di Pierluigi, Gracci, Guerra, Taddeo...

EDULEARN è una delle più importanti conferenze internazionali dedicate all'educazione e alle nuove tecnologie per l'apprendimento. Giunta alla sua diciottesima edizione, la conferenza riunisce a Palma di Maiorca oltre 800 tra ricercatori, professionisti dell'educazione e innovatori provenienti da tutto il mondo, offrendo uno spazio di confronto sulle trasformazioni che stanno ridefinendo il modo in cui insegniamo, impariamo e costruiamo conoscenza. I temi affrontati sono estremamente eterogenei. Dall'educazione della prima infanzia alla formazione universitaria, dall'apprendimento permanente all'inclusione, dalle metodologie didattiche innovative fino all'impatto dell'intelligenza artificiale nei contesti educativi. Una varietà che, a prima vista, potrebbe sembrare dispersiva, ma che, in realtà, restituisce un'immagine piuttosto precisa del momento storico di interconnessione ed interdisciplinarietà che stiamo attraversando. Caratteristiche che partecipano oggi alla costruzione di quello che potremmo definire un vero e proprio ecosistema dell'apprendimento.

Anche quest'anno il Dottorato Nazionale in Learning Sciences and Digital Technologies (LESDIT) si è presentato con numerosi contributi che affrontano il rapporto tra pedagogia, intelligenza artificiale e trasformazione digitale da prospettive differenti ma complementari.

Di seguito una panoramica delle ricerche che abbiamo proposto a EDULEARN 2026.

Gemini non riesce ancora progettare in Team-Based Learning

La micro-progettazione è considerata una delle parti più complesse dell'intero processo di instructional design (Piras et al., 2020). Nella ricerca, Francesco Gracci, Alice Pierluigi sotto la guida della loro supervisor, la prof.ssa Claudia Bellini hanno analizzato la capacità di Gemini 3.1 Pro di progettare lezioni secondo la metodologia del Team-Based Learning (TBL). Per farlo, si è sottomesso un prompt strutturato secondo le indicazioni di Google, comprensivo di un formato di lesson plan, cinque volte su Gemini. I cinque lesson plan derivati sono stati poi valutati da 3 valutatori indipendenti attraverso una rubrica specificamente creata per lo studio. I risultati mostrano che l'IA è efficace nel produrre una prima bozza del lesson plan, ma incontra difficoltà negli elementi più caratteristici del TBL, come la costruzione dei test individuali e di gruppo e la promozione della discussione tra studenti. Gemini può dunque avere solo una funzione di supporto: è sicuramente ancora lontano dal “sostituire” la progettazione didattica umana.

Riconoscere le micro-credenziali: la sfida del Processo di Bologna

Le micro-credenziali sono entrate nel Processo di Bologna come risposta alla necessità di certificare percorsi di apprendimento brevi, flessibili e diversi dai percorsi di studio tradizionali. In questa ricerca, Sara Guerra , sotto la supervisione della Dott.ssa Annamaria De Santis e del professor Tommaso Minerva, analizza tale processo con l’obiettivo di comprendere come strumenti già esistenti, in particolare l’ECTS e i Quadri delle Qualifiche, possano sostenere il riconoscimento delle micro-credenziali e quali limiti emergono nella loro applicazione.  I risultati evidenziano una sistematizzazione ancora lenta e disomogenea, nonché la necessità di un maggiore coordinamento a livello europeo, nazionale e istituzionale, al fine di definire condizioni di riconoscimento condivise e coerenti con l’architettura complessiva del Processo di Bologna. forse renderei più dettagliato

Rimettiamo al centro le persone

Nel loro studio, Luca Taddeo e la Dott.ssa Annamaria De Santis rimettono al centro le persone e i loro bisogni nei contesti digitali sottolineando l’importanza di stabilire relazioni significative anche in ambienti non del tutto favorevoli come quelli online. Attraverso la teoria dell'autodeterminazione, il paper proposto sottolinea come la relazionalità (relatedness) sia uno dei motori primari per la motivazione ed il benessere psichico. Sentirsi parte di una comunità mitiga l'ansia, potenzia l'autoregolazione e contrasta direttamente il rischio di abbandono. Pertanto, gli autori considerano cruciale abbracciare una dimensione profondamente umana per lo sviluppo di contesti online stimolanti e virtuosi basati su design in grado di generare una sensazione autentica di "presenza collettiva".

Definire KPI per una Learning Analytics Teacher-Centric

In questa ricerca, Shweta Roy Chowdhury, sotto la supervisione del Prof. Tommaso Minerva e della Dott.ssa Anna Maria De Santis, esplora come le learning analytics possano essere progettate per supportare in modo più efficace il processo decisionale dei docenti. Utilizzando i dati Moodle della piattaforma EDUNEXT Learn25DBe dashboard open-source sviluppate in Grafana, lo studio propone un framework di Key Performance Indicators (KPI) per docenti e basato su 4 dimensioni pedagogiche: engagement, progressione, interazione e indicatori di rischio. Nello specifico, il framework trasforma i dati grezzi generati dal LMS in informazioni utili e azionabili, aiutando i docenti a identificare studenti a rischio, monitorare la “salute” dei corsi e prendere decisioni tempestive basate sui dati.

