Programma della conferenza

Negli ultimi decenni, il dibattito accademico e pubblico sulla cittadinanza digitale si è intensificato, evidenziando la necessità di un approccio critico e consapevole all’uso delle tecnologie. L’alfabetizzazione critica, intesa come la capacità di interpretare, analizzare e rispondere ai media digitali in modo informato e autonomo, si configura come una competenza chiave per affrontare le sfide della società contemporanea. Tuttavia, le attuali crisi – dalle emergenze climatiche alle crisi sanitarie, dalla disinformazione alla velocità delle trasformazioni tecnologiche – rendono ancora più necessaria una riflessione su come il tempo, la velocità e l’urgenza modellano le pratiche di alfabetizzazione digitale e la partecipazione civica.

Questo panel si propone di esplorare le intersezioni tra alfabetizzazione critica, culture digitali e la percezione del tempo in periodi di crisi, mettendo in dialogo prospettive teoriche e studi empirici che analizzano pratiche, metodologie e strategie educative per la formazione di cittadini attivi e consapevoli.

La discussione si inserisce in un ampio quadro di riferimenti teorici che spaziano dagli studi sulla media education (Buckingham, 2003; Jenkins et al., 2015; Rivoltella, 2020; UNESCO 2021), i media studies e le culture algoritmiche (Manovich 2020; Floridi, Cabitza 2021; Cristianini 2023; Moriggi 2023) alle ricerche sulla cittadinanza digitale (Mossberger et al., 2008; Unesco 2021; Pireddu, 2022), fino alle analisi sulle tecnologie educative e le piattaforme digitali (Selwyn, 2016; Williamson, 2017; Perrotta, Pangrazio 2023; UNESCO 2023; Wodui Serwornoo 2024). In un contesto segnato dalla pervasività dell’informazione accelerata e dalla gestione dell’urgenza, è essenziale adottare un approccio che integri l’analisi critica dei media con una riflessione sulle dinamiche temporali e sulla loro influenza nella sfera pubblica digitale.

I paper che compongono questo panel si articolano attorno a tre assi principali:

• Teorie e modelli di alfabetizzazione critica nei contesti digitali e la gestione dell’urgenza: verranno esplorate le principali cornici teoriche che definiscono l’alfabetizzazione critica nell’era digitale, con particolare attenzione ai concetti di rapidità dell’informazione, emergenza e impatto della velocità sulle pratiche di consumo e produzione mediatica.

• Metodologie e strumenti per affrontare la crisi attraverso l’educazione alla cittadinanza digitale: saranno presentate esperienze di ricerca-azione, studi di caso e pratiche didattiche innovative finalizzate a sviluppare competenze critiche nei confronti dei media digitali in momenti di crisi. Particolare attenzione sarà data all’uso delle tecnologie per rispondere rapidamente alle emergenze informative e per costruire percorsi formativi inclusivi ed efficaci.

• Sfide e prospettive per una cittadinanza attiva e responsabile di fronte alle crisi digitali: il panel si interrogherà sulle problematiche emergenti nell’era digitale, dalla disinformazione accelerata alle nuove forme di controllo algoritmico, fino al ruolo delle piattaforme nella configurazione dello spazio pubblico durante i momenti di crisi. In questa sezione saranno discusse strategie per promuovere un uso critico e responsabile delle tecnologie, con implicazioni per le politiche educative e la formazione dei cittadini.

Attraverso l’analisi di questi tre ambiti, il panel mira a offrire un contributo originale alla riflessione accademica e sociale sull’alfabetizzazione critica in tempi di crisi, proponendo modelli teorici e pratiche che possano supportare la formazione di cittadini capaci di navigare la complessità del panorama mediale contemporaneo con consapevolezza, autonomia e capacità di gestione dell’urgenza. Il panel si rivolge a studiosi, educatori, policy maker e professionisti dell’ambito della comunicazione e dell’educazione, con l’obiettivo di stimolare un confronto interdisciplinare e generare nuove prospettive di ricerca e intervento.

