Quasi un quindicenne italiano su due usa almeno una volta alla settimana un chatbot di intelligenza artificiale per imparare. Il 39% se ne serve per fare ricerche preliminari, il 36% per riassumere un testo, il 30% per preparare la prima versione di un elaborato. E intanto cresce il tempo trascorso sui social network, aumenta la distrazione digitale in classe e si diffonde quella che l’OCSE definisce hasty reading: una lettura frettolosa, che attraversa il testo senza riuscire davvero a comprenderlo.
È dentro questa trasformazione che arriva il rapporto PISA 2025 dell’OCSE. E forse il punto più interessante non è stabilire se la tecnologia faccia “bene” o “male” alla scuola. È osservare che cosa accade quando strumenti capaci di modificare radicalmente il modo in cui leggiamo, cerchiamo informazioni e produciamo testi entrano in sistemi educativi che presentavano già fragilità profonde: disuguaglianze sociali, difficoltà nella comprensione, motivazione debole e relazioni educative non sempre solide. Il digitale, insomma, non arriva su un terreno vergine.
Un’ora sui social non è un’ora passata a leggere
Nel confronto internazionale emerge un cambiamento nelle abitudini dei quindicenni. Tra il 2022 e il 2025 è cresciuta la quota di studenti che trascorrono più di un’ora al giorno sui social network; l’aumento è vicino ai sei punti percentuali. Nello stesso periodo sono aumentati anche gli studenti che dedicano più di un’ora ai videogiochi, mentre diminuiscono quelli che usano il digitale per attività come cercare informazioni pratiche o creare contenuti.
Sono numeri che acquistano un significato particolare se messi accanto a quelli sulla lettura. L’OCSE registra una crescita della hasty reading: rispetto al 2018 è quasi raddoppiata la quota di studenti che percorrono velocemente un testo per arrivare a una risposta, ma rispondono in maniera errata.
Il rapporto registra i fenomeni. Leggerli insieme significa interrogarsi sul tipo di attenzione che l’ambiente digitale sta allenando.
Un social network è costruito intorno a una successione potenzialmente infinita di contenuti brevi, notifiche, immagini, video, commenti. Premia la velocità, il passaggio continuo da uno stimolo all’altro, la reazione immediata. La lettura necessaria per capire un testo complesso richiede quasi il contrario: permanenza, memoria, capacità di tenere insieme informazioni distanti, tornare indietro, sopportare perfino qualche minuto di noia.
È difficile pensare che ore trascorse ogni giorno nel primo ambiente siano completamente irrilevanti per le capacità richieste dal secondo.
Anche a scuola la distrazione è ormai misurabile. In Italia il 37% degli studenti dichiara che i compagni vengono distratti dall’uso delle risorse digitali nella maggior parte o in tutte le lezioni di scienze, contro il 28% della media OCSE. Gli studenti che riferiscono questa situazione ottengono risultati inferiori in scienze rispetto a chi non la sperimenta, anche tenendo conto delle differenze socioeconomiche.
Lo smartphone, dunque, non è soltanto uno strumento che entra in classe. Porta dentro la classe un’economia dell’attenzione che compete con la lezione.
Poi è arrivata una macchina che può fare il compito
Con l’intelligenza artificiale generativa il salto è ulteriore. Lo smartphone poteva distrarre lo studente dal compito. Un chatbot può svolgere una parte del compito al suo posto.
Secondo i dati italiani dell’indagine PISA 2025, il 47% dei quindicenni usa almeno settimanalmente chatbot di IA come supporto all’apprendimento, sostanzialmente in linea con il 46% della media OCSE. Il 39% li utilizza per una ricerca preliminare, il 36% per riassumere testi, il 30% per produrre una prima bozza. Soltanto il 9% dichiara di non utilizzarli mai o quasi mai per le attività scolastiche considerate.
