Pensare l’apprendimento e l’insegnamento

Come vai? 10 ore di fila. E' una macchina. Conosco il confuso. Di mostramelo. Se trattà la di una scena del film Matrix. Vela ricordate, NIO entra in un ambiente da destramento e sembra che basti caricare una competenza per poi poterla applicare. Come se imparare fosse semplicemente una questione di Download. Questo è il potere di imparare. Podcast condotto da Susanna San Cassani e Daniela Casiragi. Produuto da Metid Learning Innovation del Politecnico di Milano. Per esplorare le connessioni tra intelligenza artificiale e apprendimento. Perché ci piace tanto questa scena di Matrix? Perché promette una scorciatoia? Imparare in un attimo. Ma ne sappiamo che non simpare in un attimo? E soprattutto non simpare senza attivazione senza impegno? In particolare, senza impegno cognitivo. E' un attimo che si è un attimo. Cosa può fare? Cosa non può fare? Dove sbaglia? Cosa nasconde? E' questo in modo dinamico perché cambiano i confini ogni giorno. Dall'altro, progettare la didattica, scegliere quando usare la "i" come usarla e soprattutto perché usarla. Sempre in accordo con gli obiettivi di apprendimento più chiari possibile e avendo in mente i principi di base di come funziona l'apprendimento. Abbiamo la fortuna di avere con noi oggi, Marina de Rossi. Marina de Rossi è docente ordinario di didattica generale all'università di Padua, esperta di tecnologia e metodologie per la didattica ed è anche delegata del rettore alla formazione degli insegnanti e la didattica innovativa. Buongiorno, Marina. Buongiorno. Grazie per questa interessante occasione per poter parlare di un tema veramente all'attualità e all'interesse di tutta la funzione che può svolgere la docenza a tutti i livelli. Non tema che ci sta proprio a cuore in questo momento. E perché in tema delle competenze chiave per l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella didattica universitaria è un tema caldissimo. Un tema fondamentale è proprio l'integrazione. Non solo adesso, relativa all'intelligenza artificiale, ma è già da molti anni che il problema di com'entegrare le tecnologie nella didattica, quindi nei processi di insegnamento e nei processi di apprendimento è un tema di interesse e di approfondità ricerca. Sintetizzando si può dire che le competenze fondamentali si basano su due macroare importanti che appunto oggi rispetto all'uso dell'intelligenza artificiale diventano ancora più specifici, quindi una di tipo più struttamente tecnologica e l'altra macroare a più metodologica di didattica. La prima macroare struttamente tecnologica si basa sulla necessità che i docenti abbiano una avanzata anche al fabbettizzazione digitale, che riguarda proprio la capacità di avere una solita comprensione di quelli che sono i principi fondamentali dell'utilizio dell'intelligenza artificiale e delle applicazioni che possono essere specifici e utili nei processi di insegnamento apprendimento. E questo include familiarità con alcuni concetti base ad esempio di machine learning, di processazione dell'inguaggio naturale, di data analytics e quindi questo richiede anche che i docenti si hanno in grado di valutare criticamente le potenzialità, ma anche i limiti delle diverse tecnologie dell'intelligenza artificiale disponibili per l'insegnamento. Ma abbiamo bisogno anche di una formazione in un'altra alle assolutamente rilevante, cui tu facevi c'ennoprima, la della metodorogie, certamente, esattamente. Quindi per quanto riguarda quella macroarea che potremo definire proprio un metodologica didattica, comprende alcune competenze fondamentali che sono poi fondamentali per l'integrazione di tutte le tecnologie che possono essere utili nella didattica, ma in particolare nella dimensione dell'utilizio dell'intelligenza artificiale e fondamentale, avere questa competenza di progettazione integrata. Una progettazione didattica integrata al digitale per poter attuare efficacemente la cosiddetta didattica ibrida, che non preveda solo dei formati e un'integrazione eventualmente tra modalità diverse di erogazione della didattica presenza e distanza, ma