Riferimenti Bibliografici

Biseth, H., Hoskins, B., & Huang, L. (2021). Civic and Citizenship Education: From Big Data to

Transformative Education, in H. Biseth, B. Hoskins, L. Huang (eds.), Northern Lights on

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Council of Europe (2019). Digital Citizenship Education Handbook. Being online. Well-being online. Rights online. Strasburg, Council of Europe Publishing.

Cristianini N. (2023), La scorciatoia. Come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano, Il Mulino, Bologna.

International Association for the Evaluation of Educational Achievement (IEA), Springer

Buckingham, D. (2003). Media Education: Literacy, Learning and Contemporary Culture. Polity Press.

Floridi L., Cabitza F., (2021), Intelligenza Artificiale. L’uso delle nuove macchine, Bompiani, Milano.

Jenkins, H., Ito, M., & boyd, d. (2015). Participatory Culture in a Networked Era: A Conversation on Youth, Learning, Commerce, and Politics. Polity Press.

Manovich L., 2020, Cultural Analytics, MIT Press, Boston; tr. it. Cultural Analytics. L’analisi computazionale della cultura, Raffaello Cortina, Milano, 2023.

Maragliano R., Pireddu M. (2012), Storia e pedagogia nei media, #graffi, Roma.

Moriggi S. (2023) (a cura di), Postmedialità. Società ed educazione, Raffaello Cortina Editore, Milano.

Mossberger, K., Tolbert, C. J., & McNeal, R. S. (2007). Digital Citizenship: The Internet, Society, and Participation. MIT Press.

Perrotta C., Pangrazio L. (2023), The Critical Study of Digital Platforms and Infrastructures: Current Issues and New Agendas for Education Technology Research. Education Policy Analysis Archives, Vol. 31, N. 131, December 12, 2023.

Pireddu, M. (2022). Educating in platform societies: from Digital Citizenship to public values in a connected world. Journal of E-Learning and Knowledge Society, 18(3), 58-65.

Rivoltella, P.C. (2020). Nuovi alfabeti. Educazione e culture nella società post-mediale. Brescia, Scholè.

Selwyn, N. (2016). Education and Technology: Key Issues and Debates. Bloomsbury Academic.

Striphas T. (2023), Algorithmic Culture Before the Internet, Columbia University Press.

UNESCO (2021). Media and information literate citizens: think critically, click wisely!. Paris, Unesco.

UNESCO (2023) Global Education Monitoring Report 2023: Technology in Education, Paris, Unesco.

Van Dijck, J. (2018). The Platform Society: Public Values in a Connective World. Oxford, OUP.

Williamson, B. (2017). Big Data in Education: The Digital Future of Learning, Policy and Practice. SAGE Publications.

Wodui Serwornoo M.Y., Danso S., Azanu B., Semarco S.K.M., et al. (2024). Use of Digital Platforms Among University Students: A Systematic Literature Review. Qeios.

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Nota introduttiva al panel: Post-medialità e emergenze educative: urgenza, tempo e responsabilità per la cittadinanza attiva

Negli ultimi anni, il dibattito sulla cittadinanza digitale e l'alfabetizzazione critica si è intensificato, soprattutto in risposta alle crisi globali e alla crescente accelerazione dei processi informativi e formativi. La pervasività delle tecnologie digitali, la velocità con cui le informazioni si diffondono e le nuove dinamiche dell'intelligenza artificiale pongono sfide inedite per la costruzione di una cittadinanza consapevole. Questo panel si propone di esplorare come la temporalità, l'urgenza e l'accelerazione incidano sui processi educativi, sulle pratiche di alfabetizzazione critica e sulle modalità di partecipazione civica nel contesto della post-medialità.

Le quattro relazioni che compongono il panel si articolano attorno a un nucleo concettuale comune: la necessità di ripensare il rapporto tra tecnologia, apprendimento e responsabilità civica alla luce delle trasformazioni epistemologiche e metodologiche in corso. Esse si inseriscono in un quadro teorico che dialoga con gli studi sulla media education (Buckingham, 2003; Rivoltella, 2020; UNESCO, 2021), sulle culture algoritmiche (Manovich, 2020; Cristianini, 2023) e sulle nuove forme di cittadinanza digitale (Mossberger et al., 2008; Pireddu, 2022).

