Linee guida per l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale Cooperativa nelle Istituzioni scolastiche

Verso una scuola democratica, solidale e critica nell’era digitale
Versione 1.0 – Anno 2025

Premessa – Verso una scuola cooperativa e democratica

Le presenti Linee guida propongono un approccio radicalmente diverso all’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nelle scuole italiane, fondato sui principi della cooperazione educativa, del mutualismo studentesco, della critica rigorosa del cambiamento tecnologico e della concezione dell’IA come servizio universale, aperto e democratico.

Questo documento si ispira alla tradizione pedagogica della scuola cooperativa di Célestin Freinet e del Movimento di Cooperazione Educativa italiano, che da decenni promuove una scuola fondata sulla partecipazione democratica, l’apprendimento cooperativo e la formazione di cittadini critici e consapevoli.

In contrasto con visioni tecnocratiche che vedono nell’IA uno strumento di efficientamento o di personalizzazione individualistica dell’apprendimento, proponiamo un modello che pone al centro:

• La costruzione collettiva della conoscenza attraverso l’uso critico e cooperativo delle tecnologie di IA
• Lo sviluppo del pensiero critico verso le tecnologie emergenti e i loro impatti sociali
• La formazione di reti mutualistiche tra studenti che si sostengono reciprocamente nell’apprendimento
• La governance democratica delle tecnologie educative da parte della comunità scolastica
• L’accesso universale e gratuito a sistemi di IA open source e trasparenti

Queste linee guida si rivolgono a dirigenti scolastici, docenti, studenti e famiglie che credono in una scuola capace di educare non solo all’uso delle tecnologie, ma anche alla loro trasformazione democratica e alla costruzione di alternative cooperative ai modelli dominanti.

1. Il ruolo dell’IA nella Scuola Cooperativa

1.1 La strategia e gli obiettivi di un’IA democratica nella Scuola

L’introduzione dell’IA nelle scuole deve essere guidata da una visione che superi la logica del mercato e della competizione, abbracciando invece i principi della cooperazione, della solidarietà e della giustizia educativa.

Obiettivi strategici:

a) Costruire una comunità di apprendimento cooperativo in cui l’IA diventa strumento di mediazione per l’apprendimento collettivo, supportando la condivisione di conoscenze e competenze tra pari;

b) Sviluppare il pensiero critico digitale formando studenti capaci di analizzare, decostruire e riprogettare le tecnologie di IA secondo principi democratici e inclusivi;

c) Promuovere l’accesso universale a sistemi di IA aperti, trasparenti e controllati democraticamente dalla comunità educativa;

d) Formare futuri cittadini cooperatori che sappiano utilizzare le tecnologie per costruire relazioni solidali e progetti collettivi;

e) Contrastare le disuguaglianze digitali attraverso la condivisione delle risorse tecnologiche e delle competenze.

1.2 Il modello cooperativo di introduzione dell’IA nelle Scuole

Il modello proposto si basa su quattro pilastri cooperativi:

1. Mutualismo educativo

Gli studenti si organizzano in cooperative scolastiche di apprendimento dove l’IA è utilizzata come risorsa condivisa per progetti collettivi. Le competenze digitali si sviluppano attraverso la peer education e il mutuo insegnamento.

2. Critica tecnologica

Ogni utilizzo di IA è accompagnato da un processo di analisi critica che esamina: gli interessi economici sottesi, i bias incorporati, le implicazioni sociali, le alternative possibili. Gli studenti diventano “critici digitali” capaci di smascherare i meccanismi di potere celati nelle tecnologie.

3. Governance partecipativa

Le decisioni sull’introduzione e l’utilizzo di sistemi di IA vengono prese attraverso assemblee studentesche, consigli cooperativi e processi deliberativi che coinvolgono tutta la comunità scolastica. Si costituiscono commissioni miste (studenti, docenti, famiglie, territorio) per la gestione democratica delle tecnologie.