soprattutto sabbia integrare quello che è l'apporto delle risorse degli strumenti dell'intelligenza artificiale con quella che è l'interazione umana del docente e naturalmente anche della partecipazione vi studentesse e studenti, quindi questa è proprio una prima competenza fondamentale. Nell'respetto alla tua esperienza, quella quesizione di quale macroarea è più sfidante per i docenti universitari? sfidante sicuramente la seconda macroarea, cioè quella metodologica didattica, perché la prima dal punto di vista tecnologico certamente può apparire più complessa, soprattutto per docenti diare disciplinare, magari più lontane da quelle scientifico tecnologiche, però una formazione di questo tipo è più facile da acquisire, perché sono informazioni che appunto vanno a costituire quel substrato di base che poi consente di capire alcuni meccanismi. Quella più complessa esfidante e lo è, lo stiamo vedendo da decenni facendo ricerca, quella metodologica didattica, perché richiede proprio un cambiamento di paradigma nel momento in cui si progetta la didattica, la si attuano, si utilizzano, si pensano, si scelgono gli strumenti per andare a cambiare implementando e potenziando alcuni processi. Quindi questo richiede proprio una grande capacità che è della seconda competenza, che è di lesibilizzare il proprio ruolo. Quindi questo è estidante per i docenti, perché cambiando appunto il paradigma da una didattica più trasmissiva ad una attiva partecipativa interattiva nella qual'interazione interviene anche come partner la tecnologia, in questo caso, la tecnologia dell'intelligenza artificiale richiede di cambiare appunto ruolo. Tu questo piacerebbe proprio chiederti, ma dal punto di vista metodologico e delle competenze metodologiche dei docenti, che sfide nuove porta l'intelligenza artificiale rispetto alle tecnologie precedenti. L'intelligenza artificiale ha una potenza enorme nella capacità di assumersi alcuni compiti che sono compiti che tradizionalmente erano dell'insegnamento, dell'insegnante. Pensiamo soprattutto all'intelligenza artificiale generativa che ha la capacità anche di produrre contenuti, di essere di supporto, come può essere un docente effettivamente, all'apprendimento di contenuti e alla sfida che può porre agli studenti anche di interagire. Quindi, i docenti, in questo caso, devono rafforzare appunto le loro competenze per imparare ad essere più dei facilitatori dell'apprendimento, dei coach, dell'apprendimento, interagendo e triangolando con questo nuovo elemento, con questa nuova dimensione, che può essere oferta dall'intelligenza artificiale. Quindi, questo include anche la capacità di guidare gli studenti, anche a un uso critico delle risorse dell'intelligenza artificiale, nel momento in cui l'intelligenza artificiale entra nel processo di insegnamento, apprendimento, cambia il ruolo del docente, cambia anche il ruolo dell'ostudente su questo deve essere posta particolare attenzione, perché c'è la possibilità di sviluppare effettivamente un pensiero critico molto forte, ma se questo non viene compreso nella progettazione, c'è anche la possibilità, invece, che l'intelligenza artificiale si appreza solo come uno strumento in qualche modo sostitutivo, e questo è il pericolo, su cui si sta riflettendo e non si vuole realizzarlo, ecco, il fatto che diventi qualcosa di sostitutivo. -Cropio del ruolo del docente. Vedremo anche del ruolo dell'ostudente, quindi il fatto che lo studente appalti, diciamo, è un questo termine, ho brutto, ma. appalti all'intelligenza artificiale, quello che dovrebbe essere la sua capacità produttiva, creativa, generativa è altamente pericoloso. Però c'è questo determinismo che non può essere condizionante in senso di una passuzione di un ruolo passivo. Corriamo sempre che la tecnologia è fondamentale che venga utilizzata, però come capacità di mediazione ci deve essere sempre l'apporto umano. Quindi la formazione continua per i docenti in questo senso è fondamentale, quindi è una competenza anche questa, cioè la capacità di formarsi e di poter essere sempre adeguati a questi rapi di cambiamenti e devoluzioni