Pubblichiamo una mozione e un modello di Regolamento sull’eventuale uso nelle scuole di software di pretesa “Intelligenza Artificiale”, redatti dal gruppo di lavoro intersindacale IA Basta. Materiali da proporre nella discussione dei competenti Organi collegiali che devono essere convocati per deliberare sull’eventuale adozione di queste tecnologie nelle scuole.
Condividendo quanto sostengono Emily M. Bender e Alex Hanna [L’inganno dell’intelligenza artificiale. Come resistere a Big Tech e costruire il futuro che vogliamo, 2026, p. 275], riteniamo urgente che i «sindacati che rappresentano i lavoratori che i capi non vedono l’ora di far sparire grazie all’automazione, come gli insegnanti, gli assistenti amministrativi e persino i portuali, dovrebbero vedere la lotta contro questi tentativi di automazione come una priorità».
Un passaggio di questa lotta si svolge certamente nell’ambito della discussione degli Organi collegiali di cui facciamo parte: Collegio dei docenti e Consiglio d’istituto. Per questo abbiamo predisposto due essenziali contributi che possono essere adattati alle particolari situazioni in cui ci troveremo a discutere nei primi giorni di settembre:
– una mozione contro l’adozione delle tecnologie di presunta I.A. nella didattica, che qualora non fosse approvata dalla maggioranza del Collegio può trasformarsi in un’opzione di gruppo minoritario [ai sensi dell’art. 3, comma 2, d.P.R. n. 275/1999], per evitare di adeguarci a scelte che non condividiamo;
– un modello di Regolamento che – in caso di adozione dell’IA – punti alla salvaguardia dei diritti che sono sempre enunciati in tutte le fonti normative [libertà di insegnamento, privacy, sicurezza, trasparenza, ecc.], ma che spesso viene elusa in troppe concrete applicazioni.
Auspichiamo che questi testi che proponiamo possano essere una valida risorsa per aprire una discussione articolata e approfondita all’interno degli Organi collegiali chiamati a deliberare, per limitare l’adozione acritica di software prodotti dalle Big Tech, col loro portato di sorveglianza e militarismo, e per stimolare una riflessione su questi temi, a tutela della libertà di insegnamento, del lavoro e della democrazia.
Noterete che gli articoli 3 e 10 del Regolamento hanno diversi commi che puntano a proteggere i dati di studenti, famiglie e personale docente e ATA. Per ottenere questo obiettivo si fa divieto di adozione di software controllati da aziende di diritto non UE, come Deepseek, Google, Amazon, Microsoft, OpenAi, Grok, Apple, Meta, Anthropic, ecc. Infatti, qualsiasi abuso nell’utilizzo dei dati da parte di aziende che rispondono a differenti legislazioni sarebbe semplicemente impossibile da sanzionare da parte della scuola, in ragione dei costi esorbitanti di un processo civile contro una entità di diritto non europeo, meno che mai se multinazionale come quelle citate.
ALCUNE CONSIDERAZIONI SU CIÒ CHE IL MIM PREVEDE PER L’USO DELL’I.A.
Innanzitutto, occorre ribadirlo, non esiste alcun obbligo ad adottare queste tecnologie nelle scuole. Infatti, il Paragrafo 1.1 delle Linee Guida prevede che le scuole «nell’ambito della propria discrezionalità» potranno attivare le loro iniziative di IA sia per la didattica sia per la gestione.
Il procedimento per attivarle è solo accennato nel par. 4.1.1: dovrà prevedere l’atto di indirizzo del dirigente, la successiva elaborazione e approvazione in Collegio dei docenti e quindi l’integrazione al PTOF da parte del Consiglio d’istituto. Le RSU dovranno essere coinvolte sugli eventuali compensi spettanti al personale interessato. Per attuare tutto ciò, bisognerebbe però attendere gli «appositi decreti» previsti dall’art. 10 del d.m. n. 166/2025 e ricordati nelle Linee Guida.
È quindi un procedimento complesso e con signficative conseguenze che non può certamente essere risolto nell’approvazione di un paccheto preconfezionato – spesso dagli stessi fornitori di queste tecnologie – in uno tra i tanti punti all’odg di un Organo collegiale. Le insistenze e la fretta di troppi ds dovrebbe essere contrastata dalla necessità di un serio approfondimento sulle conseguenze che queste tecnologie rischiano di avere sulla didattica e sulla gestione della Scuola.
