Come stanno cambiando l’insegnamento e la valutazione dell’inglese nell’era dell’Intelligenza Artificiale?

Dal punto di vista della ricerca e della didattica universitaria, l’IA interroga in modo radicale concetti centrali come competenza linguistica, apprendimento, valutazione, feedback e ruolo del docente, imponendo una riflessione critica sui modelli pedagogici, sui criteri di affidabilità e sulla natura stessa delle pratiche di insegnamento e certificazione. Dal punto di vista del mercato, la trasformazione è altrettanto profonda: l’intero ecosistema dei cosiddetti “prodotti linguistici” – corsi, certificazioni, materiali di studio, piattaforme di apprendimento – è oggi attraversato da una rapida riconfigurazione tecnologica che mette in discussione modelli di progettazione, produzione e distribuzione, e che obbliga gli operatori del settore a ripensare il rapporto tra innovazione, qualità e credibilità.

Ne parliamo con Fabio Loi, Business Development Manager Assessment per l’Italia. Laureato in informatica, con un master in formazione e in e-learning, in passato sviluppatore software e formatore, Loi unisce una solida competenza tecnica a una lunga esperienza nel mondo della formazione e della valutazione linguistica, con un interesse specifico per il coaching e per lo sviluppo delle competenze.

Anna: Qual è, in sintesi, l’impegno complessivo della tua azienda sull’Intelligenza Artificiale?

Fabio: Al momento il nostro impegno si articola su quattro fronti principali: ricerca, sviluppo dei prodotti, supporto alle scuole e governance responsabile dell’Intelligenza Artificiale:

• Il primo fronte è quello della ricerca e dell’innovazione: stiamo investendo in studi, pubblicazioni, consultazioni con docenti e partnership con centri di ricerca, come Oxford Humanities, Charisma.ai e MYPATH, per garantire che l’uso dell’IA sia fondato su basi scientifiche solide e che sia coerente con valori pedagogici chiari.
• Il secondo fronte è lo sviluppo di strumenti educativi basati su IA, in particolare per migliorare la personalizzazione dei percorsi di apprendimento, il feedback automatizzato su scrittura, produzione orale e comprensione orale, la creazione adattiva dei materiali e il supporto al docente nella valutazione formativa.
• Il terzo fronte riguarda la formazione e il supporto a docenti e scuole. Con la pubblicazione del rapporto “Insegnare alla generazione nativa dell’IA”, offriamo linee guida per sviluppare la competenza sull’IA negli studenti, rafforzare la capacità dei docenti di usare questi strumenti in classe e accompagnare le istituzioni nell’adozione responsabile delle tecnologie.
• Infine, c’è un lavoro costante di divulgazione e governance, anche attraverso l’AI and Education Site, una piattaforma aggiornata con ricerche, risorse pratiche e contributi di esperti del settore.

Anna: Quali sono gli ultimi sviluppi della vostra ricerca sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nell’insegnamento dell’inglese?

Fabio: Negli ultimi anni Oxford University Press e l’ecosistema accademico dell’Università di Oxford hanno accelerato in modo significativo la ricerca, la sperimentazione e lo sviluppo di soluzioni basate su IA per l’insegnamento dell’inglese. Gli sviluppi più recenti riguardano soprattutto tre aree: la personalizzazione dell’apprendimento, la valutazione e il feedback automatizzati e la standardizzazione della qualità dell’IA in ambito educativo.

Anna: Puoi fare qualche esempio concreto di questi sviluppi?

Fabio: Sul fronte della personalizzazione e del feedback in tempo reale, OUP e l’Università di Oxford stanno lavorando su strumenti capaci di fornire riscontri immediati su pronuncia, scrittura e interazione orale, all’interno di un modello che possiamo definire centrato sull’essere umano e potenziato dall’IA. Questi sistemi permettono di migliorare la fluidità, la pronuncia e l’autonomia dello studente grazie ad assistenti intelligenti che analizzano la produzione linguistica in tempo reale. Un altro progetto molto significativo è Conversational Learning, un’applicazione basata su IA che simula ambienti di lavoro realistici e consente agli studenti di svolgere compiti di scrittura e comunicazione in scenari professionali, con interazioni generate dall’IA. Il progetto pilota partirà nel 2026.