4. Commons digitali

La scuola diventa un laboratorio di commons digitali dove gli studenti apprendono a costruire, gestire e migliorare collettivamente le risorse tecnologiche. I dati prodotti restano di proprietà della comunità e vengono utilizzati per il bene comune.

2. Principi di riferimento cooperativi e democratici

La strategia per l’introduzione dell’IA cooperativa è guidata dai seguenti principi fondamentali:

Solidarietà digitale

L’uso dell’IA deve rafforzare i legami solidali nella comunità scolastica. Ogni tecnologia deve essere valutata in base alla sua capacità di favorire la cooperazione, il mutuo aiuto e l’inclusione. Si rigettano usi competitivi, individualisti o che creano gerarchie tra studenti.

Democrazia tecnologica

La comunità scolastica ha il diritto di controllare democraticamente le tecnologie utilizzate. Ciò implica trasparenza sui funzionamenti degli algoritmi, possibilità di modificare i sistemi, partecipazione alle scelte tecnologiche. Si promuove l’uso di software libero e hardware aperto.

Giustizia epistemica

L’IA deve valorizzare e amplificare la diversità dei saperi, delle culture e delle esperienze presenti nella comunità scolastica. Si contrasta ogni forma di colonialismo digitale che imponga modelli culturali dominanti attraverso le tecnologie.

Autonomia critica

Gli studenti sviluppano capacità di analisi critica delle tecnologie, comprendendo i loro meccanismi di funzionamento, i loro limiti e le loro implicazioni sociali. L’obiettivo è formare cittadini capaci di orientare lo sviluppo tecnologico verso il bene comune.

Sostenibilità integrale

L’introduzione dell’IA rispetta principi di sostenibilità ambientale, sociale ed economica. Si privilegiano soluzioni a basso impatto energetico, si valutano gli effetti sui lavori futuri degli studenti, si costruiscono economie locali della conoscenza.

Apertura e trasparenza

Tutti i processi, i dati e i codici utilizzati sono aperti e ispezionabili dalla comunità. La conoscenza prodotta attraverso l’IA viene condivisa liberamente secondo principi di open education e open science.

3. Requisiti di base per un’IA democratica e aperta

3.1 Requisiti etici dell’IA cooperativa

Controllo democratico e supervisione collettiva

Le decisioni sui sistemi di IA non possono essere delegate a tecnici o dirigenti, ma devono essere prese collettivamente attraverso processi deliberativi che coinvolgono studenti, docenti, famiglie e territorio. Si costituiscono assemblee tecnologiche con potere decisionale reale.

Trasparenza radicale e spiegabilità pubblica

Ogni sistema di IA utilizzato deve essere completamente trasparente: codice sorgente accessibile, algoritmi ispezionabili, dati di training pubblicati, processi decisionali spiegabili in linguaggio comprensibile. La comunità ha diritto di audit tecnologico permanente.

Anti-discriminazione attiva

Non basta evitare le discriminazioni: l’IA deve essere progettata per contrastare attivamente le disuguaglianze esistenti. Si utilizzano algoritmi che favoriscono l’inclusione, si amplificano le voci marginalizzate, si riparano le ingiustizie storiche.

Responsabilità collettiva condivisa

La responsabilità per gli effetti dell’IA non ricade sui singoli (dirigenti, docenti), ma è assunta collettivamente dalla comunità attraverso strutture cooperative di gestione e controllo. Si istituiscono fondi mutualistici per affrontare eventuali problemi.

3.2 Requisiti tecnici per l’IA aperta

Priorità assoluta al software libero

Si utilizzano esclusivamente sistemi di IA basati su software libero e hardware aperto. Sono vietati sistemi proprietari, closed source o che creino dipendenza da aziende private. La comunità mantiene il controllo completo delle tecnologie utilizzate.

Infrastrutture cooperative e decentralizzate

Si costruiscono infrastrutture tecnologiche gestite cooperativamente dalle scuole del territorio, evitando dipendenze da cloud privati o multinazionali. Si promuovono reti peer-to-peer, server cooperativi, sistemi distribuiti.

