Sitografia | Rizzoli Education

Di seguito alcuni spunti per approfondire in rete il tema dell’intelligenza artificiale (IA) nella didattica partendo dalle indicazioni italiane ed europee e considerando a livello mondiale quali sono le ricerche e le best practices in questo campo. 

Il documento è strutturato come segue:

• Link alle linee guida Italiane 
• Link alle principali linee guida Europee e internazionali
• Link a report e ricerche scientifiche che riportano esempi di esperienze concrete di utilizzo dell’IA in classe
• Link alle normative in vigore in materia di IA

Nel tempo questo file verrà aggiornato con nuovi stimoli.

Linee guida Italiane

• Linee guida del Ministero dell’istruzione e del merito per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle Istituzioni scolastiche
  Versione 1.0 – Anno 2025
  Leggi le Linee guida

• Circolare MIM n. 1312 del 12/03/2026
  Nuove Indicazioni Nazionali (D.M. 221/2025)
  Vai alla circolare

Linee guida Europee e internazionali

• European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators, Publications Office of the European Union, 2026.
  Comprendere e utilizzare l’intelligenza artificiale (IA) nell’istruzione in modo etico e responsabile è diventato sempre più urgente. Dalla pubblicazione della prima versione di queste linee guida nel 2022, si è assistito a una crescita esponenziale nell’uso dell’IA da parte di insegnanti e studenti, a seguito dell’ondata innescata dall’accesso pubblico all’IA generativa (GenAI). Questa rapida diffusione ha creato nuove opportunità e crescenti sfide per insegnanti, scuole e la comunità in generale.
  https://data.europa.eu/doi/10.2766/7967834

• European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Guidelines for teaching informatics – Practical strategies for European classrooms, Publications Office of the European Union, 2026. L’informatica viene insegnata in modo diverso in tutta Europa, plasmato dalle tradizioni locali, dai sistemi scolastici e dalle mutevoli esigenze della società. Questa varietà porta con sé molte ottime idee, anche se a volte presenta delle sfide nella definizione di una visione condivisa di un insegnamento dell’informatica di “alta qualità”. Per migliorare l’istruzione informatica per tutti, dobbiamo capire cosa funziona meglio nelle diverse classi.
  https://data.europa.eu/doi/10.2766/3365988

• European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Guidelines for teachers and educators on tackling disinformation and promoting digital literacy through education and training, Publications Office of the European Union, 2026.
  Queste linee guida, aggiornate nel 2026, sono rivolte agli insegnanti di tutti i livelli di istruzione che desiderano aiutare i propri studenti a migliorare le loro competenze di alfabetizzazione digitale e a utilizzare tali competenze per affrontare la sfida sempre crescente della disinformazione. Forniscono consigli e suggerimenti pratici che gli insegnanti possono applicare nelle loro classi, sfruttando le proprie conoscenze ed esperienze specialistiche.
  https://data.europa.eu/doi/10.2766/5220136

• UNESCO 2024, AI competency framework for teachers, Unesco.
  L’intelligenza artificiale elabora enormi quantità di informazioni, genera nuovi contenuti e supporta il processo decisionale attraverso analisi predittive. In ambito educativo, l’IA ha trasformato il tradizionale rapporto insegnante-studente in una dinamica insegnante-IA-studente. Questo cambiamento richiede un riesame del ruolo degli insegnanti e delle competenze di cui hanno bisogno nell’era dell’IA. Tuttavia, pochi paesi hanno definito queste competenze o sviluppato programmi nazionali per la formazione degli insegnanti in materia di IA, lasciando molti educatori privi di un’adeguata guida.
  https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391104.locale=en

• UNESCO 2023, Guidance for generative AI in education and research, Unesco.
  Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa (GenAI) accessibili al pubblico stanno emergendo rapidamente e il rilascio di versioni iterative sta superando l’adattamento dei quadri normativi nazionali. L’assenza di normative nazionali sulla GenAI nella maggior parte dei paesi lascia la privacy dei dati degli utenti non protetta e gli istituti scolastici in gran parte impreparati a validare gli strumenti. La prima guida globale dell’UNESCO sulla GenAI nell’istruzione mira a supportare i paesi nell’attuazione di azioni immediate, nella pianificazione di politiche a lungo termine e nello sviluppo delle capacità umane per garantire una visione incentrata sull’uomo di queste nuove tecnologie.
  https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693.locale=en

