di Pina Debbi

di Pina Debbi

Nel mondo dell'Intelligenza Artificiale Generativa, l'anno che si è appena concluso ci ha lasciato due concetti che offrono chiavi di lettura nuove: Capitale Semantico, tanto caro a Luciano Floridi (ne parleremo in una prossima newsletter) ed Epistemia, termine coniato dal gruppo di ricerca di Walter Quattrociocchi.

Quattrociocchi, professore ordinario dal 2023 (quando aveva poco più di quarant’anni), è a capo del Center of Data Science and Complexity for Society (CDCS) della Sapienza Università di Roma. Lavora sul fronte più duro dei sistemi complessi: network science, dinamiche collettive, processi di diffusione e formazione dell’opinione in ambienti digitali. Se vogliamo semplificare, la sua è una ricerca interdisciplinare in cui sociologia, psicologia sociale e semiotica vengono analizzate con i metodi delle “scienze dure”: una vera e propria fisica dei sistemi sociali. È, insomma, una figura di riferimento internazionale nello studio dei meccanismi che governano la circolazione dell’informazione (e della disinformazione) quando entrano in gioco reti, attrattori, feedback, contagio sociale: quando i fenomeni diventano veri e propri “ecosistemi” di variabili intrecciate.

Nell’ateneo romano guida un gruppo di circa 14 dottorande e dottorandi seguite/i una a uno, e coordina una rete di collaborazioni scientifiche molto ampia. I suoi lavori sono tra i più citati: nel 2026 conta già 235 citazioni (al momento in cui scrivo), e complessivamente ne raccoglie 24.135, con H-index 48. Per chi conosce i meccanismi della ricerca scientifica, è un’enormità. Chi frequenta LinkedIn lo conosce anche per lo spirito polemico e le entrate, talvolta a gamba tesa, contro l’hype dei tool generativi e contro certe semplificazioni divulgative. È un approccio che molto spesso divide, ma è coerente con la sua impostazione: quando la retorica sostituisce l’analisi dei meccanismi, lui alza il tiro e, tanto per utilizzare una metafora, "qualche volta spara ad alzo zero"

Venendo dalle scienze umanistiche, mi è capitato più volte di aggiungere che, con tutti i suoi limiti, l’IA generativa non è più solo uno strumento: è diventata un medium. Rimodella l’ecosistema anche dove non entra “ufficialmente”, perché opera ormai come pratica individuale e informale: tentativi, scorciatoie, micro-usi quotidiani. In questo contesto, la parola “epistemia”, proposta da Quattrociocchi e collegata, da un’altra angolatura, proprio al tema del “capitale semantico”, descrive un rischio preciso: l’illusione di sapere generata dalla plausibilità linguistica. Per LESDIT PhD Learning Sciences and Digital Technologies e Moredigital, ho incontrato Walter Quattrociocchi per comprendere bene i confini dell' Epistemia. Ne è uscita una conversazione netta, a tratti anche ruvida, ma utile proprio perché mette a fuoco un punto: la sue ricerche ci dicono che i Large Language Model producono linguaggio e non proprio verità o conoscenza.

Debbi: Epistemia, cosa sta cambiando nel nostro approccio all'IA?

Quattrociocchi: «Ci stiamo rendendo conto che l’oggetto che avevamo sotto le mani non era esattamente quello che ci hanno promesso. Ci hanno venduto una rivoluzione cognitiva, ma non perché ci fosse qualcuno che volesse truffarci. È che quando abbiamo visto l’automazione linguistica, il Large Language Model, dare risposte coerenti e interessanti, siamo scivolati subito nella stessa dinamica che Turing aveva già messo a tema: la capacità di una macchina di emulare il discorso umano. Il problema arriva subito dopo: vedendo un linguaggio coerente, automaticamente pensiamo che dietro ci sia una mente. Non mi interessa aprire la disputa tra “intelligenza sì / intelligenza no”. Mi interessa l’errore di categoria: attribuire alla tecnologia ciò che nasce tra output e interpretazione umana.»

Debbi: Ci dia una definizione di epistemia, come la spiegherebbe a una studentessa o a uno studente.

Quattrociocchi: Nel nostro linguaggio c’è uno scopo: comunicare anche per decidere. E nel processo di giudizio tendiamo a fare una verifica. Il giudizio è un processo epistemico: ci porta a prendere una posizione rispetto a un elemento fattuale. È dunque anche una decisione. Nel large language model questo passaggio non c’è: è simulato. Tu gli dici ‘dammi un giudizio sull’affidabilità di questa fonte’ e lui costruisce la sequenza di parole stetisticamente più plausibile rispetto a quell’input. Senza nessun tipo di verifica. Nel paper Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence abbiamo descritto la differenza tra il nostro processo di giudizio e quello di un LLM. Nel large language model possiamo definire la costruzione della sequenza come un random walk su un grafo pesato. Suona complicato, ma è un quadro molto strutturato, tipico della meccanica statistica e della fisica dei sistemi complessi. Ma per chiudere il cerchio l'articolo che ha trovato concorde un ampia parte della comunità scientifica è The simulation of judgment in LLMs è lì che grazie ai miei dottorandi abbiamo chiamato epistemia l’illusione della conoscenza quando l’unico criterio di “tenuta” è la plausibilità linguistica: la coerenza è solo interna, non c’è nulla di verificato.»

Debbi: Fino a che punto siamo consapevoli? Il vero rischio è solo quello della delega?

«Si continua a usare l’intelligenza artificiale generativa come se fosse un motore di ricerca. Ma prima, quando cercavi qualcosa su Google, ottenevi un elenco di fonti: poi stava a chi leggeva aprire, verificare, giudicare e scegliere. Qui quella fase si perde. Faccio un esempio: non so come funzionano i satelliti. E allora chiedo a un LLM di spiegarmeli. Io prendo quella risposta per buona. Ma il modello assembla una sequenza di parole attingendo a tracce provenienti da testi diversi, senza alcuna garanzia che ciò che sta dicendo sia stato verificato. Quando mancano dati può colmare i vuoti, e anche quando i dati ci sono, il modo in cui li ricombina non è necessariamente corretto. La plausibilità linguistica non garantisce che ciò che viene detto sia stato davvero compreso, né, soprattutto, controllato. Il large language model non “comprende” le parole che assembla: è come un estrattore. Come al lotto estrai numeri da un’urna, così il modello seleziona token e frasi in base a ciò che è comparso più spesso nei testi con cui è stato addestrato dando la risposta statisticamente più probabile. Oltre questo, non c’è niente.»

Debbi: Cito due obiezioni che sento spesso. Prima: con vincoli e prompt precisi il modello “non deraglia”. Seconda: oltre alla delega il rischio più profondo è l’omologazione. È così?

Quattrociocchi: «Il prompt è come l’inizio di una passeggiata in montagna: posso partire da punti diversi e mi metto in cammino. Il modello procede passo dopo passo: un token alla volta, (non una parola intera, ma spesso un frammento di parola) e costruisce una traiettoria seguendo i percorsi che ha imparato su una mappa fatta dei testi che ha visto, “i 150 milioni di libri”, per usare una semplificazione. L’effetto collaterale è che vengono privilegiati i sentieri più battuti. Restando nella metafora: i percorsi principali diventano sempre più larghi e più facili da percorrere; quelli alternativi, col tempo, si riempiono di fogliame e finiscono nel dimenticatoio. È così che si crea un’ulteriore omologazione linguistica, che diventa poi il materiale di cui si nutriranno anche i large language model del futuro.»

Debbi: Se ci spostiamo verso la didattica e l'apprendimento, che tipo di accorgimenti sono necessari, in un contesto in cui si sperimenta molto e si parla di personalizzazione dello studio..

