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L’università nell’era dell’intelligenza artificiale: un modello di apprendimento attivo

Gazzettino Italiano Patagónico by Gazzettino Italiano Patagónico
25 de enero de 2026
in Ciencia
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L’università nell’era dell’intelligenza artificiale: un modello di apprendimento attivo
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Quando si parla di intelligenza artificiale il pensiero corre alla possibilità di ottenere in un lampo l’informazione, il documento o l’immagine desiderata sullo schermo del pc o dello smartphone. Immediatamente utilizzabile a scuola o in ufficio. L’AI anche per il mondo della formazione rappresenta però molto di più, è un nuovo paradigma educativo che, “superando l’idea di una semplice innovazione tecnologica, interroga in profondità il modo in cui l’università concepisce l’apprendimento, il ruolo dei soggetti coinvolti e le finalità stesse dell’alta formazione”, spiega Anna Dipace, Ordinaria di Pedagogia Sperimentale e Preside della Facoltà di Scienze Umane, della Formazione e dello Sport presso l’Università Pegaso del Gruppo Multiversity.

Dipace: “Un modello di apprendimento trasformativo”

L’AI è una rivoluzione basata sul “passaggio da un modello centrato sulla trasmissione dei contenuti a uno orientato alla costruzione attiva dell’apprendimento”, prosegue la docente. Ecco perché l’AI “rende evidente la necessità di ripensare l’esperienza formativa in termini di processi, relazioni e contesti, piuttosto che di mera erogazione del sapere. È proprio questa capacità di incidere sui processi cognitivi, metacognitivi e organizzativi dell’apprendimento a rendere l’AI una questione eminentemente educativa, prima ancora che tecnologica”.

Valorizzare il talento

Il sistema universitario e quello scolastico sono chiamati ad accompagnare gli studenti in questo salto nel futuro. Tra gli atenei apripista nell’innovazione è lo stesso Gruppo Multiversity che ricorre all’intelligenza artificiale, soprattutto generativa, per migliorare l’esperienza degli studenti. L’AI diventa così strumento e funzione per concentrarsi sulle skill più utili e valorizzare il talento di ciascuno, oltre che per predisporre sistemi di didattica interattiva, analisi dei dati, mappatura e previsione dei bisogni.

Studio personalizzato e flessibile

Tutto questo è possibile grazie a un ventaglio di soluzioni tecnologiche all’avanguardia che il Gruppo Multiversity mette a disposizione dei propri professori e studenti in un sistema integrato: da MultiLearn, chatbot didattico implementato in collaborazione con OpenAI e progettato per essere un alleato nello studio, a Exam Planner pensato per aiutare gli studenti a ottimizzare la pianificazione degli esami. Gli iscritti hanno inoltre a disposizione Study Buddy, vero e proprio “sparring partner” per testare la propria preparazione, oltre a strumenti di aiuto attivi h24 per espletare gli adempimenti tecnico-amministrativi come Admin Tech Chatbot. “Una delle trasformazioni più evidenti introdotte dall’intelligenza artificiale riguarda la possibilità di personalizzare i percorsi di apprendimento, adattando contenuti, tempi e modalità di studio alle esigenze e ai ritmi delle singole persone. La personalizzazione è un mezzo che permette di rendere l’apprendimento più coinvolgente, efficace e sostenibile nel tempo”, ribadisce Anna Dipace.

Rischi AI sempre sotto controllo

Per il Gruppo Multiversity l’AI è una leva a disposizione anche dei docenti che, con Question Generator, possono per esempio redigere domande d’esame sulla base del contenuto dei corsi e delle prove pregresse, o ancora avvalersi di suite per la progettazione dei corsi e di ambienti digitali pensati per favorire un apprendimento esperienziale. L’intelligenza artificiale può quindi contribuire a rendere i percorsi più flessibili e inclusivi, aiutando gli studenti a conciliare studio, esigenze familiari ed eventuali impegni lavorativi. L’uso dell’AI richiede però scelte consapevoli, attenzione all’equità, trasparenza nei processi e una chiara responsabilità educativa da parte delle istituzioni. Ecco perché nel Gruppo Multiversity tutti gli strumenti GenAI sono sottoposti a un’attenta  valutazione basata su un framework proprietario che ne mappa e valuta i potenziali rischi, per poi sviluppare le necessarie contromisure per mitigarli e monitorarne l’evoluzione.

Ernesto Tagliapietra

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