• UNICEF 2025, Guidance on AI and Children 3.0. Updated guidance for governments and businesses to create AI policies and systems that uphold children’s rights, UNICEF.
  Nell’ambito del nostro  progetto “IA per i bambini” , l’UNICEF ha aggiornato le sue linee guida (versione 3) per promuovere i diritti dei bambini nelle politiche e nelle pratiche di IA del settore pubblico e privato, e per sensibilizzare su come i sistemi di IA possano tutelare o compromettere tali diritti.
  https://www.unicef.org/innocenti/reports/policy-guidance-ai-children

• European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Making informed choices on digital education content: EU guidelines for teachers and educators, Publications Office of the European Union, 2025.
  Queste linee guida sono pensate per supportare insegnanti ed educatori, dal personale docente e di supporto ai dirigenti scolastici, nel prendere decisioni relative all’utilizzo dei contenuti didattici digitali nelle scuole. In parole semplici, i contenuti didattici digitali sono qualsiasi risorsa didattica in formato digitale. Possono variare da un video o un quiz interattivo a un libro di testo digitale strutturato, utilizzato per supportare le pratiche di insegnamento, apprendimento e valutazione. È importante sottolineare che queste linee guida non affrontano la definizione dei curricula, ovvero cosa dovrebbe essere insegnato e come, che è di esclusiva competenza di ciascuno Stato membro dell’UE.
  https://data.europa.eu/doi/10.2766/6984929

Report e ricerche scientifiche

• Villar Onrubia, D., Cachia, R., Rietz, C. et al. (2025) Generative artificial intelligence in secondary education uses and perceptions from the perspective of early adopters across five EU Member States. Publications Office of the European Union.
  Questo studio esamina le opinioni dei primi utilizzatori dell’IA generativa (GenAI) nell’istruzione secondaria, esplorando le pratiche e le percezioni emergenti in cinque Stati membri dell’UE. Lo studio, basato sulle opinioni di educatori, dirigenti scolastici, studenti e responsabili politici, evidenzia che la GenAI offre nuove opportunità per l’insegnamento e l’apprendimento, ponendo al contempo importanti sfide.
  https://data.europa.eu/doi/10.2760/8636621

• Villar Onrubia, D., Cachia, R., Rietz, C. et al. (2025) Generative artificial intelligence in secondary education uses and perceptions from the perspective of early adopters across five EU Member States. Publications Office of the European Union.
  L’obiettivo di questo briefing è fornire una panoramica di ciò che è noto in merito alle principali tendenze, rischi e raccomandazioni politiche riguardanti l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) nelle aule, con particolare attenzione ai minori e all’istruzione obbligatoria, e focalizzandosi sulle dimensioni cognitive.
  https://data.europa.eu/doi/10.2760/8636621

• European Parliament: Directorate-General for Citizens’ Rights, Justice and Institutional Affairs and Charisi, V., Artificial intelligence in classrooms – Pedagogical dimensions, European Parliament, 2026.
  I sistemi di intelligenza artificiale (IA) sono sempre più integrati negli ambienti educativi, comprese le applicazioni di IA generativa, le piattaforme di apprendimento adattivo, i sistemi di tutoraggio intelligenti e gli strumenti di feedback automatizzati. La loro rapida diffusione sta rimodellando le pratiche didattiche, le strategie di apprendimento degli studenti e i metodi di valutazione in tutti i sistemi educativi, determinando una trasformazione sistemica. Questa trasformazione non avviene solo all’interno delle aule, ma anche negli ambienti di apprendimento informali. Le prove indicano che una parte consistente dei giovani utilizza strumenti di IA generativa per compiti scolastici, tra cui il supporto ai compiti, il recupero di informazioni e la generazione di contenuti (OCSE, 2026; UNESCO, 2025; Giannakos et al., 2025). Al di là delle implicazioni cognitive ed etiche, le dimensioni pedagogiche dell’integrazione dell’IA sono centrali per il suo impatto educativo.
  https://data.europa.eu/doi/10.2861/7869873

• European Parliament: Directorate-General for Citizens’ Rights, Justice and Institutional Affairs and Holmes, W., Artificial intelligence in classrooms – Ethical dimensions, European Parliament, 2026.
  Per oltre un decennio, e accelerato dall’arrivo dell’IA generativa (GenAI), una crescente diversità di tecnologie mediate dall’IA è stata ampiamente implementata nelle aule e in altri contesti educativi in ​​tutta Europa e oltre (Holmes et al., 2019; Tuomi, 2018). …Una review europea (Holmes & Tuomi, 2022) ha identificato venticinque diversi tipi di tecnologie mediate dall’IA utilizzate nell’istruzione (AIED), molte delle quali ora integrano l’IA di generazione (GenAI), e tutte sollevano importanti questioni etiche. https://data.europa.eu/doi/10.2861/0030388