Quattrociocchi: «L’epistemia si manifesta nella sua forma più grave quando non ho conoscenza dell’argomento e provo a imparare direttamente attraverso un large language model. In quel caso può diventare un generatore di contenuti comprensibili solo in apparenza. Lo vedo nei miei esami: c’è chi prova a usare il modello per studiare o per costruire un elaborato. Mi arrivano spesso le stesse cose, gli stessi errori. E sono errori gravi: lì capisci subito che non c’è comprensione. Il rischio è che si padroneggi la sintassi di ciò che gli LLM restituiscono, ma quando si entra nel significato la comprensione non è profonda. Il modello ricompone pattern linguistici: non verifica. Per questo, se lo usi per studiare al posto delle fonti, stai spostando l’apprendimento su un dispositivo che non ha un vincolo interno di controllo. Può essere uno strumento di supporto se la didattica incorpora fonti, esercizi di controllo, tracce di ragionamento verificabili, e se chi studia possiede già conoscenze di base.»

Debbi: Necessità e obbligo di AI literacy dico io, ma qual è l'antidoto e fino a che punto può spingersi l'Epistemia come "patologia"

Quattrociocchi: «Pensiero critico, sempre. E verificare ogni output. Perché l’epistemia crea un effetto distorsivo nella percezione e nella comprensione. Il problema diventa enorme quando arriva al decisore politico: chi dovrebbe disegnare le leggi. Se si assume senza verifica quello che un LLM propone, si costruisce su basi fragili.»

Debbi: Le sue critiche sembrerebbero quadi un rifiuto, ma lei la usa e se si in che modo?

Quattrociocchi: «È un correttore di bozze evoluto: mi facilita molto perché viviamo in un mondo estremamente verboso, che chiede continuamente articolazione del linguaggio. In genere scrivo dei draft, li faccio rielaborare e poi li rileggo: ovviamente esce un testo scorrevole. Il problema è quando lo si usa per fare altro: mi capita spesso di vedere persone che vogliono “fare le scienziate”, spiegarti come funzionano le cose, e costruiscono testi molto ben strutturati, argomentati, apparentemente solidi. Poi li leggi e ti rendi conto che non hanno capito dov’è il punto della questione: il testo suona bene, ma non regge. Provate a rifletterci: osservate quanto sono diventati lunghi i post sui social.»

di Pina Debbi

Che ruolo ha l’intelligenza artificiale nel processo creativo? Per capirlo bisogna dirlo subito: anche la creatività non è un’ insight, un' illuminazione che nasce dal nulla. Ha alle spalle cultura, tecnica, conoscenza profonda di un linguaggio. Se una persona non ha mai preso un pennello in mano, anche con la visione più potente difficilmente riuscirà a tradurla su tela. In musica vale lo stesso: scrivere, arrangiare, registrare richiede esercizio, esperienza, errori, un lavoro “invisibile” su cui poi si staglia la genialità del creare, fatta di talento, vita vissuta, emozioni. Per la newsletter di Capodanno parliamo di musica.

Pier Cortese, tra musica e tecnologia

Pier Cortese, romano è un cantautore, artista, produttore musicale e culturale. Si è fatto conoscere dal grande pubblico con Souvenir, uno dei brani più cantati nell’estate di una ventina d’anni fa; ha partecipato a Sanremo nel 2007 con Non ho tempo e, da allora, si è costruito un percorso da autore e produttore “di nicchia” (ha scritto anche per Niccolò Fabi e Marco Mengoni, ha prodotto Fabrizio Moro), ricevendo molti riconoscimenti dalla critica. Nell’ambiente musicale Pier è riconosciuto come sperimentatore: ama contaminare stili e formati, dalla canzone al teatro, e ha un rapporto naturale con le tecnologie.

Gli anni '70, il Rock Progressive e l'Ipad

Lo abbiamo incontrato al Lian Club durante una delle sue serate dedicate a rileggere il nostro passato musicale, in quest'occasione anni ’70 e rock progressive. Non solo canzoni ma anche testi che ci hanno riportati dentro il clima sociopolitico di allora: Banco del Mutuo Soccorso, PFM, brani come Impressioni di settembre,strumenti come il mellotron, sullo sfondo il post-’68 e gli anni bui del terrorismo. E qui arriva la domanda: cosa c’entra un musicista così eclettico con una newsletter di un dottorato in Learning Sciences and Digital Technologies? Nessun salto: c’entra perché la tecnologia, per lui, non sostituisce la creatività, la mette in moto offrendo possibilità infinite.

Pier Cortese e l'Intelligenza artificiale

Dopo aver suonato con l’iPad anni fa, oggi Pier usa l’intelligenza artificiale per creare una voce femminile “Her” con cui canta e dialoga come con un alter ego. E soprattutto, racconta, l’IA gli permette di bypassare la parte più lenta e dispersiva del lavoro: accorciare i tempi tra intuizione e prova, preservare l’emozione prima che si raffreddi. Qui sotto, la sua voce che racconta la sua "altra" voce.

L'intervista

Pier Cortese: Il rapporto con la tecnologia per me è stato sempre un’occasione, e potrei definirlo un fatto storico a prescindere dal tipo di strumento. Quando i primi campionatori sono nati, sono sempre stati oggetto di grandi discussioni. (Il campionamento è il riutilizzo di una parte di registrazione "campione o sample" in un altra incisione ndr). Per qualcuno la tecnologia del campionatore toglieva un po' l'aspetto vintage, quello più umano. La storia ha dimostrato che ogni volta che la tecnologia si è evoluta, i nuovi strumenti hanno contribuito ai momenti di grande creatività. L’intelligenza artificiale per me, come i campionatori negli anni ’70, è un mezzo per poter esprimere quello che già facevo, ma in una maniera diversa. Perché? Perché l’interazione con l’intelligenza artificiale mi permette di bypassare tutta una serie di tempistiche musicali dure e ripetitive. Quando compongo una canzone devo fare il provino, registrarla su un progetto, perdendo due giorni di tempo e nel lavoro tecnico di verifica spesso scivola via anche l'emozione perchè mi concentro su altro. L'intelligenza artificiale invece ora mi permette di velocizzare queste pratiche e di avere subito un feedback: faccio un esempio, voglio uno sfondo folk o in un altro genere e nel giro di pochi minuti posso ascoltarelo, sentire il mio riscontro emotivo e se funziona. Se il prodotto alla radice è ok posso lavorarci con la mia esperienza, perchè sono sicuro che emotivamente ha cuore, il focus è giusto e allora sono pronto a realizzarla.

Pina Debbi: Nello specifico come la utilizzi?

Pier: Quello che faccio con una parte di tecnologia musicale dell’intelligenza artificiale è sia creare delle voci che mi permettono di mettere in bocca, per esempio, in questo caso, a una voce femminile, le mie parole. Perole che nel riascolto assumono una profondità e un suono diverso. E poi interagisco con questo suono per creare un pattern emotivo denso, melodico, diverso. L'altra modalità, come spiegavo, è il risparmio di tempo, la velocità con cui posso comprendere rapidamente se quello che scrivo, sia di testo, che di melodia funziona, è in grado cioè di creare un'emozione.

Pina Debbi: Con questa voce femminile poi ci hai cantato insieme, che significato ha per te?

Pier Cortese: È il prolungamento di me stesso in una voce femminile. È il mio alter ego femminile voluto, cercato, sperimentato a lungo, provato e riprovato. È qualcosa che sento simile emotivamente, una mia proiezione, la mia parte femminile insomma: mi emoziona, quando canta è come se fosse me con una voce da donna ed è una sensazione molto particolare e forte.

Pina Debbi: Piccola provocazione: difficile ascoltare un uomo che parla di mettersi in contatto con se stesso e con le proprie emozioni...

Pier Cortese: Non sono il tipico maschio Alfa, io penso di avere da sempre un tipo di sensibilità più vicina a quella femminile, se sto male lo dico: io sono di quelli che fanno outing della propria fragilità, ed emotività totale. Altrimenti non potrei fare questo mestiere, Perchè per un musicista è fondamentale mettersi a nudo completamente. E tra l’altro rischiando di essere pure lasciati nudi in mezzo alla strada. Una volta che ho accettato questo fatto con le mie emozioni, non ho paura di niente, soprattutto di trovare la mia parte femminile.