che abbiamo visto solo in questi ultimi cinque anni possono veramente portare dei cambiamenti. Un reversibile forse o comunque non se ne può fare a meno, cioè difficile tenerli fuori dal processo di insegnamento apprendimento, che se non ce lo portano i docenti, ce lo portano gli studenti a modo loro tutto sommato. Ma parlando proprio di formazione dei docenti nella dimensione della formazione tecnologica, possiamo integrare anche la formazione che riguarda l'implicazione etiche alla adozione dell'intelligenza artificiale, cioè ricostare importante anche formare i docenti ad una riflessione avanzata su tutte le implicazioni etiche dell'adozione dell'intelligenza artificiale nei contesti educativi. Certamente è uno dei temi sui quali si sta discutendo, è necessario riflettere con attenzione perché ci sono implicazioni etiche molto importanti che riguardano i problemi della privacy piuttosto che l'utilizzo in una prospettiva di equità e qui ricordiamo ad esempio il gol 4 della gente a 2030 che ci parla distruzione di qualità, ma con istruzione anche che dia possibilità equa a tutti di poter accedere e utilizzare tutte le risorse. Che con i costi dei modelli più delle abbonamenti ai modelli più oi voluti si pone proprio anche un tema di ecorcesso per tutti gli studenti. Esattamente e poi c'è tutto il tema della trasparenza anche algoritmica, c'è anche comprendere che tipo di polici e dal punto di vista della trasparenza vengono adottate dai produttori anche dei vari sistemi. Quindi a questo proposito è importante che i docenti ma in generale tutta la comunità, le comunità scolastiche aracademic che siano in grado di prendere delle decisioni informate anche dal punto di vista etico sull'implementazione dei vari sistemi risorse dell'intelligenza artificiale e quindi anche poi ha cascata educare gli studenti e le studenti sia riflettere su alcuni temi cruciali. Il trovo molto interessante anche la sottolineatura che tu fai della rilevanza delle comunità di pratica professionale e dell'approccio riflessivo e di ricercazione per i docenti. Toesatto, con una formazione deve essere pensata in questo caso come una formazione contextualizzata che consenta i docenti di sperimentare anche praticamente l'uso delle tecnologie, in questo caso delle tecnologie di intelligenza artificiale in scenari realistici e rilevanti nella loro pratica quotidiana. Quindi creazione di comunità di pratica, di pratica professionale sia online che offline, anche comunità allargate che non si limiti no solo al contesto nel quale sia opera ma creino proprio una rete, anche una rete che possa sviluppare massa critica di pensiero rispetto all'utilizzo, all'introduzione alla scelta di alcuni usi delle tecnologie. Queste retico laborative potrebbero permettere un apprendimento anche tra pari, continuo e la condivisione di esperienze concrete nell'implementazione di nuove tecnologie in classe. Ad esempio ci sono piattaforme come ricordo per la scuola secondaria ma adesso anche a livello universitario le piattaforme internazionali come Twining che possono in questo caso anche diventare un ottimo scenario per accogliere processi di formazione continua di questo tipo. Quindi vista la rapida evoluzione delle tecnologie è essenziale ad ottare dei modelli di formazione che siano appunto flessibili agili, penso ad esempio al micro learning che prevede sezioni di apprendimento focalizzate su competenze specifici, ma anche una formazione intempo reale, accompagnata poi anche da un contorno di supporto di esperti che possono dare proprio risposte anche a quei bisogni che divolta in volta nella gire di datico si possono creare. Tutte queste diversità dell'esigenze dei livelli di competenza digitale dei docenti, quindi richiedono anche non solo per corsi di formazione comuni ma anche proprio personalizzati. Quindi la formazione in questo caso diventa proprio una formazione che a livello continuo a livello di micro situazioni può diventare intempo reale quel supporto continuo che ci aiuterrebbe a superare quei problemi che abbiamo già visto ripetersi, si inda alcuni decenni fa quando ci sono