• UNESCO 2025, AI and the future of education: disruptions, dilemmas and directions, Unesco.
  Questa antologia esplora i dilemmi filosofici, etici e pedagogici posti dall’influenza dirompente dell’intelligenza artificiale nell’istruzione. Riunendo spunti di riflessione da pensatori, leader e innovatori di tutto il mondo, la raccolta mette in discussione le convinzioni consolidate, fa emergere le criticità, stimola il dibattito e ispira nuove e audaci visioni per una co-creazione equa tra uomo e macchina.
  https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000395236.locale=en

• Meyer, J.G., Urbanowicz, R.J., Martin, P.C.N. et al. ChatGPT and large language models in academia: opportunities and challenges. BioData Mining 16, 20 (2023).
  Questo articolo esplora l’impatto dell’introduzione, alla fine del 2022, dei modelli linguistici avanzati (LLM), capaci di sostenere una conversazione iterativa e di generare testi spesso indistinguibili da quelli prodotti dagli esseri umani. Attraverso l’analisi delle applicazioni di sistemi di IA generativi, in particolare nel contesto accademico, vengono messe in luce le opportunità offerte da questi strumenti in termini di efficienza e supporto alle attività di ricerca e scrittura. Allo stesso tempo, l’articolo affronta le principali criticità legate al loro utilizzo, soffermandosi sulle implicazioni etiche e sui bias intrinseci che caratterizzano questi sistemi.
  https://doi.org/10.1186/s13040-023-00339-9

• Kestin, G., Miller, K., Klales, A. et al. AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Sci Rep 15, 17458 (2025).
  Questo articolo analizza il ruolo emergente dell’intelligenza artificiale generativa nel contesto educativo, mettendone in evidenza il grande potenziale per migliorare i processi di apprendimento. A partire da uno studio sperimentale condotto su studenti universitari, il contributo mette a confronto l’apprendimento mediato da un tutor basato sull’intelligenza artificiale con quello ottenuto attraverso lezioni con apprendimento attivo. I risultati evidenziano come l’utilizzo del tutor AI possa favorire un apprendimento più rapido ed efficace. L’articolo descrive inoltre il procedimento adottato per la progettazione e l’implementazione del tutor, offrendo spunti utili per comprendere le potenzialità e i limiti di questa nuova frontiera educativa.
  https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6

• (*Preprint) Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, Jessica Situ, Xian-Hao Liao, Ashly Vivian Beresnitzky, Iris Braunstein, and Pattie Maes. “Your brain on chatgpt: Accumulation of cognitive debt when using an ai assistant for essay writing task.” arXiv preprint arXiv:2506.08872 (2025)
  Questo articolo esamina il costo cognitivo associato all’uso dei sistemi di IA tezt-to-text nel contesto educativo, con particolare attenzione alla scrittura di saggi. Attraverso l’analisi dei principali risultati dello studio, emerge come il mancato confronto critico con i contenuti possa portare a elaborati parziali e superficiali. In particolare, viene introdotto il concetto di “debito cognitivo”, una condizione in cui il ricorso sistematico a strumenti esterni come chatGPT e altri (i LLM) tende a sostituire quei processi cognitivi complessi e impegnativi che sono fondamentali per il pensiero autonomo e riflessivo.
  https://arxiv.org/pdf/2506.08872

Normative e leggi in vigore

• AI Act, la norma che regolamenta lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in UE.
  Nota: La legge è entrata in vigore il 1 agosto 2024 e sarà pienamente applicabile in Italia a partire dal 2 agosto 2026.
  https://artificialintelligenceact.eu/ai-act-explorer/#weglot_switcher 

Per approfondire

• Introduzione alla Normativa Europea sull’IA
  Claudio Marcello Leonelli 
  https://www.youtube.com/watch?v=cKGTD96siYc

• LEGGE 23 settembre 2025, n. 132
  Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale.
  In vigore dal: 10-10-2025
  https://www.normattiva.it/uri-res/N2Ls?urn:nir:stato:legge:2025-09-23;132