Pina Debbi: Tu hai messo la tecnologia a disposizione delle emozioni: come costruisci i tuoi spettacoli, in particolare Music Feeling

Pier Cortese: Music Feeling parte proprio dall’esigenza di raccontare la musica traducendo certe parti emotive del nostro corpo, delle nostre sensazioni. Nel mio progetto itinerante ogni mese vado nei teatri, scelgo un’emozione, che sia la rabbia, la paura, la tristezza, la speranza, il piacere, l’erotismo e lo racconto attraverso le canzoni, la musica, dei monologhi, attraverso la poesia, attraverso ospiti in grado di portare un valore aggiunto. Questo mi aiuta anche nel processo di scrittura delle mie cose. Music Feeling nel mese di gennaio sarà a Bologna, a Milano, nelle Marche, a Pergola. È una performance che mi coinvolge molto, ricordo la faccia delle persone dopo ogni puntata di Music Feeling: sento hanno proprio bisogno di condividere le emozioni.

Pina Debbi: Torniamo al rapporto tra musica, intelligenza artificiale e tecnologia. Tu suoni, componi, canti dal vivo senza aiutini... La tecnologia può consentire di far musica a tutti o essere musicista rappresenta ancora un valore aggiunto?

Pier Cortese:Io penso che ci sia posto per tutti purchè si arrivi al cuore delle persone. Prendiamo l'autotune: dà la possibilità a ragazze e ragazzi che scrivono testi bellissimi e magari fanno più fatica a cantarel. Negli anni ’90, se non avevi delle caratteristiche vocali di un certo tipo, saresti rimasto a casa e magari lo spettatore avrebbe perso l’opportunità di sentire delle cose belle e importanti. Grazie all’utilizzo dell’autotune alcuni riescono a tirare fuori delle cose potentissime con la tecnologia. All’interno del nostro mestiere si giocano tante partite, non è uno sport solo. C’è spazio per tutti in maniera diversa, perché c’è chi fa musica per matrimoni è fortissimo e rispettabilissimo, c’è chi fa la/il fonica/o ed è rispettabilissimə, parliamo della fisica dei suoni, e ti cambia una performance. C'è chi è un artista e poeta dei testi, dell'armonia, della melodia. C'è chi non è diplomato al conservatorio eppure suona divinamente uno strumento. E infine chi canta benissimo però non sa scrivere e che facciamo? lo escludiamo perché non sa scrivere cosi come c'è chi scrive le canzoni da Dio ma non sa cantare. Insomma, la tecnologia è incredibilmente un elemento che amplifica le possibilità, una grande opportunità.

di Pina Debbi e Giacomo DI Noto

La traiettoria del metaverso somiglia a quella di molte "utopie" tecnologiche: nasce, piuttosto lontano, come visione radicale, esplode come fenomeno mediatico e oggi sembra dispersa nella normalità delle piattaforme. Negli anni Novanta del secolo scorso, film come Il tagliaerbe e The Matrix ne hanno alimentato l’immaginario; poi sono arrivati i mondi virtuali di Second Life, la vera rivoluzione, il primo network con le promesse di una nuova vita digitale, e l’illusione che avremmo potuto abitare la rete come un’estensione del corpo e della mente. L’irruzione di Facebook ha inseguito spazzato quell’universo di avatar, frantumandone la complessità, con i suoi profili alimentati dalla ricerca di like. E dopo un rialzare la testa con convinzione intorno al 2020, la virata verso l'intelligenza artificiale generativa sembra relegarlo ancora nel ruolo di grande incompiuto, sospeso tra due epoche. Insomma un'eterna promessa che interroga il nostro rapporto con la realtà, l'esperienza e il digitale.

L'intervista e le riflessioni di Andrea Gaggioli

Con il collega di Lesdit Giacomo Di Noto abbiamo organizzato un'intervista con chi del metaverso, e più in generale, della realtà virtuale e dell'interazione uomo macchina ha fatto il tema centrale della sua ricerca. Il protagonista è Andrea Gaggioli , tra i relatori più titolati del IEEE MetroXRAINE ,la conferenza internazionale di metrologia - di chi insomma costruisce metodi per misurare il mondo - nell'evento dedicato alla didattica e all'education. Gaggioli, Professore ordinario di Psicologia Generale all'Università Cattolica di Milano, super esperto di nuove tecnologie della comunicazione, nel 2012 (sembra una vita fa) scriveva cosi in uno dei più citati articoli nell'ambito psicologico, scritto insieme ai colleghi Cristina Botella Giuseppe Riva, Brenda K Wiederhold, Mariano Alcaniz, Rosa M Baños, nel tentativo di fissare il perimetro di un nuovo campo di ricerca: "le tecnologie positive includono quelle progettate per manipolare la qualità dell'esperienza attraverso la sua strutturazione, aumento e / o sostituzione, con l'obiettivo di aumentare il benessere e generare punti di forza e resilienza in individui, organizzazioni e società". In 13 anni la ricerca è cresciuta, e Gaggioli è riuscito a portare a termine numerosi progetti: la sua disponibilità ci permette di comprendere lo stato dell'arte del metaverso.

Pina Debbi e Giacomo Di Noto: Professore, lei ha contribuito a fondare il campo di ricerca della Positive Technology. Già prima del metaverso si ragionava sul rapporto fra benessere, emozioni e tecnologie immersive. Oggi sembra che il metaverso abbia perso centralità. Cosa è successo, secondo lei, a quella promessa di nuova realtà?

Andrea Gaggioli: Non credo che il metaverso abbia perso centralità. Da quando faccio ricerca su questo tema, dal lontano 1999, ho sempre visto alti e bassi nell’attenzione verso questa tecnologia. Non mi sorprende che oggi siamo in un nuovo “down”, dopo il boom determinato, a mio avviso, da una grande campagna di marketing, fallimentare, di Meta, che ha spinto una visione lontana dall’essere realizzata. Oggi lo stato del metaverso lo paragono al gatto di Schrödinger: per capire se è vivo o morto bisogna osservarlo. E la misura cambia a seconda del contesto. Nel verticale education, per esempio, io lo vedo ancora semi-vivo. In altri settori di nicchia rimane vitale, ma non è diventato quella tecnologia mainstream che prometteva di essere. Il fallimento, in fondo, è relativo alle aspettative: quando un’azienda da miliardi di utenti lancia una visione, la sproporzione tra promessa e realtà genera delusione. Lo stesso vale per Apple: aziende visionarie, piene di talento, ma che non sempre mantengono le promesse. Penso al Vision Pro: un dispositivo interessante, ma ancora di nicchia, lontano dall’adozione di massa.

Pina Debbi e Giacomo di Noto. Non si può comunque negare che siamo in uno dei momenti no. Questo, definiamolo, “declino” anche se, chissà, momentanto, del metaverso, secondo lei è stato accelerato dal lancio dell’intelligenza artificiale generativa, come se l’attenzione si fosse spostata di colpo da una promessa all’altra?

Andrea Gaggioli: Assolutamente sì. La tecnologia è fatta di ondate, e ora siamo nel pieno di una nuova. Ci sono già molti segnali che indicano come la bolla dell’intelligenza artificiale generativa stia giungendo a maturità e rischi di scoppiare. Gli investimenti miliardari sono stati enormi, ma l’adozione reale, pur significativa, resta sproporzionata rispetto al livello d’impatto. È una nuova bolla che ha semplicemente sostituito quella precedente. Basta guardare LinkedIn: chi prima si definiva metaverse architect oggi si presenta come AI architect. Aspettiamo il prossimo titolo!

Pina Debbi e Giacomo Di Noto: Lei ha guidato Metaversity un progetto dedicato alle esperienze educative. Il metaverso si è trasformato in qualcosa di più utile? Cosa avete imparato portando queste realtà immersive e aumentate dentro la formazione?

