L’intelligenza artificiale è entrata nella scuola prima che la scuola avesse gli strumenti concettuali per accoglierla. Si è aggiunta come materia, come laboratorio, come competenza digitale in più, dentro un’organizzazione del sapere che continua a separare l’umanistico dallo scientifico. È un innesto che non attecchisce, perché l’oggetto stesso — un sistema che genera linguaggio, immagini, forme e relazioni a partire da dati e probabilità — nasce ibrido. Per comprenderlo, insegnarlo e usarlo con responsabilità serve una figura capace di muoversi tra i linguaggi, non di sommarli. È qui che la ricerca artistica contemporanea può fare da collante.
Da anni lavoro all’incrocio tra arti visive, tecnologie creative e fabbricazione digitale, e da questa posizione osservo un punto che ritengo decisivo per la didattica dell’IA e della robotica educativa: l’arte contemporanea, quando è ricerca e non decorazione, funziona esattamente come dovrebbe funzionare l’apprendimento dell’intelligenza artificiale a scuola. Non isola i saperi, li mette in tensione. Un’opera che nasce dall’incontro tra dato, codice, materia e significato costringe chi la realizza — e chi la osserva — a pensare insieme ciò che il curricolo scolastico tiene separato.
Prendo tre lavori del mio percorso come esempio di metodo, più che come esito. Il Volo, murale vincitore del Bando Lazio Street Art 2022 a Villalba di Guidonia, nasce da un processo che tiene insieme progettazione dello spazio pubblico, linguaggio pittorico e una committenza istituzionale precisa: qui l’arte dialoga con il territorio e con le sue regole. Ritratti genetici usa sistemi generativi per interrogare l’identità a partire dal dato biologico: la tecnologia diventa strumento di indagine sull’umano, non sua sostituzione. Sasso d’artista affianca a un oggetto fisico reale un gemello digitale: materia e informazione coesistono nella stessa opera, e la fabbricazione digitale — che pratico anche attraverso Nodelab — entra nel processo artistico come strumento di pensiero, non solo di produzione.
Questo modo di lavorare ha una radice teorica precisa, che porto anche nella progettazione didattica: il riferimento a Gregory Bateson e alla sua idea di una “struttura che connette”, il pattern che lega mente, natura e sistemi artificiali. Non è un’astrazione filosofica lontana dall’aula: è un criterio operativo. Se un docente di IA e robotica educativa insegna solo la sintassi di uno strumento — il prompt corretto, il componente elettronico da montare, la riga di codice da copiare — lascia lo studente senza il pensiero che tiene insieme le parti. Se invece parte da un problema di senso, e usa arte, dato e tecnologia come linguaggi complementari dello stesso processo conoscitivo, forma qualcuno capace di adattarsi a strumenti che cambieranno molte volte nel corso della sua vita.
Tradotto in didattica per il secondo grado, questo significa costruire percorsi di IA e robotica educativa in cui la macchina non è mai il punto di partenza, ma lo strumento con cui verificare un’ipotesi progettuale. Un modello generativo può introdurre un esercizio di storia dell’arte o di comunicazione visiva, mostrando come si costruisce un’immagine e non solo come se ne genera una. Un robot educativo può diventare un dispositivo per esplorare spazio, movimento e narrazione, prima ancora che un esercizio di programmazione. Un progetto di fabbricazione digitale può partire da un’esigenza reale del territorio, così come è nato Nodelab, il laboratorio e academy che ho fondato per l’incontro tra arte, scienza e tecnologie emergenti. In tutti i casi, lo studente non impara a usare uno strumento: impara a leggere un sistema, a interrogarlo, a portarci dentro un punto di vista.
La mia formazione riflette questa impostazione fin dall’origine: nasce nelle arti visive, prosegue nelle arti multimediali e tecnologiche, arriva alla specializzazione come analista programmatore. Oggi insegno tecnologie creative e fabbricazione digitale nel Master di secondo livello dell’Università degli Studi di Roma Tor Vergata, porto laboratori di IA e didattica in percorsi di formazione per docenti, e progetto workshop — come “La struttura che connette” — pensati proprio per far incontrare artisti, tecnici e ricercatori attorno a un metodo comune. È lo stesso metodo che intendo portare in modo strutturato nella scuola secondaria di secondo grado: non un corso di strumenti digitali, ma un percorso di pensiero progettuale in cui intelligenza artificiale e robotica educativa diventano occasioni per ragionare insieme su linguaggio, forma, dato e responsabilità.
La scuola non ha bisogno di scegliere tra formazione umanistica e formazione tecnica. Ha bisogno di figure che abbiano già vissuto, nel proprio lavoro, l’incontro tra le due. La ricerca artistica contemporanea, quando è insegnata come metodo e non come contenuto a parte, può essere il collante che rende possibile questa integrazione — ed è la prospettiva con cui intendo portare l’intelligenza artificiale e la robotica educativa nelle scuole secondarie di secondo grado.