sicuramente delle introduzioni di tecnologie nel mondo della scuola, nel mondo universitario che prevedono l'integrazione di strumenti ma se poi non accompagnati da una buona formazione, da un supporto metodologico e dall'accompagnamento che deve avere questa comunità che apprende non già inerano poi dei cambiamenti. Grazie per questo panorama ricchissimo di spunti sull'importanza della formazione dei docenti anche nella frontale le nuove sfide dell'intelligenza artificiale e ci vediamo presto. Grazie e Marina. Grazie buon lavoro. Quello che abbiamo appena ascoltato da Marina ci da un messaggio chiarissimo. La ino è semplicemente uno strumento in più. Può diventare un partner che amplifica il pensiero oppure se lo usiamo male un sostituto che mette al pensiero un tanchino e la differenza non stà nella tecnologia sta in come la facciamo entrare nell'apprendimento. Negli ultimi tempi venesserett'accorti dai giornali, dai midi e rete eccetera stanno uscendo un tantissime ricerche su agli incroci tra i apprendimento e a prima vista sembra non un po' contraddirsi perché alcune sono decisamente come campanelli dall'arme, altri invece come delle promesse. Però se le guardiamo bene raccontano la stessa storia, conta il tipo di la lavoro mentale che viene attivato nello studente. Ad esempio avrete sentito nominare con lo studio famosissimo delle MIT Media Lab sulla scrittura dei saggi, no? Ha fatto molto scalpore. Che cosa dice quello studio che quando la I viene usata per fare il compito al posto dello studente, si vede un convogimento con il motivo più basso e anche il fatto che a distanza di tempo si nota più fatica nel ricordare e nel rielaborare ciò che è stato prodotto. E questo non perché la I di persere in da stupidino, questi risultati di questo articolo sono stati spesso divulgati, nei media, con messaggio, la I rende, gli studenti stupidi, no? Mandevano, no, ne li. Ma se viene utilizzata per ridurre lo sforzo cognitivo proprio nei passaggi che aiutano ad imparare, ad organizzare le idee, a costruire un discosso, a costrollare la coherenza, ovviamente riducono le possibilità di apprendimento. Su una linea simile, abbiamo trovato anche un studio collaborativo fatto dall'Università di Pequino e della Monash University australiana, dove si parla di pigrizia metacognitiva. Ci dicono che se la I diventa la scorciatoia principale, utilizzata dagli studenti, diminuiscono pianificazione, monitoraggio, revisione critica, c'è tutte quelle attività così dette metacognitive che aiutano lo studente nei processi di crescita sviluppo delle sue competenze a otoregolazione. E qui si aggancia anche un concetto molto interessante, va lo se volete più generale. Il cosiddetto coognitivo offloading, cioè delegare va benissimo, ma se delegiamo proprio ciò che dovrebbe allenarsi, l'apprendimento sia sottilia. Infatti ci sono altri studi che mostrano benefici quando la I è progettata e usata non per sostituire delle attività mentali degli studenti, ma per tenere alte ansia di ritoranplificarle per alzare in qualche modo la sticela. Per esempio, c'è uno studio molto interessante che è stato svolto e anche questo secondo me è molto stimolante in un'universita africana nel Ghana, dove hanno analizzato come l'uso della I, in particolice aggpt, influiva sul pensiero critico e creativo e che cosa hanno trovato che quando viene utilizzato come interlocutore con cui discutere dei continuare a migliorarle, a finarle eccetera e non come semplicemente una stampante per risposte generate con bassa fatica in realtà si misurano miglioramenti nel pensiero critico e creativo degli studenti. E poi ci sono anche tanti smericerche invece su ciutor e AI costruiti con intenzione didattica. Ad esempio c'è un famoso studio di Castine appena pubblicato nel 2025 su un tutto rintelligente, progettato, devo dire, veramente, con buoni principi pedagogici e porta risultati molto forti in termini di miglioramento dell'apprendimento e rapidità nel processo d'apprendimento. Allo assultema della rapidità e sul conseguimento dell'efficienza tutti costi o molta perplessità, ecco però è un tema