Andrea Gaggioli: Abbiamo imparato che il problema non è la tecnologia, né la voglia di innovare, che c’è, eccome, da parte dei docenti universitari, ma il “farlo davvero”. Costruire un servizio di didattica immersiva significa mettere intorno a un tavolo attori con ruoli diversi: studenti, docenti, amministrazione, comparto IT. Servono decisioni, investimenti, infrastrutture e, soprattutto, contenuti e supporto per trasformare la progettualità in realtà. Noi abbiamo immaginato un modello di servizio chiamato Metalab, che è sia un modello di instructional design immersivo, sia un modello di servizio vero e proprio: spiega come mettere ogni tassello al posto giusto per realizzare la didattica immersiva in un ateneo, valutando costi, impatti e competenze necessarie. La sperimentazione ha dimostrato che questo approccio è non solo fattibile e scalabile, ma anche sostenibile nei costi. Abbiamo poi definito la figura dell' immersive learning designer, un professionista che affianca il docente nella progettazione, nell’aula e nella valutazione della didattica immersiva, in un’ottica multidisciplinare e di miglioramento continuo. Questa figura, che noi già formiamo, non deve necessariamente avere competenze tecniche o di programmazione: deve possedere solide basi pedagogiche, psicologiche e progettuali,e saper dialogare con i tecnici. È un ponte tra il bisogno formativo e la soluzione tecnologica.

Pina Debbi e Giacomo Di Noto: Ripensando alla stagione del metaverso, ritiene che la ricerca sia stata travolta dall’hype, o c’era un’intuizione corretta che è stata semplicemente mal raccontata dai media e dal mercato?

Andrea Gaggioli: Credo che ogni investimento nella ricerca sia positivo. Durante la stagione del metaverso c’è stato un incremento di finanziamenti importante, come già era accaduto in passato: ogni volta che c’è un’ondata di interesse pubblico, arrivano le “vacche grasse” anche per la ricerca. La differenza rispetto all’industria è che noi ricercatori sappiamo gestire anche le vacche magre. Nel mondo industriale, invece, si cercano ritorni immediati o a medio termine, e questo è problematico, perché nel caso del metaverso non si è mai sviluppata una vera killer app. Si è cercato di trasformare una tecnologia che funziona molto bene in alcune nicchie, in una tecnologia universale, in grado di portarci in una nuova realtà. È stata una pretesa eccessiva, che ha finito per ridurre la credibilità di chi si occupa di questi temi. Oggi non puoi andare in azienda a parlare di metaverso senza che qualcuno alzi un sopracciglio. Ti dicono: “No, parliamo di AI”. È la nuova onda, la nuova moda. Ma, come tutte le onde, passerà.

Pina Debbi e Giacomo Di Noto: Torniamo allora alla Positive Technology, concetto che nasce per valorizzare il potenziale umano attraverso la tecnologia. In un’epoca dominata dall’intelligenza artificiale generativa, come possiamo mantenere questo approccio positivo, evitando di delegare le nostre capacità in nome della produttività?

Andrea Gaggioli: Con lo stesso spirito con cui ho contribuito a sviluppare la Positive Technology, credo che sia fondamentale mantenere lo sguardo sui bisogni reali delle persone e sulla loro esperienza con la tecnologia, non sulla tecnologia in sé. Quando fai questo cambio di prospettiva, capisci che non servono innovazioni fantascientifiche: basta quel piccolo bit che aiuta a risolvere un problema reale. Negli ultimi tempi sto riflettendo sul concetto di Mindful AI: un’intelligenza artificiale che non si limita a porre questioni etiche, ma che invita a un uso consapevole. La mindfulness, infatti, è attenzione rivolta alla mente, all’atto stesso dell’attenzione. Se l’intelligenza artificiale diventa un’estensione delle nostre capacità cognitive, allora la “Mindful AI” significa riconoscere e coltivare la consapevolezza di questa estensione, così da integrarla in modo responsabile nella nostra esperienza.

Pina Debbi e Giacomo Di Noto C’è una sovrapposizione tra Mindful AI e AI Literacy?

Andrea Gaggioli: Domanda molto interessante. Direi che la Mindful AI è un passo oltre la AI Literacy. La AI Literacy fornisce strumenti e competenze per usare una tecnologia: ti do un martello e ti insegno a piantare un chiodo. La Mindful AI, invece, lavora sulle competenze metacognitive: ti aiuta a capire cosa quel martello modifica nel tuo modo di pensare e di agire. Non si tratta solo di sapere come usare l’AI, ma di riflettere su come l’AI modifica i nostri processi cognitivi. È un lavoro metacognitivo, che richiede consapevolezza della distanza tra noi e lo strumento. Un esempio pratico: se chiedo a ChatGPT di risolvere un’equazione, sto delegando la mia cognizione. Se invece chiedo di spiegarmi come si arriva alla soluzione, sto usando il modello per “imparare ad imparare". non per delegare. Scrivere prompt in modo consapevole significa sviluppare competenze attraverso l’interazione, non solo ottenere risposte. In questo senso, la Mindful AI può agire in due direzioni complementari: da un lato favorisce la consapevolezza nell’uso, dall’altro diventa una vera e propria “palestra metacognitiva”, aiutandomi a osservare e comprendere i miei processi mentali. È una forma di metacognizione assistita, che mi spinge a esplicitare il pensiero, a rifletterci sopra e a costruire una relazione dialogica con la macchina. Non mi rende “più intelligente” perché delego, ma perché imparo a gestire con maggiore lucidità le mie capacità cognitive attraverso l’interazione.

Pina Debbi e Giacomo Di Noto Quali sono, secondo lei, le vere frontiere oggi dell’interazione uomo-macchina? Dopo realtà virtuale, aumentata e metaverso, la sfida è ancora tecnologica o ormai è diventata psicologica ed etica?

Andrea Gaggioli: Credo che la psicologia stia al XXI secolo come la fisica e la chimica sono state all’Ottocento e al Novecento. Quelle discipline hanno guidato la rivoluzione industriale, dalle macchine a vapore all’energia nucleare, fino all’informatica. Oggi ci spostiamo dall’infrastruttura all’esperienza, dai materiali alla mente. I protagonisti della nuova rivoluzione sono la psicologia e le neuroscienze. L’intelligenza artificiale, in fondo, nasce dall’incontro tra psicologia, neuroscienze, informatica e matematica. Penso a Donald Hebb, padre del connessionismo; a McClelland; a Geoffrey Hinton, (premio Nobel per la fisica 2024 ndr) che ha una formazione cognitiva; e a molti neuroscienziati che lavorano nell’AI. Le tecnologie diventano sempre più esperienziali, e l’esperienza sta alla psicologia come la cellula sta alla biologia. È inevitabile che la psicologia assuma un ruolo centrale. Anche Giorgio Parisi (Premio Nobel per la Fisica 2021 ndr), parlando della necessità di un centro europeo per l’intelligenza artificiale, che condivido, ha sottolineato l’importanza di includere gli psicologi nei team multidisciplinari. Ed è giusto così: se parliamo di “intelligenza artificiale”, chi meglio di uno psicologo può aiutarci a definire cosa intendiamo per intelligenza?

Pina Debbi e Giacomo Di Noto: Per chiudere, c’è un sogno o un progetto che le piacerebbe ancora realizzare in questo campo?