Il primo intervento, "Agentività e temporalità nella ricerca: accelerazione, deep research e sfide epistemologiche", analizza l'impatto dell'intelligenza artificiale nei processi di ricerca e produzione della conoscenza. L'adozione di agenti di deep research ridisegna i tempi e le pratiche della costruzione epistemologica, ponendo interrogativi sulla capacità di mantenere un equilibrio tra rapidità analitica e profondità critica. La riflessione si estende alla necessità di nuove competenze per una cittadinanza attiva capace di navigare un ecosistema informativo sempre più automatizzato e interconnesso.

Il secondo paper, "Un nuovo approccio per la verifica delle fonti nell'era dell’Intelligenza Artificiale Generativa", affronta il problema dell'affidabilità dell'informazione e delle nuove sfide poste dalla produzione automatizzata di contenuti. Il lavoro evidenzia come la tradizionale distinzione tra fonti primarie e secondarie sia messa in crisi dall’AI generativa e propone due strategie educative per affrontare questa trasformazione: l'"assertive provenance", che si affida a marcatori digitali, e l'"inferred context", che valorizza le competenze critiche dell’utente. La riflessione si inserisce nel dibattito sulla Media Literacy e sull’importanza di sviluppare alfabeti nuovi per comprendere un panorama informativo in continua evoluzione.

Il terzo contributo, "Festina lente. Società dell’accelerazione ed educazione alla risonanza", problematizza la tensione tra velocità e profondità nell'apprendimento, mettendo in discussione la logica della performance e dell'efficienza che caratterizza la formazione contemporanea. Attraverso il concetto di "risonanza" (Rosa, 2010), il paper invita a ripensare l'educazione non solo come acquisizione di competenze misurabili, ma come esperienza di senso, in cui il tempo diventa una dimensione pedagogica essenziale.

Infine, il contributo "Fast, pop e not-supervised: le sfide dell’IA alla creatività visuale" esplora il rapporto tra intelligenza artificiale, produzione culturale e immaginario collettivo. Attraverso un'analisi empirica delle dinamiche di creazione assistita da IA nei contesti artistici e visuali, il paper indaga i rischi di omologazione e perdita dell’originalità, sottolineando al contempo il ruolo dell'AI literacy come strumento di consapevolezza critica. L’indagine empirica proposta nei workshop di prompting reflexivity mostra come i partecipanti si confrontino con la co-creatività mediata dagli algoritmi, rivelando le tensioni tra espressione individuale e vincoli tecnologici.

Questi quattro contributi, pur affrontando aspetti distinti, convergono nel delineare un panorama in cui l'educazione critica ai media e alla cittadinanza digitale deve confrontarsi con il tempo come variabile centrale: tempo dell'apprendimento, tempo della ricerca, tempo della verifica dell'informazione e tempo della creazione culturale. Attraverso una prospettiva interdisciplinare, il panel mira a stimolare una riflessione su come la gestione dell'urgenza e della velocità possa essere riconciliata con una formazione capace di sviluppare senso critico, autonomia e responsabilità sociale.

L'obiettivo è quindi offrire un contributo originale al dibattito accademico sulla post-medialità e sulle emergenze educative, proponendo modelli teorici e pratiche che possano supportare la formazione di cittadini in grado di navigare la complessità del panorama mediale contemporaneo con consapevolezza e capacità di gestione dell'urgenza. Il panel si rivolge a studiosi, educatori, policy maker e professionisti della comunicazione e dell'educazione, con l'intento di avviare un confronto interdisciplinare e generare nuove prospettive di ricerca e intervento.