Gestione comunitaria dei dati

I dati prodotti dalla comunità scolastica sono gestiti come bene comune. Si istituiscono data commons controllati democraticamente, con regole chiare sulla loro utilizzazione per il bene collettivo. È vietata qualsiasi commercializzazione dei dati.

Interoperabilità e standard aperti

Tutti i sistemi utilizzano standard aperti che garantiscono interoperabilità e evitano lock-in tecnologici. La comunità mantiene la libertà di migrare verso soluzioni alternative o di modificare i sistemi esistenti.

3.3 Requisiti normativi per la protezione dei commons digitali

La gestione dei dati e della privacy si basa sui principi dei commons digitali e della sovranità digitale della comunità:

Data sovereignty comunitaria

I dati prodotti dalla comunità scolastica appartengono alla comunità stessa, che ne decide l’utilizzo attraverso processi democratici. Si istituiscono data trusts cooperativi che gestiscono i dati nell’interesse collettivo.

Privacy cooperativa

La protezione della privacy non è solo questione individuale, ma collettiva. Si sviluppano sistemi di privacy preserving che permettono l’uso dei dati per il bene comune salvaguardando i diritti individuali.

Diritto alla modificazione tecnologica

La comunità ha diritto non solo di utilizzare le tecnologie, ma di modificarle, migliorarle e ridistribuirle. Si garantisce il diritto al reverse engineering e alla riprogettazione cooperativa dei sistemi.

4. Come introdurre l’IA cooperativa nelle scuole

4.1 Metodologia cooperativa di implementazione

Fase 1: Costituzione della Cooperativa Tecnologica Scolastica

• Assemblea costituente: tutta la comunità scolastica si riunisce per decidere se e come introdurre l’IA secondo principi cooperativi
• Carta dei principi: elaborazione collettiva dei principi che guideranno l’utilizzo delle tecnologie
• Organi democratici: costituzione di consigli misti (studenti-docenti-famiglie-territorio) con potere decisionale
• Statuto cooperativo: definizione delle regole di funzionamento della cooperativa tecnologica

Fase 2: Ricerca-azione partecipata

• Mappatura dei bisogni: analisi collettiva dei bisogni educativi e delle problematiche da affrontare
• Ricerca di alternative: studio di sistemi di IA open source e soluzioni cooperative esistenti
• Sperimentazione critica: test di sistemi diversi con valutazione collettiva dei risultati
• Documentazione condivisa: ogni sperimentazione è documentata e condivisa con altre scuole

Fase 3: Co-progettazione e sviluppo

• Hackathons cooperativi: studenti, docenti e sviluppatori collaborano per adattare o creare sistemi di IA
• Peer programming: gli studenti imparano programmazione attraverso progetti cooperativi
• Commons tecnologici: creazione di una biblioteca di risorse open source condivise
• Reti inter-scolastiche: collegamento con altre scuole cooperative per condividere sviluppi

Fase 4: Implementazione democratica

• Formazione mutualistica: studenti più esperti formano i compagni in un sistema di peer education
• Gestione cooperativa: i sistemi sono gestiti collettivamente attraverso gruppi di lavoro rotativi
• Valutazione partecipata: monitoraggio continuo degli effetti attraverso assemblee e questionari
• Miglioramento continuo: aggiornamento e modifica dei sistemi basati sui feedback della comunità

4.2 Aree di applicazione per attori cooperativi

Dirigenti scolastici come facilitatori di democrazia

• Coordinamento delle assemblee tecnologiche
• Facilitazione dei processi decisionali collettivi
• Supporto alla costituzione di reti inter-scolastiche cooperative
• Garanzia del rispetto dei principi democratici nelle scelte tecnologiche

Personale amministrativo come gestori di commons

• Amministrazione cooperativa delle infrastrutture tecnologiche
• Gestione trasparente dei data commons scolastici
• Coordinamento con cooperative tecnologiche del territorio
• Supporto ai processi di accountability democratica

Docenti come educatori critici

• Facilitazione dell’apprendimento cooperativo mediato da IA
• Educazione critica alle tecnologie e ai loro impatti sociali
• Sviluppo di progetti interdisciplinari sui commons digitali
• Formazione alla cittadinanza digitale critica e cooperativa