che sicuramente vate inuto presente. Un altro studio ancora sviluppato da MacRask e pubblicato sempre nel 2025 di mostra che è un chatbot educativo, quindi progettato proprio per supportare il processo d'apprendimento, funziona molto meglio rispetto a un large language model generico proprio se è stato progettato per favorire la riflessione, nella rilaborazione profonda e devi dare, proprio evitare drasticamente il fatto di consegnare delle solzioni. E qui la chiave è chiarissima, c'è anche proprio uno studio svolto dalle rasmo su universiti di Rotterdam con l'Università di Colonia che parte da una domanda esplicita che dice "quando già GPT da neggio all'apprendimento, una domanda che forse ci siamo fatti tutti". La risposta è quando l'uso è modo passivo e esecutivo. Quando mi faccio dare una soluzione, per esempio, quando mi faccio svolgere un compito, quando mi faccio dare delle risposte, invece che impiegnarmi nel darle. Se invece mi aiuta con un ruolo di tipo attivo tutoriale, mi stimola formulare chiarimenti a formulare contro argomentazioni, se entra nel processo come interlocutore, quindi mantenendo alto il lavoro cognitivo dello studente, allora ci troviamo dei risultati molto interessanti sul piano dello sviluppo delle conoscenze abilità e competenze degli studenti. Facciamo un esempio pratico, se invece di chiedere alla "i" aiuta a mi a scrivere un saggio preparandomi una parte di questo saggio, organizzandomi la scaletta, etc. Lo studente è chiamato ad utilizzare la "i" come un avversario, magari un avversario gentile, ovvici avversa anche come un rivisore severo, no? Tipo fammi, tre obiezioni al lavoro che io svolto trova i punti deboli del saggio che ho scritto, individua i punti in cui ho scritto delle considerazioni senza citare delle prove, cioè se io utilizzo il tool, non per svolgere parte del mio compito, ma per aiutarmi ad alzare il livello della riflessione sul elaborato che sto costruendo, allora la "i" diventa un catalizzatore di apprendimento attivo, ma questo solo se l'attività è disegnata proprio per impedire che l'ai venga utilizzata come scorciatoia. Integrare l'interiscienza artificiale come partner conitivo nella didattica è chiaro, no? richiede ai docenti di analizzare in modo critico le proprie strategie educative, valutando come queste interagiscano con le nuove tecnologie e un invito a ripensare la progettazione dei percorsi formativi e quello che ci arriva dall'accessività dell'intelligenza artificiale, sempre stando attenti a creare le condizioni perché l'ai "non venga" utilizzato come un sostituto. Per supportare i docenti in queste evoluzione esistono però degli strumenti, non dobbiamo fare tutto da soli, ci sono degli strumenti che ci assistono anche nella progettazione di didattica e possono supportare la nostra riflessione sulle pratiche di progettazione. Ne parliamo con Daniela Casiragi. Gli strumenti oggi non mancano basta una ricerca veloce per imbattersi molte soluzioni pensate per la progettazione di didattica. Ci sono strumenti generici come Dwayd, utili per tutti i rivelli di struzione per differenti ambiti disciplinari e altri come Magic School, Teach Mate, Ticci giusto per citarne alcuni, si concentrano principalmente sul contesto scolastico. Ecco tra questi un strumento molto interessante, sviluppato da un ultimo italiano e a Scalea. Si, poi tutti questi link si trovano all'informazione del podcast per cui chi li volesse seguire riesce ad approfondire liberamente. Daniela, ma ci sono anche strumenti pensati per contesti disciplinari specifici o solo strumenti generaliisti. No, ci sono con strumenti pensati per contesti disciplinari specifici come Tuy, progettato per il mondo linguistico, altri strumenti invece si focalizzano su compiti precisi come le sonplantote Iai che genera piane direzione molto articolati e dettagliati. Il panorama, quindi ampio, ma il punto non è la quantità, se prendiamo sul serio l'idea che l'intelligenza artificiale possa sostenere o indebolire l'apprendimento, a seconda di come progettiamo, allora la domanda è quali strumenti esistono, ma anche che tipo di pensiero