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Google offre agli insegnanti strumenti di IA per creare lezioni interattive

Google Research ha pubblicato oltre 30 attività didattiche interattive generate con l’IA per le materie STEM delle scuole medie e superiori. Il sistema consente agli insegnanti di richiedere simulazioni personalizzate, con esercizi guidati,

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-18

Gli insegnanti coinvolti in uno studio preliminare negli Stati Uniti hanno assegnato alle attività didattiche interattive generate con l’IA di Google un voto medio di 8 su 10, secondo una ricerca pubblicata il 17 settembre da Google Research. L’esperimento consente ai docenti di richiedere simulazioni personalizzate per gli argomenti trattati in classe, mentre una raccolta pubblica offre già oltre 30 attività esaminate da insegnanti per materie tra cui fisica, chimica, biologia e matematica.

Il sistema di Google utilizza interfacce utente generative, o GenUI, per creare ambienti didattici in modo dinamico, anziché affidarsi a simulazioni programmate in anticipo. Il progetto è pensato per l’insegnamento delle materie STEM nelle scuole medie e superiori: gli insegnanti definiscono l’argomento, esaminano gli obiettivi di apprendimento suggeriti e approvano il materiale prima che entri nella raccolta pubblica.

Il progetto è descritto in un post di Google Research firmato dal ricercatore Gal Elidan e dalla responsabile di prodotto Yael Haramaty.

Otto su 10 da 12 insegnanti statunitensi

Lo studio preliminare di Google ha coinvolto 12 insegnanti negli Stati Uniti. Ciascuno ha richiesto tre attività interattive personalizzate per esigenze specifiche della classe e le attività risultanti hanno ricevuto un voto medio di qualità di 8 su 10.

Secondo i ricercatori, gli insegnanti hanno individuato il principale vantaggio nella possibilità di adattare le attività a un particolare programma didattico, anziché accettare i contenuti fissi di una simulazione già pronta. Un insegnante di scienze delle superiori citato da Google ha definito «straordinaria» la possibilità di richiedere un’attività per qualsiasi argomento del programma, aggiungendo che tradizionalmente gli insegnanti hanno dovuto accettare il livello di differenziazione offerto da una simulazione predefinita.

«Se stessi insegnando e potessi digitare questa richiesta [per qualsiasi argomento del programma] e poi venisse [generata] una simulazione, sarebbe straordinario... Non sono mai riuscito a differenziare nessuna delle simulazioni perché, insomma, bisogna accontentarsi di quello che si trova.»

Insegnante di scienze delle superiori, citato da Google Research

Un insegnante di scienze delle medie ha detto che il sistema era utile perché permetteva ai docenti di «progettare e costruire qualcosa che sia perfettamente in linea con i traguardi didattici e gli obiettivi di apprendimento». Google non identifica gli insegnanti per nome nel post sulla ricerca.

Lezioni costruite su livelli, suggerimenti e feedback

Le attività generate non sono presentate come sessioni di chat senza un percorso prestabilito. Google le struttura come una sequenza di esercizi che diventano più difficili man mano che gli studenti avanzano nell’argomento. Un esempio nelle scienze della Terra inizia con domande sulla temperatura, per poi passare a compiti più difficili che riguardano il rapido riscaldamento e le tempeste.

Ogni attività interattiva può includere un’introduzione che richiama le conoscenze pregresse, una raccolta di strumenti contenente formule o teorie, vari livelli di suggerimenti, spiegazioni del perché una risposta funzioni o meno e soluzioni svolte dopo che lo studente ha provato a risolvere il problema. Il sistema è progettato per sostenere l’esplorazione senza svelare subito la risposta.

Gli insegnanti devono approvare gli obiettivi di apprendimento utilizzati per generare un’attività. Tali obiettivi possono essere modificati per adattarli a un programma didattico prima di diventare la base dell’attività interattiva stessa. Tra gli esempi nella raccolta pubblicata figurano le leggi di Keplero sul moto planetario, la visualizzazione dei dati e il moto dei proiettili.

Ai controlli automatici segue la revisione degli insegnanti

Il processo di generazione di Google comprende cicli di autocorrezione che verificano più del solo fatto che una simulazione produca una risposta plausibile. I controlli esaminano se i livelli coprono gli obiettivi dichiarati, se gli esercizi diventano progressivamente più difficili, se pulsanti e comandi funzionano e se uno studente è in grado di risolvere un’attività.

Una valutazione automatica apre un’istanza di Chrome e interagisce con la simulazione come farebbe un utente. Il processo verifica anche comportamenti avversari, come lo spostamento dei comandi su valori estremi. I cicli si ripetono finché l’attività generata non soddisfa i criteri specificati, dopodiché gli insegnanti ne esaminano il risultato.

Secondo Google, tutte le attività attualmente presenti nella raccolta pubblica sono state generate dall’IA e verificate dagli insegnanti. Una valutazione separata condotta da insegnanti di materie STEM nel Regno Unito ha esaminato 40 attività didattiche interattive. Secondo Google, i giudizi complessivi sono stati buoni o eccellenti e la fisica e la chimica si sono rivelate le materie più adatte alle attività basate su simulazioni.

Google prepara un progetto pilota nelle scuole

La raccolta pubblica è una versione iniziale, non un prodotto finito per l’uso in classe. Google sta lavorando con Google for Education a un progetto pilota in cui le scuole che utilizzano Google Workspace for Education potranno richiedere simulazioni personalizzate in base a concetti STEM, livelli scolastici e obiettivi di apprendimento.

Le attività richieste saranno inviate all’insegnante che le ha ordinate per la revisione. Una nuova attività interattiva potrà entrare nella raccolta pubblica solo dopo la convalida e l’approvazione da parte dell’insegnante.

L’azienda prevede inoltre ricerche sull’esperienza d’uso e studi sul campo incentrati sul coinvolgimento degli studenti e sui progressi nell’apprendimento. Questi studi cercheranno di rispondere a una domanda a cui le valutazioni preliminari degli insegnanti non possono rispondere: se le simulazioni generate dinamicamente migliorino ciò che gli studenti apprendono, non semplicemente il giudizio degli insegnanti sull’attività finita.