Andrea Gaggioli: Il mio sogno è che la tecnologia smetta di essere percepita come qualcosa di alieno rispetto all’essere umano. Non è colpa della tecnologia, ma del modo in cui la costruiamo. Vorrei che diventasse uno strumento capace di liberare, come direbbe Lincoln —i “migliori angeli della nostra natura”. Una tecnologia che non assista solo le capacità produttive, ma anche la consapevolezza e la transcendenza. Come tutti i prodotti culturali, la tecnologia può e deve aiutare l’essere umano a proseguire il suo cammino in ogni aspetto, anche quello più trascendente. Fare luce nel mistero che ci circonda è, in fondo, il compito della conoscenza. Se la tecnologia può aiutarci a illuminare quel sentiero, allora è davvero una cosa bella oltre che utile. Una tecnologia per gli umani, con gli umani e sugli umani, ma senza cadere nella trita retorica dell'”uomo al centro”. Andrei oltre il concetto di Human-Centered: più che centrata sull’essere umano, dovrebbe essere centrata sulla consapevolezza. Perché il mondo non finisce con l’uomo: siamo parte di un ecosistema più grande. Una tecnologia centrata sulla consapevolezza, qualunque forma essa assuma, è l’orientamento che dovremmo perseguire.

di Debbi, Ruggiero, Zampolini

L’idea di intervistare Susanna Sancassani per Moredigital è arrivata improvvisa durante una sua lezione sulla transdisciplinarità, ultima della serie di incontri organizzati dall’Università di Bergamo, che tutti e tre gli autori di questo testo stavamo seguendo dalle nostre città. L’insight è stato qualcosa che in questo anno e poco più di dottorato nessuno di noi aveva mai ascoltato, qualcosa che apre nuovi orizzonti nel nostro rapporto con l’intelligenza artificiale generativa e che ha a che fare con l' approccio alla conoscenza che i Large Language Model stanno trasformando.

Se guardiamo al passato recente, con l’avvento dei motori di ricerca ci siamo abituati a ricevere risposte che, pur digitali, rimanevano ancorate a strutture organizzative gerarchiche e lineari, come indici, alberi di navigazione o paragrafi ben definiti. Ora, con i LLM, ci troviamo davanti a strumenti che operano in modo conversazionale, multidisciplinare e altamente trasversale, aprendo nuove prospettive di esplorazione e costruzione della conoscenza.

E quello che ci aveva colpito è stato un passaggio che riportiamo più o meno fedelmente: "non è solo una questione di nuovi strumenti, ma è un cambiamento radicale nel nostro rapporto con il sapere. Gli LLM non sostituiscono le strutture di conoscenza tradizionali, ma le arricchiscono, introducendo modalità di accesso e interlocuzione che ci permettono di esplorare connessioni trasversali e di affrontare la complessità con una prospettiva transdisciplinare"

Questo cambiamento richiede un ripensamento profondo del modo in cui costruiamo, organizziamo e divulghiamo il sapere. La rivoluzione promessa dall’intelligenza artificiale generativa si annuncia ancora più profonda e ancora in gran parte sconosciuta, con ricadute su tutti gli ambiti della conoscenza e, in particolare, su quelli pedagogici e didattici. E allora partiamo proprio da quest’ultimo aspetto, fin dal momento embrionale.

Un'intervista illuminante

Quando si parla di Intelligenza Artificiale Generativa (IA gen) a supporto della progettazione didattica, cosa si intende? A che punto siamo?

Rispondo con una premessa necessaria: cosa si intende per progettazione didattica? Progettare la didattica vuol dire entrare nel merito della responsabilità del docente nei confronti degli studenti. In questa prospettiva, l’obiettivo del docente non dovrebbe più essere quello di selezionare i contenuti più interessanti o adatti alla lezione, ma di concentrarsi sulla trasformazione che vuole determinare nei suoi studenti. È un cambiamento di prospettiva importante: passare da “cosa dovranno sapere i miei studenti?” a “quale trasformazione voglio suscitare nei miei studenti?”. Nel momento in cui si affronta il tema della progettazione didattica, è possibile individuare due livelli:

1. Progettazione (macro e micro), che riguarda dunque il corso e il tipo di trasformazione che si vuole avviare negli studenti.
2. Strategia di valutazione, con il docente impegnato ad osservare se gli studenti hanno effettivamente intrapreso il percorso di trasformazione prefissato.

Oltre sessant’anni fa Jacques Derrida ha introdotto il concetto di scrittura come protesi della memoria. Per Derrida, la protesi è un abilitatore che espande le nostre capacità, rendendo possibile ciò che prima ci era impossibile. Se guardiamo all’intelligenza artificiale come a un abilitatore progettuale, il docente risulta “potenziato” e non sostituito. L’avvento dell’intelligenza artificiale generativa nella didattica ha un potenziale rivoluzionario insospettabile, perché entra come fattore abilitante per i docenti, assistendoli in ogni fase della progettazione didattica.

IA generativa dunque come abilitatore in grado di contribuire in modo sostanziale a tutte le fasi della progettazione didattica di un corso?

Assolutamente sì! Gli LLM, che stanno alla base di questa tecnologia, sono alimentati da dataset fortemente sbilanciati verso la cultura anglosassone, in cui la progettazione didattica è ben documentata. Di conseguenza, ChatGPT (e strumenti simili) risulta incredibilmente propositivo, in grado di fornire soluzioni pragmatiche ed efficaci in tempi ridottissimi. Questi chatbot possono suggerire risorse, materiali, idee e supporti per creare piani di lezione personalizzati, generare valutazioni calibrate su esigenze specifiche e molto altro. Inoltre, questa tecnologia rende possibili scenari didattici transdisciplinari, aiutando gli studenti a considerare le discipline non come compartimenti stagni ma come strumenti integrati per comprendere la realtà.

Può darci un inquadramento teorico del termine "transdisciplinarità"?

Per transdisciplinarità si intende la capacità di andare oltre il semplice mettere insieme concetti da discipline diverse, creando strutture che abbattono i confini tradizionali delle discipline stesse per produrre nuova conoscenza (Cropanzano et al., 2005). Tuttavia, il tema della transdisciplinarità non può prescindere da un nucleo di conoscenze strutturate di base.A livello di scuola primaria, sarebbe fondamentale selezionare un nucleo di conoscenze e competenze fondamentali, utilizzando metodologie di retrieval. Il grave errore è stato quello di allargare i curriculum senza una gerarchia chiara che individuasse un nucleo di conoscenze e abilità fondamentali e un altro nucleo limitato allo sviluppo di mindset, mentalità (ad esempio quello transdisciplinare). L’obiettivo è di stimolare negli studenti la costruzione di una nuova conoscenza utilizzando modelli concettuali che emergono da una disciplina e portandoli in una disciplina completamente diversa. L'incoraggiamento a esplorare e applicare concetti tra diversi settori del sapere può aumentare la fiducia nell'affrontare argomenti fuori dalla loro area di comfort o specializzazione, portandoli, a sviluppare una maggiore apertura mentale e un approccio più intraprendente verso l'apprendimento. È questo lo scenario ideale per meglio comprendere i problemi reali complessi. Questo processo solitamente richiederebbe tanto tempo e lavoro al docente, che ora può avvalersi dell’IA generativa per rendere lo sviluppo più efficiente e ugualmente valido. Un esempio stimolante prevede di domandare a ChatGPT di collegare il dipinto Guernica di Pablo Picasso con le leggi fisiche di Ohm. Il risultato è sorprendente!

Ma qual è la motivazione che dovrebbe spingere un docente a progettare (o riprogettare) la sua didattica?

Se consideriamo che molti docenti non hanno competenze specifiche in progettazione didattica, l’IA generativa può rappresentare un alleato prezioso per migliorare e adattare i propri corsi. Non solo, ma questo processo coadiuvato dall’IA generativa permetterebbe loro di risparmiare il tempo che avrebbero dovuto impiegare ad acquisire quella conoscenza. L’utilizzo dell’IA generativa, non bisogna vergognarsene, permette, in un certo senso e in determinati contesti, di risparmiare una grande quantità di ore di studio-lavoro perché una semplice conversazione con ChatGPT può guidare il docente verso una progettazione della didattica migliorata e, soprattutto, più efficace. È un discorso molto ampio che coinvolge il concetto di motivazione, sia intrinseca sia estrinseca. Sarebbe opportuno richiamare i docenti all’importanza del proprio ruolo e alla complessità della realtà contemporanea. Il tema della complessità della realtà dovrebbe stimolare i docenti verso una nuova responsabilità e presa di coscienza: affrontare temi, come il cambiamento climatico o le tensioni sociali, dovrebbe essere fonte di stimolo per riprogettare e adattare i propri insegnamenti in modo da fornire agli studenti non solo la conoscenza ma anche gli strumenti per affrontare la complessità della realtà. Un altro aspetto che dovrebbe convincere i docenti a utilizzare l’IA è la sua abilità a facilitare collaborazioni e connessioni dei docenti in comunità di pratica.

