IA promossa in latino ma bocciata in matematica: cosa può fare a scuola

L’Intelligenza Artificiale si rivela brillante nelle lingue, anche in latino, ma in difficoltà con i numeri. Secondo uno studio recente, le sue prestazioni nei calcoli complessi restano limitate, mentre offre risultati sorprendenti nella traduzione e nella scrittura. Un equilibrio che apre nuove sfide e opportunità per il mondo dell’istruzione.

Quando l’algoritmo non sa contare

Che l’IA sia infallibile nei numeri è un mito da sfatare. Il rapporto “Generazione AI. La nuova sfida della scuola”, elaborato da un gruppo di esperti in innovazione e tecnologia educativa, dimostra che i modelli linguistici non ragionano matematicamente, ma si basano su schemi appresi dai dati online. Se alla domanda “quanto fa due più due” la risposta è corretta, nei calcoli più complessi emergono limiti strutturali. I software di Intelligenza Artificiale, infatti, sono addestrati su enormi quantità di testi reperiti in rete, inclusi esercizi e soluzioni già pubblicati. Questo meccanismo rende il calcolo più una ripetizione di informazioni che una vera elaborazione logica. Tuttavia, con l’evoluzione dei modelli e la riduzione dei costi di accesso alle versioni più avanzate, la capacità di risolvere problemi matematici sta migliorando, aprendo la strada a un possibile uso didattico sempre più efficace.

Forte con le parole, debole con i numeri

L’IA dimostra invece ottime prestazioni nella comprensione e produzione dei testi. Traduzioni, riassunti, spiegazioni linguistiche e parafrasi rientrano tra i compiti dove l’algoritmo eccelle. I modelli di linguaggio risultano particolarmente efficaci nelle lingue antiche come il latino, dove un prompt ben strutturato consente risultati superiori a quelli delle traduzioni automatiche tradizionali. Le sintesi dei testi prodotti dalle IA raggiungono spesso livelli comparabili a quelli umani, e in molti casi superano gli strumenti di traduzione automatica supervisionata. Nelle lingue moderne, invece, le prestazioni restano inferiori per idiomi poco presenti nei dati di addestramento, come l’ungherese o il finlandese. La tendenza generale, tuttavia, mostra un miglioramento costante, spinto dalla diffusione di modelli multilingue e dal perfezionamento dei sistemi di apprendimento.

Scuola in ritardo: servono competenze digitali

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale in classe impone un cambio di paradigma educativo. Mentre gli studenti dimostrano di comprendere meglio le potenzialità e i limiti della tecnologia, molti insegnanti dichiarano di non sentirsi preparati ad affrontare questa trasformazione. I dati del rapporto mostrano che il 45% degli studenti considera la conoscenza generale l’ambito più affidabile dell’IA, mentre solo il 25% la ritiene efficace nei problemi logici o matematici. Curiosamente, oltre la metà dei docenti percepisce l’esatto contrario, segno di una divergenza generazionale nella percezione degli strumenti digitali. In realtà, l’esperienza concreta conferma che l’IA esprime al meglio le proprie capacità nella costruzione testuale, ma la scuola non ne sfrutta ancora appieno il potenziale. Manca un approccio sistematico che aiuti docenti e studenti a integrare l’algoritmo come supporto cognitivo, senza trasformarlo in scorciatoia o sostituto del pensiero critico.