Nel giugno 2026 il MIT ha pubblicato un rapporto che documenta l’uso diffuso degli strumenti di IA da parte degli studenti. Secondo lo studio, meno studenti partecipano ai ricevimenti dei docenti, sono diminuiti i contributi alle discussioni online e si sono ridotti gli study group nei dormitori e nelle biblioteche. I docenti dicono di fare più fatica a capire che cosa imparino davvero gli studenti.
Le raccomandazioni del rapporto
La commissione sconsiglia di usare software per rilevare testi generati dall’IA, perché spesso segnala erroneamente i lavori di chi non è madrelingua o di studenti neurodivergenti. Raccomanda invece di dichiarare ogni uso dell’IA nelle tesi e nelle dissertazioni e specifica che l’IA non può essere indicata come coautrice. Ai docenti viene chiesto di essere trasparenti quando usano l’IA per preparare slide, fornire feedback o assegnare voti.
Anziché introdurre regole uguali per tutti, il rapporto suggerisce che ogni corso definisca una propria politica sull’IA, basata sugli obiettivi didattici, sul tipo di valutazione e sulla materia. Tra le modifiche didattiche proposte ci sono esami orali, portfolio sviluppati durante tutto il semestre, discussioni in presenza e attività basate su progetti.
Impatto più ampio e accesso diseguale
Lo studio avverte che gli studenti in grado di pagare abbonamenti premium all’IA, che possono costare diverse centinaia di dollari al mese, potrebbero avvantaggiarsi rispetto ai coetanei che non possono permetterseli. Il MIT fornisce già a docenti e dottorandi $30 al mese in crediti IA gratuiti tramite la piattaforma Parley, ma gli studenti universitari devono pagare di tasca propria.
Tendenze simili si osservano in altri atenei. Nel 2024 Harvard ha intervistato gli studenti e ha rilevato che l’87.5 % usava l’IA; circa un quarto ha dichiarato di andare meno spesso ai ricevimenti dei docenti. Nel Regno Unito, entro la fine del 2025 il 95 % degli studenti a tempo pieno usava l’IA, soprattutto quelli provenienti da famiglie più abbienti.
Perché conta
Gli studenti potrebbero rinunciare ai ricevimenti dei docenti e agli study group, perdendo occasioni di ricevere aiuto diretto e imparare dai coetanei. Per i docenti è più difficile valutare la reale comprensione degli studenti, con possibili ripercussioni sui voti e sulla qualità del feedback. Il divario tra chi può permettersi strumenti di IA premium e chi non può farlo potrebbe accentuare le differenze nei risultati accademici.