progettuale ci aiutano costruire come docenti e anche come ci aiutano a integrare strumenti di intelligenza artificiale nelle esperienze di apprendimento pur mantenendo alto il lavoro cognitivo degli studenti. Quindi un po' il dubbio che io ho che spesso questi strumenti siano molto efficaci nella progettazione di una divattica tradizionale, ma non necessariamente già pensati per alzare il livello del lavoro cognitivo degli studenti. Quindi cosa dovremmo fare quando li utilizziamo? Intanto, una precisazione spesso quell'estrumenti offrano numero limitato di interazione nella versione gratuita. Quindi doremmo già veramente subito esattamente cosa vogliamo perché altrimenti poi finiamo le possibilità di interazione. Esatto, possiamo come causarli per farci un'idea del tipo di approccio che propongono e del risultato che possiamo ottenere e da lì ci facciamo aiutare per riflettere sulla nostra progettuale e poi replichiamo i prompt preimpostati che sono in siti in qualsias strumenti su un lm generico di cui abbiamo l'acconto o in cui abbiamo maggiori possibilità di interazione. E' questo interessante nel senso che possiamo farci aiutare a chiarirci le idee da strumenti specificamente orientate alla divattica e poi se non vogliamo acquistare l'account appagamento, riuszare i prompt che abbiamo visto interessanti direttamente su un lm. Questo non so, ci puoi fare qualche esempio concreto di questa tipo di attività. Sì, per esempio potremmo aprire un strumento, come Dwayd, che è interessante, non tanto per l'ampiazza delle sue funzionalità, ma per il tipo di supporto metodologico che può frire durante la fase di progettazione. Quando accediamo la piattaforma troviamo subito una serie di puzzanti che corrispondono a questi prompti preimpostati pensati per supportare con una forte base metodologica, le diverse fase della progettazione di datica, una delle prime cose che ci colpisce, appunto che non dobbiamo subito fare qualcosa, l'interfaccia propone una serie di azioni legate le diverse fase della progettazione, quindi si parte dall'oggetto degli insegnamento, si passa la pianificazione del corso della lezione, alla strutturazione dell'attività da svolgere fino a volutazione feedback, quindi prima di tutto siamo invitati a soffermarci sulla sequenza, da dove parto, che cosa voglio ottenere e quali passaggi sono quei renti collobiettivo che mi sono posto. Se poi cominci a progettare la prima cosa che devo fare è inserire un tema, un link, un testo, e posso osservare come cliccando su en alstopic, il sistema restituisce un risultato di apprendimento atteso, formulato proprio in termini di prestazione e collegato con un possibile contesto, e chiaramente una proposta di partenza che posso modificare, ma serve a rendere esplicito un passaggio che a volte resta implicito, cioè ci aiuta a chiarire che cosa significa in concreto e in quel contesto, imparare quel contenuto. A partire da questo risultato poi possiamo scegliere diversi modelli pedagogici per strutturar la lezione, e due da ne propone alcuni noti, per esempio il problem baselorning, e costruisci una possibile sequenza di attività cuorente con quei modelli. Ma per esempio, si ho voglio farmi aiutare nel progettare una lezione basata sul problem base dell'erning, su linkari base dell'erning, o su qualche altra metodologia. integrando l'intelligenza artificiale in modo che alzi il grado di impegno cognitivo raparte degli studenti che cosa dovrei fare? Posso anche interagire con un chatbot inserito all'interno del strumento e mettere i miei desiderata e ne ottengo una traccia sintetica con tempi di massime suggerimenti operativi ed ali poi posso continuare aggiungere attività pratica a lavori di gruppo sempre inserendo questi dettagli posso ovviamente modificare le risposte con tingue e arrivo fino a includere attività di valutazione formativa, sommativa di differenti tipologie, il valore appunto non sta nella soluzione pronta che avvim mano, ma nella possibilità di visualizzare una possibile struttura, alternative e interrogarsi sulla coerenza con il proprio contesto e con i propri