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Paper 1

Agentività e temporalità nella ricerca: accelerazione, deep research e sfide epistemologiche

Stefano Moriggi (Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia)
Mario Pireddu (Università degli Studi della Tuscia)

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale e, in particolare, lo sviluppo di agenti per la deep research stanno trasformando radicalmente le dinamiche temporali della produzione, circolazione e fruizione della conoscenza. L’automazione della ricerca avanzata, attraverso modelli in grado di analizzare e sintetizzare enormi quantità di dati in tempi ridotti, solleva questioni cruciali sul rapporto tra velocità, approfondimento critico e processi decisionali (Erduran, Levrini 2024; Chubb et al. 2022).
Questo intervento intende approfondire come la temporalità della ricerca, non solo accademica, e conseguentemente della riflessione epistemologica vengano ridefinite dall’uso di AI avanzate, analizzando due tensioni fondamentali: da un lato, l’accelerazione della scoperta e dell’elaborazione delle informazioni, che può favorire il superamento di limiti cognitivi e metodologici tradizionali (Whitehead 1929; Nielsen 2011; Weinberger 2019); dall’altro, la necessità di dover imparare a gestire in modi inediti la profondità analitica e la capacità di interrogare criticamente le fonti, le metodologie e le implicazioni dei risultati ottenuti (Moriggi, Pireddu 2024; Karpatne et al. 2022).
Attraverso un’analisi critica delle tecnologie emergenti e delle loro applicazioni nella ricerca accademica, questo intervento si interroga sulle conseguenze dell’adozione di tali strumenti per la costruzione della conoscenza e la formazione di una cittadinanza attiva e consapevole. Quali competenze devono essere sviluppate per garantire un uso responsabile e critico di questi strumenti? Come ripensare i tempi della riflessione in un ecosistema della conoscenza sempre più automatizzato e veloce, e gestito in partnership con agenti in continua evoluzione (Riffert, Petrov 2022; Rosa 2010)?
L’obiettivo dell’intervento è quello di offrire un quadro teorico e applicativo delle nuove temporalità imposte dall’AI nella ricerca, stimolando una discussione sulle strategie per mantenere un equilibrio tra efficienza, profondità e responsabilità epistemologica nel contesto della post-medialità e delle emergenze educative.

Riferimenti bibliografici

Chubb, J., Watermeyer, R., & Wakeling, P. (2022). “Speeding up to keep up: Exploring the use of AI in the research process”. AI & Society, V. 37.
https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-021-01259-0

Cristianini N. (2024). Machina sapiens. L’algoritmo che ci ha rubato il segreto della conoscenza. Bologna, Il Mulino.

Erduran, S., & Levrini, O. (2024). “The impact of artificial intelligence on scientific practices: an emergent area of research for science education”. International Journal of Science Education, 46(18), 1982–1989. https://doi.org/10.1080/09500693.2024.2306604

Karpatne, A., Kannan, R., & Kumar, V. (Eds.). (2022). Knowledge guided machine learning: Accelerating discovery using scientific knowledge and data. CRC Press.

Luckin R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.

Moriggi S., Pireddu M., (2024), “Apprendere (con) l’intelligenza artificiale. Un approccio media-archeologico” (con S. Moriggi), in Journal of Educational, Cultural and Psychological Studies (ECPS Journal), 30/2024 - Special Issue on The Contribution of Artificial Intelligence to the Qualification of Educational Processes, ISSN 2037-7924.
https://www.ledonline.it/index.php/ECPS-Journal/article/view/6709/1974

Pasquinelli M. (2023). The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence. London, Verso.

Nielsen M. (2011). Reinventing Discovery: The New Era of Networked Science, Princeton University Press, Princeton. Tr. it. Le nuove vie della scoperta scientifica. Come l’intelligenza collettiva sta cambiando la scienza, Einaudi, Torino, 2012.

Riffert, F., & Petrov, V. (Eds.). (2022). Education and learning in a world of accelerated knowledge growth: Current trends in process thought. Cambridge Scholars Publishing.

Rosa, H. (2010). Alienation and Acceleration: Towards a Critical Theory of Late-Modern Temporality, NSU Press. Tr. it. Accelerazione e alienazione. Per un teoria critica del tempo nella tarda modernità. Einaudi, Torino, 2015.

Sini C. (2024). Intelligenza Artificiale e altri scritti, Jaca Book, Milano.

Weinberger D. (2019), Everyday Chaos: Technology, Complexity, and How We’re Thriving in a New World of Possibility, Harvard Business Review Press, Boston; tr. it. Caos quotidiano. Un nuovo mondo di possibilità, Codice, Torino, 2020.

Whitehead, A. N. (1929). The aims of education and other essays. Macmillan, NY; tr. it. I fini dell’educazione, Raffaello Cortina, Milano, 2022.

