Insegnare nell’era dell’IA Generativa: Prompt-Based Learning e Natural Language Programming per la didattica universitaria

Abstract

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sta ridefinendo i contesti educativi universitari, influenzando la formulazione dei problemi, la produzione di contenuti e le pratiche di verifica della conoscenza. Le risposte educative centrate prevalentemente sull’uso degli strumenti o sull’acquisizione di abilità tecniche non sembrano sufficienti ad affrontare le implicazioni epistemiche introdotte dai sistemi generativi. Questo contributo presenta un quadro concettuale e operativo per l’integrazione della GenAI nella didattica universitaria, fondato sul Prompt-Based Learning (PBL) e sul Natural Language Programming (NLPg). Nel quadro proposto, il PBL è interpretato come pratica di regolazione metacognitiva e il NLPg come uso strutturato del linguaggio naturale per esplicitare obiettivi, vincoli, strategie e criteri di verifica. Il prompting non è quindi considerato soltanto una tecnica per orientare l’output, ma un dispositivo per sostenere il controllo epistemico dell’interazione con l’IA. La proposta è messa in relazione con i principali framework internazionali sulle competenze digitali e di IA per l’educazione e con i sistemi di assicurazione della qualità della didattica universitaria (Modello AVA 3). Sul piano valutativo, il contributo delinea una triangolazione tra processo, prodotto e competenze, nella quale le tracce dell’interazione sono considerate evidenze parziali e contestuali delle decisioni rese esplicite, e non rappresentazioni dirette dei processi cognitivi. Il quadro è orientato a promuovere agency, riflessione critica e uso responsabile della GenAI e viene proposto come base per successive applicazioni e validazioni empiriche in differenti contesti disciplinari.