studenti. Oltre a punto a domandarsi se le azioni previste dell'ostrumento è che io ho modificato veramente supportano il processo di apprendimento degli studenti e questo è molto interessante perché c'è un pochino un paradosso rispetto al quale spesso questi strumenti basati sui ai che aiuta una progettazione di dattica non sono direttamente orientati ad integrare la i nella di dattica ma piuttosto ad aiuta a progettare la di dattica con un approcci metodoologici magari molto interessanti ma i tipo tradizionale per cui se ho voglio ottenere un ulteriori aiuto nell'integrazione della iperla di dattica devo dare un ulteriori stimolo. Esatto sì, sempre partendo da un punto fermo il risultato di apprendimento che vogliamo raggiungere perché attenzione l'inserimento di nuovi strumenti non modifica solo il come gli studenti lavorano ma anche il che cosa possono fare possono affrontare i compiti diversi, muoversi su livelli di complessità più alti, comodallità nuove, di conseguenza anche i risultati di apprendimento attesi non possono più restare gli stessi. Vanno rid definiti alla luce di queste nuove possibilità e a partire da cui poi possiamo attivare una vera proprio cassetta degli attrazi metodologica attraverso questi strumenti scegliendo di volta in volta a strategie diverse secondo il gruppo class dell'esigenze, delle potenzialità che mergono quindi come molti altri strumenti generativi e due ed ci offre una panoramica immediata delle direzioni possibili funzionando un po come specchio del nostro pensiero di dattico ci aiuta un po' uscire dai soliti schemi e facendolo sulle città una riflessione costante su cosa vogliamo ottenere e su come vogliamo ottenerlo. Certo, abbiamo fatto l'esempio di E2E, ma questo vale anche per a sclea o gli altri magic school, eccetera gli altri strumenti che abbiamo citato prima. Grazie da nela casiragi perché questi sono veramente ottimi spunti, però ascoltandoti mi è sorti un notivo di pensiero. Noi ci preoccupiamo tanto come docenti di sviluppare le abilità metacognitive dei nostri studenti, no? Però da quello che tu dici e da quello che anche detto Marina Arderossi prima, le abilità di metacognizione, cioè le capacità di pensare al proprio pensiero. A come stiamo imparando se siamo studenti, a come stiamo insegnando se siamo docenti, accorgici di cosa funziona, dove stiamo sbagliando, dove potremmo fare meglio correggere la rotta e una competenza fondamentale, non solo per chi impara, ma anche per chi insegna. Mi viene in mente una cosa che abbiamo letto tanti anni fa di Gregorysfro, che se non sbaglio nel 98, ma qualche anno preante al 92 mila, lo diceva già in modo chiarissimo. La metacognizione è una competenza, può essere insegnate, sostenuta anche con degli strumenti esterni, capaci di farci le domande giuste e guidarci nella valutazione critica. Io mi chiedo un po se la I non possa diventare anche per noi docenti uno strumento utile per sviluppare le nostra abilità metacognitive sul lavoro che sovvalliamo su come progettiamo la nostra idatteca, su come integriamolo, non integriamola I, cosa ne pensi? Sì, esattamente guardando a tutte le possibilità offerte da queste strumenti anche a livello metodologico, io come docenti mi chiedo ma io ho procedo sempre allo stesso modo o esploro dell'alternative. Sce il gocciarte attività perché funzionano o per semplici abitudine. Quali strumenti tecnologici appunto potre inserire nel processo e quale modello di utilizzo potre suggerire ai miei studenti, pastimolar un apprendimento che sia veramente profonde duraturo. Questi strumenti ci aiutano mostrando ci il risultato di determinate motodologia a sviluppare questo pensiero e a interrogarci profondamente sulla nostra pratica. Perché la metacognizione oggi è la nostra vera leva per una didattica migliore e ogni volta che impariamo a riflettere non solo su che cosa facciamo in aula ma su come e perché lo facciamo diventiamo migliori designer del nostro modo di insegnare. Grazie a Marina de Rossi dell'Università di Padova, grazie a Daniela Caseragi ci rivediamo alla prossima puntata del podcast il potere di imparare.