È già un cambiamento enorme. Perché riassumere un testo non significa soltanto accorciarlo. Significa leggerlo, distinguere ciò che conta da ciò che è secondario, stabilire gerarchie tra le informazioni, comprenderne la struttura e infine riformularlo. Scrivere una prima bozza significa organizzare un pensiero prima ancora che scegliere le parole.
Se queste operazioni vengono sistematicamente affidate a una macchina, il rischio non è semplicemente che lo studente “copi”. È che salti proprio il processo attraverso il quale avrebbe dovuto imparare.
Il rapporto restituisce un quadro coerente con questa preoccupazione, anche se non lineare. Gli studenti che dichiarano di usare l’IA per svolgere determinate attività scolastiche tendono ad avere risultati inferiori rispetto a quelli che non la utilizzano per quegli stessi compiti. Ma emerge anche un altro fenomeno: un utilizzo moderato dell’IA genericamente destinato ad aiutare a imparare può associarsi a risultati migliori rispetto all’uso molto intenso o quasi inesistente. La differenza, allora, potrebbe stare precisamente nel verbo.
Usare l’intelligenza artificiale non equivale a delegare l’intelligenza all’intelligenza artificiale.
Chiedere a un chatbot di spiegare in un altro modo un concetto che non si è capito può aggiungere un’occasione di apprendimento. Chiedergli di riassumere il capitolo che non si è letto elimina invece proprio l’esercizio cognitivo che il compito avrebbe dovuto allenare.
Il problema non è quanto digitale, ma quale digitale
Anche i numeri sull’uso dei dispositivi invitano a uscire dalla contrapposizione tra scuola tecnologica e scuola di carta.
Gli studenti italiani dichiarano in media due ore al giorno di utilizzo delle tecnologie digitali a scuola per attività di apprendimento, contro 1,7 ore nella media OCSE. A queste si aggiungono 1,5 ore per attività ricreative, contro 1,1 nella media dei Paesi OCSE.
Il quadro internazionale mostra che un uso moderato delle tecnologie a fini didattici può accompagnarsi a risultati positivi, mentre l’uso molto intenso e quello ricreativo sono associati più frequentemente a performance peggiori. Il punto, quindi, non sembra essere il tablet in sé. È quello che il ragazzo fa con il tablet e quello che il tablet fa alla sua attenzione.
Ed è qui che la questione tecnologica diventa una questione sociale.
La tecnologia corre, la disuguaglianza resta
In Italia, tra il quarto degli studenti socioeconomicamente più avvantaggiati e quello più svantaggiato ci sono 80 punti di differenza nei risultati in scienze. È un divario leggermente inferiore agli 85 punti della media OCSE, ma soprattutto è un divario che nell’ultimo decennio non si è significativamente ridotto.
Questo significa che l’intelligenza artificiale non entra nella vita di ragazzi che partono tutti dallo stesso punto.
Un adolescente con buone competenze linguistiche, abituato a leggere, capace di distinguere una fonte affidabile da una mediocre e magari circondato da adulti in grado di aiutarlo può interrogare un chatbot, contestarne una risposta, chiedere spiegazioni ulteriori, confrontare informazioni, riconoscere un errore.
Un ragazzo con una comprensione del testo fragile può trovarsi davanti esattamente alla stessa macchina, ma non necessariamente possiede gli stessi strumenti per giudicare quello che produce.
Avere accesso alla stessa IA non significa avere accesso alle stesse opportunità.
È forse qui che sta cambiando la natura del digital divide. Per anni il problema è stato soprattutto la disponibilità materiale: chi aveva un computer, una connessione veloce, un dispositivo personale e chi non li aveva. Quella disuguaglianza non è scomparsa, ma oggi se ne affianca un’altra: la distanza tra chi sa usare strumenti potentissimi per aumentare le proprie capacità e chi può utilizzarli per evitare di esercitarle.