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Paper 2

Fast, pop e “not-supervised”: le sfide dell’IA alla creatività visuale

Gabriella Taddeo (Università degli Studi di Torino)

Esiste già un interessante dibattito scientifico su come diverse forme di IA generativa, in particolare l'IA text-to-image, possano interagire e modificare i processi creativi e le pratiche di produzione culturale nell'ambito delle arti visive (Mazzone et al. 2018; Manovich & Arielli 2024), producendo forme di creatività alimentata dall'IA (Miller 2019), di co-creatività (Wingström et al. 2023) o, più criticamente, di creatività artificiale (Runco 2023).
Ricerche empiriche evidenziano che gli strumenti di Intelligenza Artificiale possono ampliare le capacità creative degli artisti e aumentare l’efficienza produttiva (Haase & Hanel 2023). Uno studio su larga scala (oltre 4 milioni di opere digitali prodotte da 50.000 utenti) ha quantificato questi benefici: l’adozione di IA generativa ha incrementato la produttività artistica individuale di circa il 25% e aumentato del 50% la probabilità che le opere vengano apprezzate dal pubblico (Zhou & Lee 2024). Parallelamente ai benefici, la ricerca sottolinea una serie di criticità e rischi connessi all’uso dell’IA in ambiti creativi, in particolare in relazione all’originalità e l’autorialità delle opere generate. La stessa ricerca di Zhou & Lee (2024) ha rilevato per esempio che, dopo l’adozione diffusa dell’IA, la novità media delle opere in termini di stile visivo è diminuita nel tempo, indicando una tendenza verso soluzioni estetiche più uniformi o ripetitive. Il contributo dell'IA non riguarda solo la creazione di opere ma anche la trasformazione dei processi creativi. Gli studi suggeriscono che il valore dell'IA risiede non tanto nel determinare se gli output siano creativi, ma nell'esplorare come i processi creativi umani vengano modificati e co-modellati da questi sistemi. Si delinea quindi la necessità di analizzare nuove pratiche culturali e forme di co-creatività, ma anche potenziali rischi di omologazione e stereotipizzazione dovute a questi processi (Lee 2011).
In questa direzione, il contributo propone l’analisi di un’esperienza di AI literacy condotta nel 2024 con 70 persone (di età compresa tra gli 11 e i 60 anni) durante 15 workshop incentrati sull'uso creativo dell'IA. I workshop “prompting reflexivity” hanno esplorato l'uso di strumenti di IA text-to-image per stimolare visioni e riflessioni critiche su temi sociali e identitari sensibili, come le idee di “altrove”, “felicità”, “rabbia” “futuro” e così via.
Nei workshop, attraverso la rapida generazione di idee e i vari passaggi iterativi tra linguaggio verbale e immagini, i partecipanti sono stati incoraggiati a concentrarsi sulle visioni individuali, sugli stereotipi che emergono nei loro stessi prompt, ma anche sulle dinamiche di produzione culturale innescate dalle logiche algoritmiche, dalle possibilità socio-tecniche e dai data set visivi. L'obiettivo era quello di incoraggiare i partecipanti a riflettere sui propri concetti utilizzando questa nuova interfaccia dell'immaginazione, basata sul linguaggio verbale ma anche sulle possibilità e sui vincoli delle piattaforme di generazione di immagini da testo a immagine, come Stable Diffusion e MidJourney.
Pertanto, lo studio non si concentra tanto sullo stabilire se e come gli output generati dall'IA siano creativi, quanto piuttosto sul capire se e come i processi creativi siano modificati e co-modellati da questi sistemi.
Attraverso l'analisi qualitativa cross-modale di tre diversi tipi di dati - prompt testuali, output visivi e interviste di follow-up - i risultati empirici evidenziano alcune dimensioni del rapporto con l'IA text-to-image: piacere/frustrazione produttiva; apertura/chiusura culturale; omogeneizzazione/divergenza creativa.
I risultati dimostrano che il livello di creatività processuale è fortemente influenzato da diversi fattori, tra cui le possibilità e i vincoli delle diverse interfacce di IA, il tipo di modello utilizzato, la competenza linguistica nella formulazione dei prompt, ma anche il grado di posizionamento più o meno “ideologico” nelle azioni pre e post-curatoriali degli utenti.
Lo studio inoltre evidenzia come occorra definire nuove dimensioni di literacy digitale, e propriamente AI literacy (Long & Magerko 2020; Grassini 2023; Unesco 2024; Taddeo 2024), dotandosi di metodi e criteri per valutare più che i semplici prodotti finali, sempre più automatizzabili, i processi creativi e meta-riflessivi che portano alla loro realizzazione.

