Proxima ZSP

Non dà risposte. Allena il ragionamento.

Proxima ZSP è progettato per supportare l'apprendimento attraverso il dialogo maieutico. Quando uno studente chiede una soluzione, il sistema non fornisce direttamente il risultato. Lo accompagna invece con domande mirate, riformulazioni e richieste di spiegazione.

L'obiettivo non è soltanto arrivare alla risposta corretta, ma rendere osservabile il processo cognitivo che porta a quella risposta: cosa lo studente ha capito, dove si blocca, quali passaggi intermedi mancano e se riesce a trasferire lo stesso ragionamento ad altri problemi.

Perché nasce

L'intelligenza artificiale generativa è già entrata nella scuola. Non sempre dalla porta principale, spesso da quella laterale: compiti generati automaticamente, risposte pronte, riassunti, temi, traduzioni ed esercizi svolti.

Il problema non è semplicemente che gli studenti possano “barare”. Il problema più profondo è che, se usata male, l'IA può ridurre lo spazio del ragionamento personale.

Proxima ZSP nasce da un'ipotesi diversa: l'IA può essere progettata non come scorciatoia cognitiva, ma come ambiente di apprendimento. Non uno strumento che pensa al posto dello studente, ma uno strumento che lo aiuta a pensare meglio.

La Zona di Sviluppo Prossimale

Il nome Proxima ZSP richiama la Zona di Sviluppo Prossimale di Lev Vygotskij: lo spazio tra ciò che uno studente riesce a fare da solo e ciò che riesce a fare con una guida adeguata.

Proxima ZSP prova a tradurre questo principio in un'interazione con l'intelligenza artificiale. Il sistema non si limita a classificare una risposta come corretta o sbagliata: sostiene il percorso dello studente dentro quell'area intermedia in cui l'apprendimento può realmente avvenire.

Il framework L×M×C

Proxima ZSP è collegato al framework L×M×C, sviluppato da Marco Iannacone e pubblicato in open science come proposta pre-validativa.

Il framework propone criteri per osservare e valutare la qualità del ragionamento degli studenti durante l'interazione con sistemi di intelligenza artificiale maieutica.

• L · Profondità del ragionamento
• M · Metacognizione
• C · Consolidamento nel tempo e nei domini

L osserva se lo studente procede per tentativi o costruisce un'ipotesi verificabile. M osserva se lo studente è consapevole del proprio processo: sa dire dove si è bloccato, cosa ha già provato. C osserva se la stessa qualità di ragionamento si ripresenta giorni dopo, anche su un problema diverso — la differenza tra un lampo isolato e una competenza che resiste nel tempo.

Un progetto aperto alla critica

Il framework L×M×C è stato pubblicato in modalità open science per favorire confronto, critica e miglioramento da parte della comunità scientifica, educativa e istituzionale.

La scelta di pubblicarlo apertamente nasce da una convinzione precisa: se l'intelligenza artificiale entrerà stabilmente nei processi educativi, non possiamo lasciare che siano solo le piattaforme commerciali a definire cosa significhi imparare.

Servono strumenti, criteri e framework discutibili pubblicamente. Anche criticabili, naturalmente. La scienza funziona così: qualcuno propone, altri controllano se la proposta sta in piedi, poi tutti fingono di non essere offesi dalle revisioni.

Nel dibattito sugli algoritmi che insegnano a pensare

Proxima ZSP si inserisce nel dibattito più ampio sull'uso dell'intelligenza artificiale per promuovere pensiero critico, apprendimento attivo e autonomia cognitiva.

In un articolo pubblicato su Formiche.net, Marco Iannacone ha collegato Proxima ZSP alla riflessione del professor Mario Caligiuri sugli algoritmi capaci di insegnare a pensare.

Il riferimento a Caligiuri riguarda la cornice culturale e politica del tema. Proxima ZSP e il framework L×M×C sono invece stati ideati e sviluppati da Marco Iannacone.

A cosa può servire

Proxima ZSP può essere utilizzato come base per sperimentare nuovi modelli di tutoraggio AI nella scuola e nei contesti educativi. Il sistema non nasce per sostituire insegnanti, educatori o tutor umani. Nasce per offrire un ambiente strutturato in cui l'IA possa aiutare a rendere più visibile il ragionamento dello studente.

Chi ha ideato Proxima ZSP

Proxima ZSP è stato ideato da Marco Iannacone, ricercatore indipendente, informatico e imprenditore italiano con esperienza in EdTech, open-source, infrastrutture internet e cybersecurity.

Iannacone ha fondato e sviluppato in passato EdiTouch, una suite di applicazioni educative per studenti con bisogni educativi speciali e disturbi specifici dell'apprendimento, validata attraverso una sperimentazione in scuole italiane e riconosciuta anche a livello europeo come esperienza di innovazione didattica inclusiva.

Con Proxima ZSP propone una nuova direzione per l'uso dell'intelligenza artificiale nell'apprendimento: non una macchina che fornisce risposte, ma un sistema che aiuta gli studenti a costruire pensiero.

Profilo ORCID · LinkedIn