L’OCSE segnala del resto che gli studenti più avvantaggiati hanno maggiori opportunità di sviluppare competenze che consentono di valutare criticamente le informazioni prodotte dall’IA. È il rischio di un nuovo “AI divide”: non semplicemente avere o non avere la tecnologia, ma possedere o meno le capacità necessarie per governarla.
E la questione è tanto più delicata perché la tecnologia può nascondere il divario mentre lo approfondisce. Due studenti possono consegnare elaborati formalmente simili. Ma uno può aver costruito il ragionamento servendosi dell’IA per migliorarlo; l’altro può aver ottenuto dalla macchina un testo che non sarebbe stato capace di produrre né, forse, di comprendere fino in fondo.
Il prodotto finale assomiglia. L’apprendimento no.
Se la famiglia non basta, deve farlo la scuola
Qui entra in gioco la relazione educativa. I dati italiani mostrano che soltanto il 62% degli studenti ritiene che nella maggior parte delle lezioni di scienze l’insegnante si interessi all’apprendimento di ciascuno, contro il 69% della media OCSE. Il 58% dice che l’insegnante continua a spiegare finché gli studenti non comprendono, contro il 66% OCSE; il 65% dichiara di ricevere aiuto aggiuntivo quando ne ha bisogno, contro il 73%.
Sono percentuali che diventano ancora più importanti nell’epoca dell’intelligenza artificiale. Perché se imparare a utilizzare criticamente un chatbot viene lasciato alle famiglie, alle competenze individuali o semplicemente all’esperienza, la tecnologia rischia di riprodurre le disuguaglianze che prometteva di abbattere.
La scuola ha quindi davanti un compito apparentemente paradossale. Deve insegnare a usare strumenti capaci di leggere e scrivere al posto nostro, continuando però a insegnare ai ragazzi a leggere e scrivere senza di essi.
Deve insegnare a interrogare un chatbot, ma anche a dubitarne. A sfruttarne la capacità di spiegare, senza rinunciare alla fatica di capire. A distinguere una fonte da un’affermazione verosimile. A riconoscere quando una risposta è corretta e quando è soltanto scritta bene.
In questo senso la lettura profonda, che potrebbe apparire una competenza novecentesca nell’epoca dell’IA, diventa semmai più importante. Per riconoscere un errore della macchina bisogna sapere qualcosa. Per verificare una fonte bisogna comprenderla. Per formulare una buona domanda bisogna aver costruito un pensiero.
Il rischio di una scuola a due velocità
C’è quindi una possibilità positiva dentro questi dati. Un ragazzo che non può permettersi lezioni private può avere gratuitamente un tutor disponibile a qualsiasi ora. Uno studente può chiedere dieci volte la spiegazione di un’equazione senza provare imbarazzo. Chi incontra difficoltà linguistiche può ottenere traduzioni, semplificazioni e chiarimenti.
L’intelligenza artificiale può essere uno straordinario strumento di democratizzazione della conoscenza.
Ma la direzione opposta è altrettanto possibile.
Gli studenti che possiedono già gli strumenti culturali necessari possono utilizzare l’IA per andare più lontano; quelli che hanno maggiori difficoltà possono usarla per aggirare proprio gli esercizi necessari a colmare quelle difficoltà. E allora uno strumento disponibile per tutti finirebbe per allargare distanze che esistevano prima della sua comparsa.
È questa forse la domanda più importante che emerge dai dati OCSE. Non se vietare o accogliere la tecnologia. E neppure se l’intelligenza artificiale sia, in astratto, buona o cattiva per l’apprendimento.
La trasformazione è già avvenuta: i chatbot sono nelle case, nei telefoni e nei compiti dei quindicenni. I social occupano una parte crescente del loro tempo e competono quotidianamente per la loro attenzione.
La questione è quale scuola incontreranno.
Perché nell’epoca in cui una macchina può fornire una risposta in pochi secondi, il privilegio educativo potrebbe diventare qualcosa di molto antico: avere qualcuno che ti abbia insegnato a capire se quella risposta vale qualcosa.