Riferimenti bibliografici

Grassini, S. (2023). Shaping the future of education: Exploring the potential and consequences of AI and ChatGPT in educational settings.Education Sciences, 13(7), 692. https://doi.org/10.3390/educsci13070692

Haase, J., & Hanel, P. H. P. (2023). Artificial muses: Generative artificial intelligence chatbots have risen to human-level creativity. Journal of Creativity, 33(3), 100066. https://doi.org/10.1016/j.yjoc. 2023.100066

Lee, E. (2011). Digital originality. Vanderbilt Journal of Entertainment and Technology Law, 14, 919. https://scholarship.law.vanderbilt.edu/ jetlaw/vol14/iss4/5

Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–16. https://doi. org/10.1145/3313831.3376727

Manovich, L., & Arielli, E. (2024). Artificial aesthetics. https://manovich.net/index.php/projects/artificial-aesthetics

Mazzone, M., & Elgammal, A. (2019). Art, Creativity, and the Potential of Artificial Intelligence. Arts, 8(1), 26. https://doi.org/10.3390/arts8010026

Miller, A. I. (2019). The artist in the machine: The world of AI-powered creativity. Mit Press.

Oppenlaender, J. (2022). The Creativity of Text-to-Image Generation. In Proceedings of the 25th International Academic Mindtrek Conference (Academic Mindtrek '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 192–202. https://doi.org/10.1145/3569219.3569352

Taddeo G. (2024) “Artificial intelligence literacy: aspetti sociali e educativi di una nuova frontiera
dell’educazione”, in Ricucci R. e Rosa A. (a cura di), Didattica per Competenze e Orizzonti
Educativi, Pensa Multimedia, Lecce, pp.105-123.

Runco, M. A. (2023). AI can only produce artificial creativity. Journal of Creativity, 33(3), 100063.

Wingström, R., Hautala, J., & Lundman, R. (2024). Redefining creativity in the era of AI? Perspectives of computer scientists and new media artists. Creativity Research Journal, 36(2), 177-193.

UNESCO (2024) AI competency framework for students. https://doi.org/10.54675/JKJB9835

Zhou E. & Dokyun L. (2024), Generative artificial intelligence, human creativity, and art, PNAS Nexus, Volume 3, Issue 3, March 2024, https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae052

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Paper 3

Festina lente. Società dell’accelerazione e educazione alla risonanza

Pier Cesare Rivoltella (Università degli Studi di Bologna)

In una società dominata dall’accelerazione e dall’imperativo della performance, i media digitali non solo amplificano la logica della velocità e della frammentazione, ma contribuiscono anche a ridefinire i processi educativi in termini di efficienza e produttività. Il rischio è quello di ridurre la formazione a una mera ottimizzazione delle competenze, svuotandola della sua dimensione esperienziale e trasformativa. L’apprendimento diventa così un’operazione funzionale, orientata a risultati misurabili, piuttosto che un percorso di crescita e di costruzione del senso.

Di fronte a questa potenziale deriva, emergono due posizioni opposte ma ugualmente problematiche: da un lato, l’accettazione passiva del modello imposto dalla cultura della performance; dall’altro, strategie di radicale disconnessione che si rivelano insostenibili poiché implicano una rinuncia al vivere sociale e alle forme di partecipazione che i media stessi rendono possibili.

In questo scenario, la nozione di risonanza, così come proposta da Hartmut Rosa, offre una prospettiva alternativa per ripensare il rapporto tra media, educazione e sviluppo personale. La risonanza implica un’interazione profonda e significativa con il mondo, un’esperienza che non si esaurisce nella reazione immediata o nella prestazione efficiente, ma che si struttura come un processo di reciprocità, ascolto e trasformazione. Educare alla risonanza significa allora promuovere un uso critico e consapevole dei media, non come strumenti di accelerazione, ma come spazi di relazione e di costruzione del senso.