Anna: Esiste anche una riflessione critica sugli impatti pedagogici dell’Intelligenza Artificiale generativa?

Fabio: Sì, ed è un aspetto centrale del nostro lavoro. Sosteniamo e pubblichiamo ricerche che analizzano in modo sistematico opportunità e rischi dell’IA generativa nell’insegnamento delle lingue. Il principio guida è che l’IA non deve sostituire il docente, ma potenziarne il ruolo. L’uso responsabile della tecnologia è una condizione imprescindibile.

Anna: Come si può garantire la qualità degli strumenti di Intelligenza Artificiale applicati all’insegnamento delle lingue?

Fabio: Proprio per rispondere a questa esigenza, stiamo sviluppando ELT-Bench, un sistema di valutazione comparativa pensato per misurare in modo attendibile le capacità dei sistemi di IA in compiti complessi legati all’insegnamento dell’inglese. L’obiettivo è colmare il divario tra le metriche puramente tecniche dei modelli di IA e le reali esigenze didattiche della classe.

Anna: L’Intelligenza Artificiale sta penetrando sempre più nel settore dell’insegnamento delle lingue. In che modo sta cambiando l’industria dell’ELT?

Fabio: L’IA sta avendo un impatto molto profondo sull’intero settore, soprattutto al di fuori dei contesti scolastici e universitari istituzionali. Siamo nel mezzo di una vera e propria trasformazione tecnologica: cambiano le modalità di apprendimento, cambiano gli strumenti a disposizione degli studenti e dei docenti, e cambiano anche le competenze richieste. È una trasformazione che avrà inevitabilmente un impatto anche sul mondo del lavoro, e che dovrà essere valutata e governata progressivamente.

Anna: Molti sistemi di valutazione linguistica già utilizzano l’Intelligenza Artificiale per la correzione. Qual è la posizione attuale dell’Oxford Test of English (certificazione di inglese generale e accademico)?

Fabio: L’Oxford Test of English, al momento, non utilizza l’IA generativa per la correzione. Utilizziamo tecnologia avanzata, in particolare un algoritmo adattivo che modifica il test in tempo reale in base alle risposte del candidato, ma la valutazione non è affidata all’IA generativa. Stiamo tuttavia valutando l’uso dell’IA in due ambiti: la generazione delle singole attività del test e la valutazione della produzione scritta. Le sfide sono molte, perché affinché la correzione tramite IA sia affidabile i compiti devono essere ben codificati e standardizzati. Siamo attualmente in una prima fase di sperimentazione. Per quanto riguarda la creazione delle attività, una prima fase di sperimentazione si è già conclusa. Ora stiamo lavorando alla seconda fase, cioè alla definizione dei criteri per la produzione dei compiti tramite IA generativa. È un processo che richiederà tempo.

Anna: E per quanto riguarda i materiali di preparazione al test?

Fabio: In questo ambito l’integrazione dell’IA è già più concreta. L’IA può essere utilizzata per la creazione di attività nei materiali di preparazione, nei libri e nei documenti di supporto, così come per i test di pratica. Inoltre, può offrire allo studente un primo riscontro orientativo sul livello delle proprie prestazioni.

Anna: Si parla spesso di “technology disruption”: in che senso l’Intelligenza Artificiale generativa sta rivoluzionando il mondo dell’insegnamento linguistico, soprattutto al di fuori delle scuole e delle università? E quali conseguenze possiamo aspettarci sul piano occupazionale?

Fabio: L’Intelligenza Artificiale generativa sta già avendo un impatto molto forte soprattutto nei contesti formativi non istituzionali. Sta cambiando in modo radicale le modalità di accesso all’apprendimento, gli strumenti disponibili e le aspettative degli utenti. Siamo nel mezzo di una trasformazione profonda, che non riguarda solo la didattica in senso stretto, ma l’intero ecosistema della formazione. È inevitabile che questo processo abbia anche un impatto sulla forza lavoro: alcune competenze cambieranno, alcuni ruoli si trasformeranno e altri emergeranno. Si tratta però di un cambiamento che potrà essere compreso e valutato pienamente solo nel tempo, man mano che gli effetti della trasformazione diventeranno più chiari.