Perché proprio le comunità di pratica? Possono essere un buon esercizio per la formazione adulta?

Le comunità di pratica sono utilissime per creare gruppi di persone che condividono uno stesso interesse e sono spronate a migliorarsi vicendevolmente, fanno emergere dal basso le pratiche adottate e le condividono. A volte però non coltivano la visione prospettica, limitandosi alla risoluzione dei problemi che spesso non porta a una evoluzione delle prassi in nuovi scenari. Il rischio è quello di non uscire dalle proprie abitudini e usanze all’interno della comunità stessa anche se con un abilitatore esterno il rischio di può superare. A tal proposito, se guardiamo il mercato è possibile trovare conferme di quanto appena detto: dispositivi wearable come occhiali di realtà aumentata spesso sono realizzati da aziende che non hanno background né conoscenza nelle lenti ottiche. L’Intelligenza Artificiale può diventare il vettore della creazione di queste comunità. La sfida sarà quella di riuscire a integrare l’IA nei propri processi.

Chiudiamo l’intervista con un tema che spesso ritorna e che resta però sempre molto caldo: ritiene opportuno vietare l’utilizzo del cellulare in classe?

Il problema dell’utilizzo del cellulare in classe è un non problema, nel senso che nel momento in cui il docente è in grado di coinvolgere gli studenti e renderli partecipi della lezione, non sarà necessario vietare l’utilizzo dei cellulari. Da questo punto di vista, quello che oggi è il cellulare una volta era il bigliettino cartaceo che ci si scambiava tra compagni di banco. Se la lezione non è coinvolgente, gli studenti saranno sempre portati a distrarsi o a trovare altri stimoli. La domanda che bisognerebbe porsi è “come può un docente rendere il tempo della lezione veramente trasformativo per gli studenti?”. Ecco che in quest’ottica il cellulare diventa addirittura uno strumento, un alleato. Il problema non è dato dagli strumenti.

Verso un cambio di paradigma

Al termine del colloquio che avremmo voluto continuasse per ore,  la nostra sensazione di dottorandi è che ci stiamo avviando verso un cambio di paradigma nell'approccio alla conoscenza, anche se il termine potrebbe apparire eccessivo. A confermarcelo gli appunti delle lezioni che abbiamo riguardato: Susanna Sancassani ha già iniziato da tempo a cambiare le sue modalità: ha raccontato di aver iniziato a strutturare con i suoi studenti i contenuti delle lezioni sotto forma di interfacce GPT piuttosto che utilizzando le classiche dispense. Non si tratta di abbandonare libri o articoli, ma di integrarli in un contesto in cui le possibilità di accesso e rielaborazione della conoscenza sono più fluide e personalizzate. Perchè, e ci ha tenuto più volte a ribadirlo, l’uso degli LLM sottolinea l’importanza di mantenere spazi dedicati alla lettura e alla riflessione critica su testi complessi, fondamentali per approfondire e strutturare il pensiero.

Siamo, insomma, in una fase di transizione che offre nuove opportunità e solleva nuove domande. Come possiamo sfruttare questa trasversalità e flessibilità per affrontare i problemi complessi della nostra epoca? Come possiamo garantire che queste nuove modalità di accesso alla conoscenza non semplifichino eccessivamente il pensiero, ma lo arricchiscano? È un cambiamento ancora tutto da esplorare, ma estremamente carico di potenzialità.

Susanna Sancassani

Esperta di digital learning, metodi innovativi per la didattica e sviluppo della faculty. Dirige METID (Metodi e Tecnologie Innovative per la Didattica), la task force per l'innovazione didattica del Politecnico di Milano, che ha sviluppato progetti di rilevanza nazionale e internazionale nel campo del digital learning, come il portale Polimi Open Knowledge (POK) È docente del corso "Teaching Strategies" presso la Scuola di Dottorato del Politecnico di Milano e del corso "Digital Learning" nel Corso di Laurea Magistrale in Sociologia dell'Università Federico II. Inoltre, è membro del Consiglio Scientifico della SieL (Società Italiana di e-Learning) e dell'Editorial Board di "Digital Politics", rivista edita da Il Mulino.

di Pina Debbi e Federico Ruggiero

di Pina Debbi e Federico Ruggiero

Ci sono visioni e percezioni dell’ Università italiana che appartengono forse al senso comune, ma che portano con sé elementi di verità. Spesso l’immagine è quella di un’istituzione chiusa e autoreferenziale, lontana dal mondo produttivo e dalle esigenze della società, non sempre connessa con il mondo reale. La ricerca è spesso confinata al mondo accademico, e molti ricercatori si ritrovano, prima o poi, in un imbuto che preclude inevitabilmente il futuro lavorativo nel nostro paese, dopo anni di precariato sottopagato. Le strade possibili diventano due: unirsi alla schiera dei cervelli in fuga o cambiare direzione. Eppure, a partire dal 2013, le linee generali della programmazione universitaria, confermate di triennio in triennio dai diversi decreti ministeriali, hanno sottolineato il ruolo chiave della Terza Missione. Tra gli obiettivi strategici si indica proprio quello di “Favorire la Terza Missione, potenziando le attività di trasferimento tecnologico e di conoscenza verso il sistema socio-economico, le attività di public engagement, la gestione del patrimonio culturale e il ruolo dei poli museali”.

Ma cos’è la Terza Missione?

La Terza Missione ruota attorno a un concetto cruciale: l’impegno delle università, oltre alla didattica (Prima Missione) e alla ricerca scientifica (Seconda Missione), a contribuire allo sviluppo economico, sociale e culturale del territorio in cui operano. L’ANVUR (Agenzia Nazionale di Valutazione del Sistema Universitario e della Ricerca) la definisce come “propensione delle strutture all'apertura verso il contesto socio-economico, esercitata mediante la valorizzazione e il trasferimento delle conoscenze” attraverso la divulgazione scientifica, l’ottenimento di brevetti, il trasferimento tecnologico e altre attività connesse alla produzione di beni pubblici, comprese le attività culturali e artistiche. La Terza Missione è particolarmente rilevante quando si discute del rapporto tra università, imprese, enti pubblici e la società nel suo complesso. Per dottorandi e ricercatori, può rappresentare l’opportunità di dare valore ai propri progetti e di garantire un futuro anche in ambienti di ricerca esterni all’università.

Per approfondire le opportunità della Terza Missione, la redazione di Lesdit ha incontrato Daniela Andreini, Prorettrice all'innovazione e alla digitalizzazione dell'Università degli Studi di Bergamo, nonché professoressa ordinaria presso il Dipartimento di Scienze Aziendali, neoeletta come Direttrice del Dipartimento di Scienze Aziendali.

L'Intervista

Qual è, secondo lei, l'obiettivo principale della Terza Missione? Come crede che l'università possa migliorare il suo impatto sulla società attraverso questa attività? L’università crea conoscenza, innovazione e invenzioni. Tuttavia, se queste non vengono tradotte in un valore sociale, ambientale o economico, rimangono fini a sé stesse. Abbiamo vissuto momenti in cui l'università, a livello globale, aveva perso il contatto con la società. Erano venuti meno la relazione e lo scambio con il territorio, creando distorsioni nella percezione dell’università stessa. Oggi possiamo affermare che la Terza Missione è diventata un'attività vera e propria: è rendicontata, valutata e misurata dal Ministero e dall’Unione Europea. Restano però alcuni limiti: i percorsi di carriera dei docenti seguono ancora (forse troppo) la via delle pubblicazioni scientifiche, che restano il primo e più importante parametro per la loro valutazione. Diventa quindi difficile convincere i professori a orientarsi verso i progetti di ricerca applicata, preferita invece da docenti ordinari, con una solida affermazione alle spalle e una maggiore sensibilità verso questo tipo di ricerca. Un aspetto che in parte allontana l'Università dal contatto con la società. Inserire nella valutazione dei docenti anche la Terza Missione significherebbe premiare e supportare un tipo di ricerca davvero prezioso.