Ai sensi dell’art. 2, del d.m. n. 166/2025, la cosiddetta “Intelligenza Artificiale” dovrebbe essere: Antropocentrica; Sicura; Affidabile; Etica e Responsabile. Sull’effettiva consistenza di queste caratteristiche esistono però numerosi dubbi che un’ampia letteratura ha messo in evidenza. Di seguito alcuni spunti di riflessione su questi aspetti.
Intelligenza Artificiale antropocentrica?
«L’intelligenza artificiale al servizio dell’umanità, un approccio umano al problema, la centralità del fattore umano: le variazioni sul tema sono innumerevoli. Siamo assillati da questo marketing del concetto di umanità, anche attraverso un florilegio di proposte di governance […] Nel mentre, ciò che non sappiamo definire con precisione assume una concretezza nei bilanci, negli investimenti in ricerca e in ulteriore capacità di calcolo, nelle conseguenze sulle forme e sull’organizzazione del lavoro» [Alessandro Aresu, Geopolitica dell’intelligenza artificiale, 2024].
Intelligenza Artificiale sicura?
Per quanto riguarda la presunta sicurezza e robustezza dei sistemi, bisogna tenere presente che «i modelli AI possono accorgersi di essere testati e nel caso sviluppano comportamenti ingannevoli per soddisfare le aspettative dell’utente. Un problema che ostacola i test di safety del modello» [Maurizio Carmignani, I modelli AI mentono nei test: sicurezza a rischio, Agenda Digitale, 23.9.2025].
Intelligenza Artificiale affidabile?
«La storia di una “IA affidabile” è una narrazione di marketing inventata dall’industria come “una storia della buonanotte per i clienti di domani”», secondo Thomas Metzinger, uno dei soli quattro esperti di etica tra i 52 membri che hanno partecipato alla redazione delle Ethics Guidelines for Trustworthy AI della Commissione Europea.
Intelligenza Artificiale etica?
«L’ethics washing nell’intelligenza artificiale è un ulteriore passo di colonizzazione di contesti istituzionali che mostra la portata e la velocità dell’azione aziendale. Un uso retorico dell’etica nella dichiarazione è una potente strategia per contrastare l’immagine dei lobbisti come sostenitori di un “interesse speciale” e per integrarli tra i custodi dell’“interesse pubblico” della scienza» [Andrea Saltelli et al., Science, the endless frontier of regulatory capture, 2021; anche Daniela Tafani, L’«etica» come specchietto per le allodole. Sistemi di IA e violazioni dei diritti, 2023].
Intelligenza Artificiale responsabile?
In Austria, «Microsoft ha cercato di scaricare tutte le responsabilità sulle scuole locali» [Noyb, 2025]. L’estrema incertezza e la profonda invasività dell’uso delle tecnologie digitali in continua evoluzione dovrebbe comportare la maggiore cautela possibile e possibilmente prevedere una «“illegalità di default” per i sistemi di AI» [Pasquale e Malgieri, 2022], facendo ricadere interamente sulle aziende produttrici la responsabilità di dimostrare che sia «sicura, affidabile, etica e responsabile», a pena del divieto del suo utilizzo.
MA QUALI SAREBBERO I VANTAGGI DELL’USO DELL’I.A.?
Il sottoparagrafo 4.2 delle Linee Guida indica le aree di applicazione per tipologia di destinatari. Questo sottoparagrafo rafforza una visione aziendalistica attraverso alcuni esempi pratici di applicazione dell’IA nelle scuole, che enfatizzano i ruoli individuali e sfumano il ruolo degli Organi collegiali, citati solo 5 volte in tutto il testo, contro le ben 20 ricorrenze per il ds. I destinatari sono: dirigente, personale amministrativo, docente e studenti.
Dirigente scolastico «rappresenta la figura chiave per condurre la scuola lungo un percorso di transizione digitale incentrato sull’utilizzo dell’IA ed è chiamato a facilitare l’innestarsi di processi virtuosi che permettano l’innovazione e l’adattamento dell’istruzione alla realtà che cambia. L’IA può rafforzare questa leadership, […] può potenziare i necessari processi di analisi che supportano le decisioni, affrontando sfide moderne in modo più strategico ed efficace».
Insomma, un controllo più penetrante: monitoraggio automatico dei documenti programmatici, pianificazione della formazione, ottimizzazione nell’organizzazione dell’orario, comunicazione automatizzata.