Studenti come protagonisti del cambiamento

• Partecipazione attiva ai processi decisionali tecnologici
• Sviluppo di competenze attraverso progetti cooperativi
• Peer education e mutuo insegnamento sulle tecnologie
• Costruzione di reti solidali per il futuro ruolo sociale
• Advocacy per diritti digitali e commons tecnologici

4.3 Mitigazione dei rischi attraverso la cooperazione

Contro la dipendenza tecnologica

• Diversificazione degli strumenti utilizzati
• Mantenimento di competenze “analogiche” e tradizionali
• Rotazione nell’uso delle tecnologie
• Sviluppo di autonomia critica verso ogni strumento

Contro l’isolamento digitale

• Privilegio sistematico di attività cooperative su quelle individuali
• Alternanza tra momenti digitali e momenti di relazione diretta
• Costruzione di comunità fisiche e digitali integrate
• Valorizzazione delle competenze relazionali e empatiche

Contro la mercificazione dell’educazione

• Rifiuto di sistemi commerciali proprietari
• Costruzione di alternative cooperative
• Educazione critica al marketing tecnologico
• Sviluppo di economie solidali dell’educazione

Contro la sorveglianza e il controllo

• Sistemi di IA progettati per l’empowerment, non per il controllo
• Trasparenza radicale sui dati raccolti e sul loro utilizzo
• Diritto all’anonimato e alla disconnessione
• Controllo democratico di ogni forma di monitoraggio

5. Governance democratica e partecipativa

5.1 Strutture di democrazia tecnologica

Assemblea Tecnologica Scolastica

Organo sovrano che prende tutte le decisioni strategiche sull’introduzione e utilizzo dell’IA. Composte pariteticamente da studenti, docenti, famiglie e rappresentanti del territorio. Si riuniscono almeno mensili e hanno potere decisionale vincolante.

Consigli Cooperativi per l’IA

Organi operativi che gestiscono l’implementazione quotidiana delle decisioni assembleari. Formati da rappresentanti eletti che ruotano ogni semestre. Competenze: gestione tecnica, formazione, valutazione, relazioni esterne.

Commissioni Tematiche

Gruppi di lavoro specializzati su aspetti specifici:

• Etica e Diritti Digitali: monitora l’impatto sociale delle tecnologie utilizzate
• Sostenibilità: valuta l’impatto ambientale e la sostenibilità economica
• Inclusione: garantisce che le tecnologie non creino discriminazioni
• Innovazione Cooperativa: ricerca e sviluppa nuove soluzioni tecnologiche

Reti Inter-scolastiche Cooperative

Collegamento con altre scuole che seguono gli stessi principi per:

• Condividere risorse e competenze
• Sviluppare progetti comuni
• Advocacy politica per cambiamenti normativi
• Costruzione di alternative sistemiche al modello dominante

5.2 Strumenti di partecipazione digitale

Piattaforme di Democrazia Digitale

Utilizzo di strumenti open source per facilitare la partecipazione:

• Decidim o Consul per processi deliberativi online
• Loomio per discussioni e decisioni asincrone
• BigBlueButton per assemblee virtuali
• Wiki collaborativi per documentazione condivisa

Metodologie di Facilitazione

Adozione di metodologie che garantiscono partecipazione reale:

• Sociocrazia per processi decisionali inclusivi
• Open Space Technology per auto-organizzazione
• World Café per discussioni creative
• Forum Theatre per esplorare scenari futuri

Sistemi di Accountability

Strumenti per garantire trasparenza e responsabilità:

• Dashboard pubbliche sull’utilizzo delle risorse
• Bilanci partecipativi per le spese tecnologiche
• Audit pubblici sui sistemi utilizzati
• Rendicontazione sociale degli impatti

5.3 Monitoraggio cooperativo e valutazione partecipata

Indicatori di Cooperazione

Sviluppo di metriche specifiche per valutare la qualità dell’approccio cooperativo:

• Livello di partecipazione ai processi decisionali
• Grado di condivisione delle competenze sviluppate
• Qualità delle relazioni cooperative create
• Impatto sui commons digitali locali

Valutazione Narrativa Collettiva

Oltre ai dati quantitativi, raccolta di storie e narrazioni che documentano l’impatto dell’IA cooperativa sulla vita della comunità scolastica. Questi racconti diventano patrimonio comune per altre scuole.

