PISA 2025: come cambia l’uso dell’intelligenza artificiale nelle scuole

L’ultima edizione di PISA, il test OCSE che misura le competenze dei quindicenni in scienze, lettura, matematica e problem solving computazionale, ha coinvolto quest’anno oltre 760.000 studenti in 91 Paesi ed economie: la partecipazione più ampia da quando il programma è nato, nel 2000. Per la prima volta, il questionario ha chiesto agli studenti anche come e quanto usano l’intelligenza artificiale generativa per i compiti scolastici. Il risultato è la fotografia più dettagliata mai raccolta su un fenomeno che, nelle aule di tutto il mondo, si è diffuso più rapidamente di quanto i sistemi scolastici siano riusciti a governarlo.

Un uso diffuso, ma tutt’altro che lineare

I chatbot AI sono ormai una presenza abituale nella vita scolastica: in media, tra gli studenti dei Paesi OCSE, solo il 14% dichiara di non averli mai utilizzati per attività legate alla scuola. Ma i dati PISA raccontano una relazione tra uso dell’IA e apprendimento più complessa di quanto ci si aspetterebbe.

Gli studenti che non ricorrono ai chatbot per compiti specifici, come riassumere un testo o abbozzare un elaborato scritto, ottengono in media punteggi più alti in scienze rispetto a chi li usa regolarmente per quegli stessi compiti. Il quadro cambia quando l’IA viene usata in modo più generico, per farsi aiutare a studiare: in questo caso chi la utilizza settimanalmente ottiene risultati sostanzialmente comparabili a chi non la usa affatto. L’OCSE è netta nell’interpretare questi dati: il problema non è la tecnologia in sé, ma il modo, la frequenza e la consapevolezza con cui viene impiegata.

Chi impara a valutare l’IA, e chi resta indietro

Un dato, in particolare, merita attenzione. Il rapporto segnala che solo sei studenti su dieci, in media nei Paesi OCSE, hanno avuto occasione durante le lezioni di valutare criticamente la qualità di un’informazione generata dall’intelligenza artificiale. La percentuale varia enormemente tra i sistemi scolastici, dal 31% a oltre l’80% a seconda del Paese.

Ed è qui che emerge il punto più delicato dell’intero capitolo dedicato alla digitalizzazione: questa opportunità didattica è distribuita in modo diseguale, ed è significativamente meno frequente tra gli studenti socioeconomicamente svantaggiati. L’OCSE parla esplicitamente del rischio di un nuovo divario legato all’intelligenza artificiale, che si sovrapporrebbe a quello digitale già esistente e rischierebbe di aggravarlo.

L’Italia sopra la media, con alcuni distinguo

Tra le 91 economie partecipanti, l’Italia offre uno spaccato che merita attenzione, soprattutto sul fronte dell’intelligenza artificiale. Il 73,7% degli studenti italiani riferisce di essere stato coinvolto, durante le lezioni, in attività di valutazione critica di contenuti generati dall’IA: un dato ben sopra la media OCSE, ferma al 62,6%, che colloca l’Italia tra i sistemi scolastici che stanno affrontando con più decisione il rischio di divario appena descritto.

Il quadro complessivo delle prestazioni conferma un Paese in tenuta, e in alcuni casi in miglioramento. In scienze, l’Italia ha guadagnato 6 punti rispetto al 2022, mentre la media OCSE è rimasta sostanzialmente ferma; nel confronto decennale con il 2015, quando la media dei Paesi OCSE è scesa di 7 punti, il punteggio italiano è invece salito di 5. In lettura, il punteggio medio italiano (474) resta superiore alla media OCSE (461). L’OCSE cita esplicitamente l’Italia, insieme a Irlanda e Francia, come esempio di come una spesa per studente inferiore a meno della metà di quella del Lussemburgo — il Paese che investe di più al mondo nell’istruzione — possa comunque tradursi in risultati di scienze più alti: un argomento a favore dell’idea che non sia la quantità di risorse, ma la qualità del loro impiego, a fare la differenza.

Anche sul piano dell’equità il dato italiano è, in controtendenza, incoraggiante: tra il 2022 e il 2025 sono migliorati sia gli studenti socioeconomicamente svantaggiati (+11 punti in scienze) sia quelli avvantaggiati (+3 punti), restringendo il divario tra i due gruppi di 8 punti. È un pattern raro: nella maggior parte dei Paesi OCSE il divario si è ridotto perché gli studenti avvantaggiati sono peggiorati, non perché quelli svantaggiati sono migliorati.

Restano margini di miglioramento su due fronti in particolare. Nel decennio 2015-2025 la matematica italiana ha perso 24 punti, un calo più marcato di quello osservato in lettura. E sul fronte della distrazione digitale in classe, solo il 28,4% degli studenti italiani dichiara di non essere mai distratto dall’uso di dispositivi durante le lezioni di scienze, contro il 39,2% della media OCSE: un’area su cui investire, alla luce di quanto già ottenuto sul fronte della valutazione critica dell’IA.

Anche la scuola fatica a tenere il passo

A confermare che la sfida non riguarda solo gli studenti sono le risposte dei dirigenti scolastici. Nel 2025 un numero minore di presidi, rispetto al 2022, si dichiara soddisfatto della preparazione della propria scuola all’insegnamento digitale, in media nei Paesi OCSE. La diffusione dell’intelligenza artificiale generativa, arrivata su larga scala proprio a partire dal 2022, sembra aver riportato in primo piano dubbi su formazione, competenze e fiducia del corpo docente nell’integrare questi strumenti nella didattica quotidiana. Un segnale che rafforza un’idea già ricorrente nei documenti europei sulle competenze digitali degli educatori: la qualità dell’insegnamento digitale non si costruisce distribuendo dispositivi, ma investendo con continuità nella formazione di chi insegna.

Non basta fornire accesso, serve poterlo misurare

Il rapporto PISA 2025 conferma, con dati aggiornati, un principio che la ricerca sull’educazione digitale ripete da anni: l’accesso alla tecnologia non produce automaticamente apprendimento. Lo dimostrano anche i dati sull’uso dei dispositivi digitali in classe, che seguono lo stesso schema osservato per l’IA: un uso moderato e finalizzato è associato a prestazioni migliori rispetto sia al non uso sia a un uso intensivo e non guidato. Ciò che fa la differenza, in altre parole, non è la disponibilità dello strumento ma la qualità dell’accompagnamento didattico che lo circonda.

Questo è precisamente il terreno su cui si muovono i framework europei per le competenze digitali, DigComp e DigCompEdu su tutti, che nella loro ultima revisione includono l’intelligenza artificiale tra le priorità esplicite, accanto a cybersecurity, benessere digitale, diritti digitali e contrasto alla disinformazione. In Italia, iniziative come la certificazione IDCERT AI Literacy, costruita sul framework AILit elaborato da OCSE e Commissione Europea, si muovono nella stessa direzione: offrire uno standard comune per misurare — non insegnare — il livello di alfabetizzazione all’intelligenza artificiale di studenti e personale scolastico, così da rendere visibile un divario che, diversamente, rischierebbe di restare invisibile fino a quando non sarà già radicato.

Per approfondimenti:

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• OECD (2026), PISA 2025 Results (Volume I): Future-Ready Students, PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/73451bc5-en.