Personale amministrativo. La gestione amministrativa [organizzazione delle richieste, gestioni di comunicazioni periodiche, gestione dei beni mobili] dovrebbe essere ottimizzata dall’uso dell’IA, addirittura «riducendo significativamente l’errore umano», affermazione smentita da studi che dimostrano che l’IA può commettere più errori degli operatori umani e che «la tecnologia potrebbe effettivamente costringere le persone a più lavoro, non a meno» [Wilson, 2024]. Tanto che neanche l’auspicato aumento di produttività avrebbe ancora ottenuto i risultati sperati [MIT, The GenAI Divide. State of AI in businness, 2025 e METR, Measuring the Impact of the Early-2025 AI, 2025].
Personale docente è soggetto a una pressione sempre più gravosa verso una “formazione” «imprescindibile» che è ridotta a un forzoso addestramento all’uso delle tecnologie scelte per il progetto. L’attività didattica è sotto attacco: la complessa relazione umana e sociale che costituisce la sostanza viva del rapporto tra docente e discente viene frammentata, alcune parti scorporate [mentor, tutor, coach, membro del team, ecc. Mollick, 2026] e affidate alla macchina.
Non più che un «supporto» suggerisce il testo, visto che «L’IA non dovrebbe [sic!] sostituire l’interazione umana e l’insegnamento diretto», ma la vita in aula ci racconta ben altro: con la promessa di agevolare, queste tecnologie digitali «invitano con “spintarelle gentili” a lasciar perdere laboriose metodologie di valutazione degli apprendimenti, per valutare la qualità, per passare senz’altro a test quantitativi a risposta chiusa, che l’applicazione stessa correggerà. Verrà così evitata una certa fatica nella formulazione di modalità di verifica, […] Il lavoro di insegnamento, apprendimento e ricerca si curva impercettibilmente ma significativamente verso traiettorie mai decise in maniera consapevole» [Davide Fant e Carlo Milani, Pedagogia hacker, Approfondimenti, 2024].
«Gli esempi che vengono portati per giustificare gli innegabili vantaggi che l’uso dei servizi basati su LLM porterebbe alla scuola sono di solito collocabili nell’area del risparmio di tempo e fatica inutile per il docente. I docenti potranno farsi generare materiali didattici accattivanti, oppure quiz con domande a scelta multipla; o anche farsi generare griglie di valutazione e poi correggere gli stessi quiz sulla base delle griglie create. Qui siamo chiaramente nel campo dell’ottimizzazione del lavoro del docente, che in questo modo produce di più nello stesso tempo, a tutto vantaggio del suo datore di lavoro» [Stefano Penge, Modelli linguistici opachi e modelli didattici trasparenti, Qdd n. 7 – 2026].
Ci si ritrova così spossessati di parti qualificanti del nostro lavoro, dalla personalizzazione dei materiali didattici, alla scelta degli strumenti, dall’organizzazione di attività extracurriculari, alla redazione di rubriche di valutazione, fino al tutoraggio. Una frammentazione, parcellizzazione e semplifcazione del lavoro didattico che spossessa i docenti – formalmente però sempre più qualificati – di parte delle attività, per affidarle all’imperscrutabile funzionalità della macchina, che nel tempo indebolisce l’identità lavorativa, determina una sempre più scarsa solidarietà e, conseguenza inevitabile, retribuzioni più basse, come accaduto nel tempo a tante altre professioni
travolte dalle rivoluzioni tecnologiche, nelle quali «la conoscenza della macchina diventa un tratto specialistico e separato, mentre nella massa dei lavoratori fioriscono solo l’ignoranza, l’incompetenza e quindi la propensione alla dipendenza servile dalla macchina» [Harry Braverman, Lavoro e capitale monopolistico. La degradazione del lavoro nel XX secolo, 1978].
Una situazione che nella Scuola 4.0 è chiaramente espressa nella gerarchia prevista dal DigCompEdu [d.m. n. 161/2022: A1. Novizio; A2. Esploratore; B1. Sperimentatore; B2. Esperto; C1. Leader; C2. Pioniere].
Intanto, mentre si frammenta il profilo professionale del docente [che sarebbe «costituito da competenze […] tra loro correlate ed interagenti, che si sviluppano col maturare dell’esperienza didattica, l’attività di studio e di sistematizzazione della pratica didattica», art. 42, CCNL 2019/2021] con l’attribuzione delle competenze organizzativo-relazionali, di orientamento e di valutazione a singoli docenti [tutor e orientatore, d.m. n. 328/2022 e d.m. n. 63/2023], la sperimentazione dell’IA come «tutor virtuale» prevede, in un prossimo futuro, di farle assorbire dalla macchina.