In questo quadro, diventa essenziale ridefinire il ruolo dell’educazione e dei media per contrastare la logica dell’efficienza e restituire valore all’esperienza formativa come momento autentico di crescita e di sviluppo della persona. L’obiettivo non è semplicemente rallentare, ma riscoprire una temporalità più densa di significato, capace di restituire agli individui la possibilità di un rapporto più equilibrato e consapevole con la tecnologia e con la propria esperienza nel mondo.
 

Riferimenti bibliografici

Accoto,S. (2017). Il mondo dato. Cinque brevi lezioni di filosofia digitale. Milano, EGEA.

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Tisseron, S. (2013). 3-6-9-12. Diventare grandi all’epoca degli schermi digitali, nuova edizione aggiornata e ampliata. Tr. it. Scholé, Brescia 2024.

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Paper 4

Un nuovo approccio per la verifica delle Fonti nell'era dell’Intelligenza Artificiale Generativa

Nicola Bruno (Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia)

L’emergere dell’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo i paradigmi della Media Literacy education, mettendo in discussione concetti fondamentali come la verifica delle fonti (Frau-Meigs, 2024). Tradizionalmente, gli interventi di Information Literacy hanno adottato una distinzione gerarchica tra fonti primarie, secondarie e terziarie per guidare i processi di validazione dell’informazione. Tuttavia, questo schema diventa problematico quando i contenuti vengono prodotti da modelli di AI che non “citano” fonti, ma generano informazioni attraverso processi probabilistici.

Di fronte a questa sfida, la comunità scientifica ha individuato due approcci metodologici complementari (Hebbar et al., 2024). Il primo, noto come “assertive provenance”, si basa sull’integrazione di marcatori (watermark, filigrane digitali, metadati), che vengono applicati al momento della generazione del contenuto con strumenti AI. Questo approccio top-down presuppone un sistema di certificazione che attesti l’origine artificiale dell’informazione, ma la sua efficacia dipende da meccanismi di fiducia e interoperabilità ancora in fase di consolidamento. Il secondo approccio, definito “inferrend context”, enfatizza invece il ruolo delle competenze critiche degli utenti nel riconoscere indizi di artificialità e valutare la credibilità delle fonti attraverso un’analisi contestuale. Questa metodologia bottom-up ricorda molto da vicino il "paradigma indiziario" di Carlo Ginzburg (2023), basato sull’interpretazione di tracce e dettagli marginali, e si allinea con le più recenti strategie di lateral reading dimostratesi efficaci per il contrasto della disinformazione (Caulfied et al., 2023).

La sfida educativa attuale è integrare questi due approcci in percorsi formativi che rafforzino le capacità interpretative. È fondamentale sviluppare curricula che insegnino a riconoscere i marcatori della provenienza assertiva, ma che al tempo stesso affinino le competenze di lettura critica e inferenza contestuale. L’obiettivo non è solo saper individuare contenuti generati artificialmente, ma comprendere le implicazioni educative di un ecosistema informativo in cui la distinzione tra umano e artificiale, tra originale e derivato, richiede alfabeti del tutto nuovi (Rivoltella, 2020).

Riferimenti bibliografici

Caulfield, M., Weinberg, S. (2023). Verified: How to Think Straight, Get Duped Less, and Make Better Decisions about What to Believe Online. University of Chicago Press

Frau-Meig, D. (2023). User empowerment through Media and Information Literacy to the evolution of generative Artificial Intelligence. Report UNESCO
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Ginzburg, C. (2023). Miti emblemi spie. Morfologia e storia. Adelphi

Hebbar, N., Wolf, C. (2024). Determining trustworthiness through provenance and context. Google Policy Paper. Available here: https://static.googleusercontent.com/media/publicpolicy.google/it//resources/determining_trustworthiness_en.pdf

Rivoltella, P. C. (2020). Nuovi alfabeti. Educazione e culture nella società post-mediale. Scholé.