cognitiva, che nella prima parte era discussa con cura, nella seconda viene risolta con una fiducia forse eccessiva nella buona volontà del lettore. Inoltre il riferimento alle tecniche del prompt engineering e ai workflow da adoperare nell'uso dell'IA risulta fragile, tanto che nella maggior parte di questa sezione si succedono modelli di prompt apparentemente slegati l'uno dall'altro.

C'è anche un problema di coerenza interna. La proposta del curator, dell'umano come interprete attivo e non come utente passivo dei sistemi IA, male si concilia con un apparato didattico che fornisce, passo dopo passo, le istruzioni per interagire con questi sistemi. Formare un curatore non è la stessa cosa che fornirgli un manuale d'uso: la prima operazione presuppone un soggetto già attrezzato per giudicare, la seconda assume che basti seguire le istruzioni, insomma, l'idea del curatore come produttore di senso perché padrone del processo di significazione si perde poi in una miriade di prompt che appaiono, spesso, più adatti ad un manuale d'uso dell'IA per principianti.

Nonostante queste riserve, il volume ha un merito che non è scontato: prende sul serio la questione dell'apprendimento nell'era dell'IA senza ridurla né a un'utopia tecnologica né a un'apocalisse culturale. Le autrici non sostengono che l'IA sostituirà il pensiero umano, né che debba essere tenuta fuori dalle aule. Sostengono qualcosa di più difficile da argomentare: che l'apprendimento, proprio perché non può essere ridotto alla trasmissione di contenuti, diventa più centrale nell'ecosistema cognitivo in cui viviamo. E che questa centralità richiede di essere progettata, non semplicemente auspicata.

In conclusione, a chi si rivolge il volume? Il registro della prima parte è quello del saggio accademico di divulgazione; quello della seconda è, alternativamente il manuale per il formatore, per il principiante o lo studente. Chi legge entrambe le parti con la stessa aspettativa resterà probabilmente confuso da una delle due. Chi cercherà un framework teorico potrà fermarsi alla prima sezione: chi un manuale d'uso in aula, alla seconda.

Il potere di imparare è una lettura consigliata soprattutto a chi lavora nell'educazione secondaria superiore o nell'università, e si trova a dover progettare percorsi formativi in cui l'IA è già presente, volente o nolente. Non risolve il problema, ma lo formula con più chiarezza di quanto faccia la maggior parte della produzione corrente sull'argomento.

Post scritto con l'ausilio di Claude