Modelli e piattaforme di IA
Google amplia Guided Learning e prevede l’accesso all’IA per gli studenti dalla scuola dell’infanzia alla 12ª classe previa adesione
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Google ha annunciato il 3 novembre 2026 che Guided Learning è disponibile in tutto il mondo in Google Classroom e che, nel corso dello stesso mese, sarà avviato un progetto pilota nella Ricerca Google in alcune scuole statunitensi. Ha inoltre annunciato l’intenzione di rendere facoltativo l’accesso a diversi prodotti di IA per gli account degli studenti dalla scuola dell’infanzia alla 12ª classe.
Chris Phillips, vicepresidente e direttore generale del settore istruzione di Google, ha presentato gli aggiornamenti partendo da un principio di progettazione che Google definisce «sforzo produttivo»: mantenere gli studenti attivamente coinvolti in attività stimolanti, senza sopraffarli al punto da indurli a rinunciare. Guided Learning è stato introdotto per la prima volta in Gemini il 6 agosto 2025 e si basa su domande esplorative e aperte, spiegazioni passo dopo passo e risposte multimodali, come diagrammi, video e quiz interattivi.
Come funziona Guided Learning in Classroom e nella Ricerca Google
In Classroom, l’insegnante assegna l’attività e l’IA funge da strumento di studio individuale, basato sui materiali usati in classe. Secondo il rapporto di Google sull’istruzione, l’attività può basarsi sui materiali caricati dagli insegnanti. La Modalità concentrazione aiuta gli studenti a restare concentrati e, se cercano di divagare, riporta la conversazione verso gli obiettivi di apprendimento indicati dall’insegnante. Gli insegnanti ricevono in tempo reale informazioni sull’intera classe e sui singoli studenti, comprese le trascrizioni complete delle chat, per individuare chi ha bisogno di ulteriore supporto. Prima del lancio, Google ha testato la funzionalità di Classroom con scuole e insegnanti e ha integrato i loro riscontri.
Negli account degli studenti nella Ricerca Google, alcune richieste di aiuto per i compiti attiveranno suggerimenti passo dopo passo invece di condurre direttamente alla risposta finale. Tra gli esempi di Google figurano un problema di fisica incollato nella chat e una richiesta di aiuto per scrivere la relazione su un libro. Prima di estendere la funzionalità ad altri distretti scolastici nei prossimi mesi, il progetto pilota raccoglierà i riscontri degli insegnanti.
L’accesso all’IA per gli studenti dalla scuola dell’infanzia alla 12ª classe richiederà l’autorizzazione di un amministratore
L’accesso a Gemini, Gemini Notebook, Gemini in Classroom e Google Search sarà completamente disattivato per gli account degli studenti dalla scuola dell’infanzia alla 12ª classe, finché un amministratore scolastico non attiverà esplicitamente ciascun prodotto. La modifica non è ancora pienamente entrata in vigore: nei prossimi mesi, prima di introdurre i controlli, Google condividerà ulteriori dettagli con le scuole, dando agli amministratori il tempo di prepararsi. Il nuovo approccio fa seguito ai riscontri di scuole, insegnanti, ricercatori e responsabili delle politiche pubbliche e mira a lasciare ai dirigenti scolastici la decisione su come utilizzare i prodotti di IA nelle proprie classi.
Per i suoi principali servizi Workspace for Education, Google afferma che i dati appartengono alle scuole e che i dati degli studenti non vengono venduti, utilizzati per la pubblicità né impiegati per addestrare modelli di IA generativa.
Cosa mostrano le sperimentazioni in classe
Una sperimentazione randomizzata preregistrata in Sierra Leone, condotta dal team LearnLM di Google e da Fab AI, ha coinvolto 1.763 studenti di almeno 13 anni in 48 classi di matematica del 7° e 8° anno, distribuite in 12 scuole sostenute dal governo. Le classi sono state assegnate in modo casuale a Guided Learning o all’insegnamento standard; agli insegnanti delle classi con Guided Learning è stato chiesto di utilizzarlo per 12 ore. I ricercatori hanno riportato un effetto sull’apprendimento matematico, secondo l’approccio intention-to-treat, pari a 0,258 deviazioni standard e lo hanno paragonato al passaggio di uno studente con risultati mediani dal 50° percentile all’inizio al 60° percentile alla fine dello studio; il 69% degli studenti ha raggiunto la soglia di utilizzo richiesta.
Gli insegnanti hanno definito gli obiettivi e gli spunti iniziali, organizzato gli studenti in coppie e condotto discussioni per consolidare l’apprendimento. I ricercatori hanno descritto questa struttura guidata dagli insegnanti come essenziale per l’intervento e hanno rilevato che gli studenti con competenze matematiche iniziali più solide ne hanno tratto maggiori benefici. Resta quindi la sfida esplicita di migliorare i risultati degli studenti che partono svantaggiati.
Un’altra sperimentazione di 10 settimane nel Regno Unito, condotta con 1.179 studenti, ha valutato su Eedi un sistema di tutoraggio basato su Gemini. Prima dell’invio, tutor esperti hanno esaminato ogni messaggio redatto dall’IA. I ricercatori hanno riferito che i tutor hanno approvato senza modifiche il 94,7% delle 94.385 bozze esaminate e che il tutoraggio con supervisione umana ha ottenuto risultati pari a quelli del tutoraggio svolto da esperti in carne e ossa nelle misure prossimali e intermedie, superando nettamente il recupero standard.
La valutazione standardizzata generale Star Maths ha dato un risultato diverso: dopo il tutoraggio con IA o il recupero standard, gli studenti hanno registrato progressi simili, senza un chiaro vantaggio complessivo del tutoraggio. I ricercatori hanno ricondotto questa discrepanza, in parte, al fatto che le conversazioni di tutoraggio riducevano la copertura del programma e hanno affermato che gli studi di più lunga durata dovrebbero esaminare quando i progressi immediati si traducono in miglioramenti più ampi nelle valutazioni.
L’espansione rende quindi le modalità di attuazione importanti quanto l’accesso. La progettazione di Classroom combina materiali caricati dagli insegnanti, obiettivi da loro indicati e accesso alle trascrizioni delle chat, mentre le impostazioni in arrivo affideranno agli amministratori le decisioni sull’attivazione. Le sperimentazioni hanno evidenziato progressi in alcune misure dell’apprendimento, ma restano irrisolti i risultati nelle prove più ampie, la copertura del programma e i benefici per gli studenti con risultati più bassi. La questione fondamentale ancora aperta è se i benefici misurati si manterranno con un impiego più esteso nelle scuole, senza riproporre i divari nei risultati e la riduzione della copertura documentati dalla ricerca.