L’università italiana ha capito questo aspetto fino in fondo? L’eccellenza dell'università italiana si manifesta a macchia di leopardo: in alcuni settori si eccelle, mentre altri presentano forti criticità. Là dove si eccelle, si riesce a dialogare e a trasferire beneficio culturale, sociale ed economico al territorio e anche alle comunità internazionali. Più in generale, credo che ogni università abbia il suo fiore all’occhiello e molti atenei stanno implementando attività di ricerca applicata, anche grazie alla spinta dell’Unione Europea in questa direzione. Tutte le call richiedono rendicontazione e misurazione di questo valore e, se oggi le università vogliono essere attrattive e ottenere nuove risorse economiche, devono per forza orientare i propri progetti di ricerca verso la Terza Missione.

Torniamo a focalizzarci sui dottorandi e giovani ricercatori; l’università è un imbuto e non tutti possono rimanere all’interno del mondo accademico. Per la sua esperienza, che suggerimento darebbe a chi ha scelto di fare ricerca? Suggerirei di fare un "cross-check" tra il gap individuato nella letteratura, a cui si vuole rispondere, e le esigenze reali che si osservano sul mercato. Affinando la propria domanda di ricerca in modo che abbia valore per alcuni stakeholder della società, si evitano ricerche che rispondono solo a esigenze accademiche. Se si tenta di colmare un gap senza connessione con le reali esigenze del territorio e dell’università, rischiamo di spendere i migliori anni della nostra vita per aggiungere qualche riga al curriculum, ma senza un impatto concreto.

Quindi alla base c’è una questione di metodo? Applicare cioè il rigore accademico alla soluzione di problemi provenienti dal mercato e dalla società? Assolutamente sì. È fondamentale sviluppare un metodo scientifico, specializzarsi, studiare tantissimo e applicare il proprio metodo. Osservare e valutare i risultati, affinarlo quanto più possibile. Chi fa ricerca applicata deve avere una base scientifica solida. Per raggiungere questo obiettivo è necessario studiare continuamente, aggiornarsi e testare il proprio metodo, anche quando si commettono errori. È importante comprendere gli errori e ripartire, perché alla fine i risultati arrivano.

Lei vanta una grande esperienza nella Terza Missione, c’è un caso a cui si sente particolarmente legata? Nel 2008 ero una giovane ricercatrice e ho partecipato a una ricerca etnografica sui camionisti. In tre anni abbiamo raccolto dati, interviste, osservato le loro attività e dialogato con i manager. Da questa esperienza sono nati tre articoli scientifici di successo. È stata una ricerca bellissima perché ha risposto a esigenze specifiche di un’azienda con cui abbiamo collaborato per tre anni, e al contempo abbiamo dato risposte alla comunità scientifica, pubblicando articoli molto apprezzati. Non è sempre facile mettere insieme i due mondi, ma quando ci si riesce è una grande soddisfazione.

Se guardiamo al futuro dell’università, dove colloca la Terza Missione? Sono convinta che la ricerca applicata diventerà sempre più centrale. Per fare ricerca servono fondi, e questi si ottengono solo se le attività di ricerca hanno un impatto sociale, ambientale, culturale ed economico forte. Suggerisco a giovani dottorandi e ricercatori di immaginare la Terza Missione molto vicina ai propri progetti di ricerca. Rispondere alle esigenze del territorio e del mercato può rendere l’università sempre più attrattiva.

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Daniela Andreini (Ph.D.) è prorettrice all’innovazione e alla digitalizzazione dell’Università degli studi di Bergamo e professoressa ordinaria presso il Dipartimento di Scienze Aziendali, direttrice del Master in Digital Business Development presso la SdM- Scuola di Alta Formazione della stessa università. Dal 1 ottobre 2024 ricoprire il ruolo di Direttrice del Dipartimento di Scienze Aziendali. Le sue ricerche scientifiche si focalizzano principalmente sull’innovazione e digitalizzazione dei business model,, digital marketing and social media marketing. I suoi lavori di ricerca sono pubblicati in riviste scientifiche internazionali, tra cui: Journal of Advertising, Organization Studies, Journal of Advertising Research, Journal of Business Research, Industrial Marketing Management, International Journal of Information Management, Journal of Business Ethics, Journal of Business & Industrial Marketing e Journal of Service Theory and Practice. E’ membro dell’editorial board dell’Italian Journal of Marketing, consulting editor della rivista International Journal of Management Reviews, membro dell’editorial board di Journal of Product and Brand Management e componente del review board del Journal of Business Research. Ha infine sviluppato molti percorsi formativi innovativi per studenti universitari, manager e aziende e dal 2019 organizzatrice del Digital Day a Bergamo.

di di Pina Debbi

Il lungo applauso al termine del suo intervento al convegno dell'ANP, Associazione Nazionale Presidi, è stato il riconoscimento più significativo. Nonostante i suoi 80 anni, Derrick De Kerckhove continua a essere una figura di riferimento nel panorama contemporaneo della cultura digitale e della comunicazione, confermandosi il principale teorico in questo ambito. Sociologo, esperto di media e allievo nonché degno erede di Marshall McLuhan, De Kerckhove ha dedicato la sua carriera e i suoi studi all'esplorazione dell'intersezione tra tecnologia, mente umana e società. In un'epoca in cui l'intelligenza artificiale, i social media e le reti globali ridefiniscono costantemente il nostro modo di vivere e interagire, le sue intuizioni offrono ancora oggi una guida preziosa per comprendere e abitare l'innovazione.

Le intuizioni di De Kerckhove

Trent'anni fa, il suo libro "La pelle della cultura" presentava una visione della tecnologia come tessuto connettivo dell'individuo e della società. Oggi, ai tempi dell' intelligenza artificiale generativa De Kerckhove va ancora oltre, invitandoci a non temere l'innovazione ma a considerare il telefono cellulare o qualunque altro dispositivo che ci accompagna come un "gemello digitale", capace di restituirci e rielaborare tutte le informazioni e i dati della nostra vita che non avremmo mai il tempo di processare. Le macchine, invece, lo fanno in un istante.

di Martina Giorgi

A leggere il suo curriculum, Pier Cesare Rivoltella è il gigante italiano nel campo della Didattica delle Tecnologie dell’educazione e dell’Educazione Mediale e più in generale della ricerca: vanta oltre 500 pubblicazioni su riviste internazionali.  Le sue giornate, se diamo  un rapido sguardo alle sue attività,  sembrano durare ben oltre le canoniche 24 ore: Professore ordinario di Didattica e Tecnologie dell'educazione presso le Università di Bologna e del S. Cuore, ha fondato e dirige il CREMIT (Centro di Ricerca sull’Educazione ai Media, all’Innovazione e alla Tecnologia). È l’ attuale presidente della SIREM (Società Italiana di Ricerca sull'Educazione Mediale), dirige la rivista “REM – Research on Education and Media” e la rivista “EAS - Essere a Scuola”, è condirettore di “Scholè, editrice di pubblicazioni sui temi dell’ educazione e degli studi culturali”. Fa parte del comitato scientifico di diverse riviste specializzate, in Italia e all'estero. È membro della Commissione Scuola dell’Accademia dei Lincei, tiene corsi in diverse università italiane e straniere, e per concludere la presentazione è il coordinatore del Dottorato Nazionale LESDIT - Learning Sciences and Digital Technologies, e probabilmente ci è sfuggito qualcosa. Le sue lezioni sono inoltre super frequentate ed ha un altissimo indice di gradimento da parte di studenti e dottorandi che riesce a stimolare con proposte di lettura e una chiarezza inusuale.