Senza sottovalutare che, tra i lavoratori della conoscenza, «sebbene GenAI possa migliorare l’efficienza dei lavoratori, può inibire l’impegno critico nel lavoro e può potenzialmente portare a un eccessivo affidamento a lungo termine allo strumento e a una diminuzione delle capacità di risoluzione indipendente dei problemi» [AA.VV, The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers, 2025].
Studenti e studentesse. Anche su loro incombe l’«evoluzione sociale» spinta da quella tecnica: in quanto futura forza lavoro – risorsa umana – «devono essere preparati a diventare co-creatori attivi di contenuti con l’IA, nonché futuri leader che definiranno il rapporto di questa tecnologia con la società». Solo belle parole per dire che la stragrande maggioranza dovrà essere addestrata – secondo quanto previsto dal DigComp 3.0 – a diventare appendice di quelle macchine intorno alle quali si dovrebbe distribuire la società futura, secondo la visione dei proprietari delle Big Tech.
Anche per loro sono prospettate semplificazioni e facilitazioni attraverso una «personalizzazione» “rapida” con «feedback immediati», ma che rischia di essere la peggiore delle discriminazioni perché condanna ognuno a rimanere nella situazione in cui si trova, magari ampliando i divari già esistenti proprio a causa di un adeguamento automatico dell’offerta formativa.
Anche sugli aspetti legati all’inclusione bisogna fare attenzione. Non c’è dubbio che si «possono fornire soluzioni efficaci per alcuni deficit circoscritti della maggior parte delle persone disabili», ma, come ribadito recentemente dall’OCSE, «una preoccupazione fondamentale nell’adozione degli strumenti di IA risiede nel rischio di perpetuare il tecno-abilismo – l’assunzione che la tecnologia debba rendere gli individui abili e neurotipici (Shew, 2020). Questa prospettiva emargina coloro che non si conformano agli standard normativi e ignora la loro autonomia e le esperienze vissute» [Emma Linsenmayer, Leveraging artificial intelligence to support students with SEN, 2025].
Come acutamente osservato da Stefano Penge [in, Modelli linguistici opachi e modelli didattici trasparenti, Qdd n. 7 – 2026] «Dal lato dei discenti […] vengono citati questi vantaggi: personalizzazione dell’apprendimento; tutor virtuali; supporto alla creatività.
Anche questi vantaggi sono delle ottimizzazioni: invece di andarsi a cercare i contenuti da soli, o di doverli estrarre da testi di difficile lettura, gli studenti ricevono dagli LLM delle versioni adattate e semplificate. Invece di ricorrere al docente, che è sovraccarico di lavoro, lo studente può fare riferimento al tutor virtuale che lo sostituisce ad un costo minore […] Il problema è che non si vede bene cosa tutti questi vantaggi abbiano a che fare con l’apprendimento».
Uno studio del MIT [Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task, 2025] ha messo a confronto la produzione di un saggio scritto da tre gruppi: uno assistito dall’IA, un altro che poteva utilizzare solo internet e l’ultimo senza alcun supporto. Ebbene, «i partecipanti del “gruppo LLM” hanno ottenuto risultati peggiori di quelli loro controparti nel gruppo “only brain” a tutti i livelli: neurale, linguistico, punteggio».
Recentemente, la redazione di Nature ha ritirato l’articolo The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis, i cui risultati indicavano che «ChatGPT ha un grande impatto positivo sul miglioramento delle prestazioni di apprendimento», «a causa di alcune incongruenze riscontrate nella meta-analisi. Tali incongruenze compromettono in modo determinante la fiducia che la redazione può riporre nella validità dell’analisi e delle conclusioni che ne derivano. Gli autori non hanno risposto alla corrispondenza relativa a tale ritiro».
In conclusione, come scrive Sophie Winkleman in un suo recente articolo [Why Did We Let Big Tech Take Over Education?, 2026] «Se noi, da adulti, scegliamo di cedere le nostre menti alla tecnologia, è una nostra scelta. Ma non dobbiamo imporre questa resa ai nostri figli».
CHIUNQUE TRA NOI PUÒ DARE IL PROPRIO CONTRIBUTO
AFFINCHÉ CIÒ NON ACCADA
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QUI il testo della MOZIONE da scaricare.
QUI il MODELLO DI REGOLAMENTO da scaricare.
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Per approfondimenti:
Sito: https://iabasta.ghost.io/
Kit di autodifesa: https://iabasta.ghost.io/versione-aggiornata-del-kit-di-autodifesa-per-lavvento-dellai-a-scuola/
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