Un framework basato su RAG per il recupero intelligente di contenuti negli LMS

In questa ricerca, Shiuli Jana, sotto la supervisione di Mihir Jana, sviluppa un framework basato sull’intelligenza artificiale per l’elaborazione e il recupero intelligente dei contenuti all’interno dei sistemi di gestione dell’apprendimento (LMS). Il framework integra tecniche di recupero semantico e la tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation),con l’obiettivo di elaborare materiali formativi in diversi formati e supportare la generazione automatica di riassunti, trascrizioni, quiz e altre risorse di apprendimento assistite dall’intelligenza artificiale. La ricerca è attualmente in fase di valutazione e si colloca nel più ampio sviluppo di ambienti di apprendimento digitale scalabili e potenziati dall’intelligenza artificiale.

Sia l’apprendimento sincrono sia l’asincrono  possono sostenere la fiducia degli studenti

Elham Mousavinasab , sotto la supervisione della Prof.ssa Claudia Bellini, presenta una precedente collaborazione con la Kashan University of Medical Sciences, Iran, in cui analizza gli effetti di due modalità di erogazione dell’e-learning  (sincrona e asincrona) sull’autoefficacia degli studenti universitari nell’apprendimento online. La ricerca, condotta attraverso un disegno sperimentale pre-test/post-test con 97 studenti universitari, confronta un gruppo coinvolto in sessioni live tramite Adobe Connect con un gruppo che ha seguito materiali multimediali in modo autonomo attraverso un LMS. I risultati mostrano che entrambe le modalità di erogazione migliorano significativamente l’autoefficacia percepita dagli studenti partecipanti nell’apprendimento online, senza differenze statisticamente significative tra i due gruppi dopo l’intervento. Lo studio suggerisce quindi che sia l’apprendimento sincrono sia quello asincrono possano sostenere la fiducia degli studenti nell’uso degli ambienti di apprendimento digitali, a condizione che tali ambienti siano progettati in modo chiaro, accessibile e coerente con gli obiettivi formativi.

L’Apprendimento adattivo può essere una risorsa promettente

In un secondo contributo, Elham Mousavinasab, insieme al Prof. Tommaso Minerva, presenta una precedente collaborazione con la Tehran University of Medical Sciences, Iran, dedicata allo sviluppo e alla valutazione di un sistema di apprendimento adattivo web-based per lo sviluppo professionale infermieristico. Il sistema è stato progettato per supportare il personale infermieristico nell’apprendimento del processo infermieristico avanzato e nell’uso delle classificazioni infermieristiche internazionali durante la definizione dei piani di cura per pazienti cardiovascolari. Il progetto integra componenti chiave degli ambienti di apprendimento adattivo, tra cui domain model, tutor model, learner model e interfaccia utente. Attraverso l’attivazione di 15 regole condizionali IF–THEN, il sistema propone diverse tecnologie adattive, tra cui adaptive presentation, adaptive navigation, adaptive solution analysis e adaptive feedback. La valutazione evidenzia un miglioramento significativo delle conoscenze, un alto livello di soddisfazione degli utenti e una valutazione positiva dell’usabilità da parte degli esperti. Questo contributo mostra, dunque, come l’apprendimento adattivo possa rappresentare una risorsa promettente per costruire percorsi formativi personalizzati, soprattutto in contesti professionali complessi come quello sanitario.

Uno sguardo sull’ecosistema dell’apprendimento

Osservati singolarmente, questi contributi affrontano sicuramente temi molto diversi: dalla progettazione didattica assistita dall’intelligenza artificiale alle micro-credenziali, dalle learning analytics all’apprendimento adattivo, fino alle dinamiche relazionali degli ambienti digitali. Considerati nel loro insieme, però, si può riscontrare una questione molto di più ampia.

L’apprendimento, oggi, non può più essere interpretato come un processo lineare né come il semplice risultato dell’interazione tra uno studente e un contenuto. È un ecosistema complesso, nel quale tecnologie, metodologie didattiche, dati, politiche educative e relazioni umane si influenzano reciprocamente, dando forma a esperienze di apprendimento sempre nuove.

Ed è forse proprio questo il messaggio che EDULEARN continua a trasmettere anno dopo anno: innovare l’educazione non significa semplicemente introdurre nuovi strumenti, ma imparare a comprendere la complessità delle connessioni che li legano alle persone, ai contesti e ai processi di costruzione della conoscenza.

Riferimenti

L. Piras, R. Reyes, and G. Trentin, Come disegnare un corso online. Criteri di progettazione didattica e della comunicazione. Milano: FrancoAngeli, 2020. Retrieved from https://series.francoangeli.it/index.php/oa/catalog/book/526