Nella pratica didattica tradizionale, la valutazione si è spesso ridotta alla sua componente sommativa: l’elaborato, la risposta e l’esito, mentre il processo è rimasto invisibile, dato per scontato o semplicemente ignorato. L’intelligenza artificiale generativa rende questo approccio non solo limitato, ma pedagogicamente insostenibile, perché quando uno strumento esterno può produrre il prodotto finale al posto dello studente, valutare quel prodotto ci dice poco o nulla su chi lo ha consegnato.
Quello che rimane significativo e non delegabile è, invece, il percorso: le scelte compiute, le informazioni selezionate e validate, le strategie adottate e la consapevolezza di ciò che si sa e di ciò che non si sa.
La sfida, per chi progetta percorsi formativi, è allora costruire prove capaci di rendere osservabile il ragionamento, non solo il risultato. Questo non significa escludere l’AI dai contesti di apprendimento, ma integrarla in modo intenzionale, come strumento che amplifica il pensiero invece di sostituirlo.
Per farlo, si deve passare dalla valutazione dell’output all’indagine del processo, attraverso la riprogettazione, la sperimentazione e una disponibilità a rimettere in discussione pratiche consolidate, disponibilità che non sempre trova spazio nelle istituzioni scolastiche.

Questa è una delle questioni al centro della mia ricerca sulla didattica con AI e il terreno su cui lavoro concretamente con i docenti nella formazione e che porterò anche nel DM 219.