Il framework AILit pubblicato in giugno da OCSE e Commissione Europea, che ho analizzato nell’articolo pubblicato il 27 agosto su Agenda Digitale “AI Literacy: cosa dovranno imparare gli studenti secondo OCSE e UE”, solleva una questione di fondo: che cosa intendiamo davvero per AI literacy?

Mentre il dibattito internazionale continua a trattarla come se designasse un’unica competenza omogenea, in realtà, l’AI literacy finisce per ricomprendere traguardi cognitivamente molto distanti, dalla capacità di leggere criticamente l’output di un sistema fino a quella di intervenire sulla progettazione tecnica di un modello.

A ciò si aggiunge un secondo nodo, che riguarda il rapporto con il DigComp 3.0, che il nuovo framework dichiara di voler completare senza, però, offrire una mappatura esplicita tra le proprie diciannove competenze e le cinque aree già codificate.

Nell’articolo ho provato a tenere insieme questi due piani, quello della tenuta concettuale della definizione e quello della sua traducibilità pedagogica, senza pretendere di sciogliere la tensione ma segnalandola con l’attenzione e precisione che un documento di questa portata merita.