IL Dottorarto Lesdit 

- M.G.: Perché ad un certo punto si è sentito il bisogno di creare un corso di Dottorato a livello nazionale in Learning Sciences and Digital Technologies?

- P.C.R.: L’idea originaria è stata di Pierpaolo Limone, al tempo Rettore dell’Università di Foggia, che aveva intravisto nel PNRR la possibilità di avviare un progetto ambito: offrire uno spazio di formazione specifico a giovani studiosi che intendano sviluppare competenze di ricerca nell’ambito delle tecnologie digitali. Si tratta di un ambito trasversale a diverse scienze (didattica, psicologia, sociologia, filosofia, informatica, solo per citarne qualcuna) che in un Dottorato di interesse nazionale si era e si è convinti possa trovare un luogo di riflessione scientifica e progettualità operativa.

- M.G.: Che significato ha la trasversalità e come se la immagina? Perché è importante creare questo tipo di rete tra le università del Paese? 

- P.C.R.: Nella complessità,  i punti di vista disciplinari a sé stanti non sono sufficienti per comprenderne il significato. Servono scienze di sintesi e/o una forte cooperazione fra tradizioni di ricerca differenti. Questo significa ibridare metodologie e approcci, incoraggiare il confronto e la ricerca in comune, praticare il prestito cognitivo da un dominio di sapere all’altro. Di qui l’idea che il Dottorato offra ai docenti del Collegio uno spazio di lavoro in comune fino a trasformarlo in una comunità di pratica professionale. Ci stiamo provando: il kick off meeting di Bologna ha avuto proprio questa finalità, come l’avrà la Summer School del prossimo mese di settembre ai Lidi ferraresi. 

- M.G.: In un contesto internazionale come si colloca il programma di dottorato in LESDIT e qual è la sfida più importante che vuole affrontare?

- P.C.R.: La vocazione internazionale fa parte del LESDIT. Prende corpo in una forte sporgenza dell’attività formativa e di ricerca verso le università e i centri di ricerca stranieri e anche nell’intenzione di attrarre studenti da altri Paesi. 

Riguardo la sfida, io credo che sia una molto ambiziosa: fornire agli studi sulle tecnologie digitali per l’apprendimento una base scientifica multidisciplinare per formare una nuova generazione di studiosi aperti, flessibili, cognitivamente agili, abituati alla collaborazione.

Il futuro dei dottorandi Lesdit 

- M.G.: Come si immagina fra 10 anni i dottorandi che intraprendono questo percorso e quali figure professionali formerà Lesdit?

- P.C.R.: Uno degli obiettivi di questo Dottorato è di promuovere una cultura della formazione dottorale che non pensi necessariamente solo all’Accademia come uscita professionale. Il dottorato è il terzo livello dell’istruzione superiore e deve essere pensato come un’opportunità di occupabilità in più anche nella direzione dell’azienda e delle altre organizzazioni complesse. La partnership con realtà industriali fa parte di questa intenzionalità che andrà sviluppata ulteriormente. Certo la formazione per l’Università continua a rimanere un’uscita professionale possibile. In questo caso lo stile che stiamo curando di far assumere ai dottorandi è fortemente collaborativo e tale da unire serietà metodologica e cultura del lavoro con un forte spirito di comunità e il piacere della socialità. Va promossa una nuova cultura dell’Università, meno interessata ai piccoli giochi di potere e alla coltivazione del Sé e più improntata a franchezza, trasparenza, sincerità nei rapporti e nel lavoro scientifico. Come Bourdieu spiegava benissimo in quel grande libro che è Il mestiere di scienziato c’è tutta una serie di competenze fini che devono appartenere allo studioso che prescindono dalle sue conoscenze nella sua disciplina: sono competenze che riguardano lo standing, il saper stare, e che coinvolgono la sfera umana. Insomma: donne e uomini, prima che ricercatrici e ricercatori. 

- M.G.: Qual è la caratteristica che più l’ha colpita in positivo del 39° ciclo e  qual è stato il primo impatto sui dottorandi?

- P.C.R.: L’impatto è molto buono. Si tratta di un gruppo dotato di grandi individualità e ricco nella sua composizione: la compresenza di profili di provenienza da scienze hard e soft e di età diverse (dai giovani ai profili più adulti) conferisce al dibattito e al confronto interno un grande interesse ed è di grande stimolo per il docente che si confronta con loro.

- M.G.: Cosa consiglia ai  dottorandi che hanno appena iniziato quest’ avventura?

- P.C.R.: Rispondo con un motto cui Paulo Freire, il grande educatore brasiliano, era particolarmente affezionato: “Sem esta inquietude que me move, nem ensino nem aprendo”. Non serve la traduzione. L’inquietudine di cui parla Freire è la curiosità intellettuale, il non sentirsi mai arrivati, il non essere mai soddisfatti, la costante sporgenza verso un oltre. È la cifra del ricercatore e dell’educatore. Per me è sempre stata ed è ancora oggi di grande ispirazione.

Intelligenza Artificiale e Media Literacy Education 

- M.G.: L’intelligenza artificiale ha velocizzato molti processi e le sue ripercussioni iniziano ad essere evidenti anche nell’ambito educativo, come ci si pone di fronte ad essa e alle nuove tecnologie che inevitabilmente arriveranno?

- P.C.R.: I contesti educativi non devono porsi solo il problema di come sviluppare pensiero critico nei confronti dell’IA ma anche di come promuovere una cultura dell’IA per rendere i soggetti abili a conoscerne e usarne il linguaggio e le logiche». 

- M.G.: I dottorandi saranno in grado di diventare promotori di un’alfabetizzazione ai media e con quali presupposti si potrà farlo grazie all’aiuto dei diversi ambiti disciplinari? 

- P.C.R.: Un dottore di ricerca del LESDIT non potrà non essere media literate e capace lui/lei stesso/a di Media Literacy Education. Il modo è fare proprio uno stile mediaeducativo. Di questo stile sono ingredienti fondamentali: 1) il senso critico. Essere consapevoli e sospettosi, dubitare delle soluzioni semplici, problematizzare sempre; 2) la responsabilità. Assumersi sempre l’onere di valutare in anticipo gli effetti delle proprie scelte comunicative e fare altrettanto con gli altri; 3) la resistenza. La Media Literacy è una dimensione sociale. Non si è critici e responsabili solo per se stessi ma anche per gli altri e questo non sporadicamente ma sempre, in ossequio a una sorta di habitus, di atteggiamento permanente di mobilitazione mediattiva.

A queste dimensioni di professionalità possono concorrere tutte le discipline, a patto che siano sorrette da analoghe consapevolezze.

Consigli di lettura “indispensabili” per i neofiti

- M.G.: Quali sono i 5 libri che consiglia a coloro che vogliono approfondire e si stanno approcciando alla cultura digitale?

- P.C.R.:Premessa: i libri invecchiano presto, soprattutto quelli che si occupano di media digitali. Oggi direi questi cinque (e chiedo scusa se qualcuno è mio o vede il mio zampino).

1. D.J. Bolter, Plenitudine digitale. Il declino delle culture d’élite e l’ascesa dei media digitali, Minimum Fax, Roma 2020.

2. S. Moriggi (a cura di), Postmedialità. Società ed educazione, Raffaello Cortina, Milano 2023.

3. C. Panciroli, P.C. Rivoltella, Pedagogia algoritmica, Scholé, Brescia 2023.

4. B, Stiegler, Reincantare il mondo, Orthotes, Napoli 2012.

5. S. Tisseron, 3-6-9-12. Diventare grandi con gli schermi digitali. Nuova edizione italiana aggiornata e ampliata, Scholé, Brescia 2024.

(1) Panciroli C., Rivoltella P. C. (2023). Pedagogia algoritmica. Per una riflessione educativa sull’Intelligenza Artificiale, Scholé ed. Morcelliana, Brescia, p.10.