Ricerca-azione Partecipata

La comunità scolastica si trasforma in comunità di ricerca che studia i propri processi e produce conoscenza utilizzabile da altri. Partnership con università e centri di ricerca per documentare e diffondere le pratiche cooperative.

6. Conclusioni – Per una scuola del futuro solidale

L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nelle scuole rappresenta un bivio strategico per il futuro dell’educazione e della società. Da un lato, la strada dell’efficientamento tecnocratico che subordina l’educazione alle logiche di mercato e trasforma studenti in consumatori passivi di tecnologie proprietarie. Dall’altro, la strada della cooperazione educativa che fa delle tecnologie strumenti per costruire comunità solidali e cittadini criticamente consapevoli.

Queste Linee guida scelgono decisamente la seconda strada, proponendo un modello che:

Trasforma gli studenti da utenti a co-creatori

Non consumatori passivi di tecnologie preconfezionate, ma protagonisti attivi che partecipano alla progettazione, sviluppo e gestione dei sistemi di IA utilizzati nella loro educazione.

Costruisce commons digitali educativi

Le scuole diventano laboratori di sperimentazione di alternative cooperative al capitalismo digitale, creando spazi di produzione e condivisione della conoscenza gestiti democraticamente.

Educa alla cittadinanza tecnologica critica

Forma cittadini capaci non solo di utilizzare le tecnologie, ma di orientarne lo sviluppo verso giustizia sociale, sostenibilità ambientale e democrazia partecipativa.

Costruisce reti solidali per il futuro

Gli studenti sperimentano fin da ora forme di cooperazione e mutualismo che potranno applicare nei loro futuri ruoli sociali, professionali e politici.

Dimostra che altre tecnologie sono possibili

Prova concretamente che esistono alternative ai monopoli tecnologici dominanti e che è possibile sviluppare tecnologie al servizio del bene comune.

Verso un Movimento per l’IA Cooperativa

L’implementazione di queste linee guida richiede la costruzione di un movimento sociale che vada oltre le singole scuole. È necessario:

• Collegare le esperienze cooperative in una rete nazionale e internazionale
• Fare advocacy politica per cambiamenti normativi che favoriscano l’IA cooperativa
• Costruire alleanze con movimenti sociali, sindacali, ambientalisti che condividono la visione di una società più giusta
• Sviluppare alternative tecnologiche attraverso progetti di ricerca e sviluppo cooperativo
• Formare educatori capaci di facilitare processi di educazione critica alle tecnologie

Solo attraverso un impegno collettivo sarà possibile costruire una scuola cooperativa che sappia utilizzare l’Intelligenza Artificiale non per riprodurre le disuguaglianze esistenti, ma per costruire una società più solidale, democratica e sostenibile.

Il futuro dell’IA nell’educazione non è predeterminato: dipende dalle scelte che facciamo oggi.

Glossario dei termini cooperativi

Assemblee Tecnologiche: Organi decisionali che coinvolgono democraticamente tutta la comunità scolastica nelle scelte relative alle tecnologie utilizzate.

Commons Digitali: Risorse digitali (dati, software, conoscenza) gestite collettivamente dalla comunità secondo principi di accesso universale e beneficio condiviso.

Cooperativa Tecnologica Scolastica: Struttura organizzativa che gestisce democraticamente l’introduzione e l’utilizzo delle tecnologie nella scuola.

Data Sovereignty: Diritto della comunità di controllare i dati che produce, decidendone l’utilizzo secondo i propri interessi e valori.

Educazione Critica alle Tecnologie: Approccio pedagogico che sviluppa competenze di analisi critica delle tecnologie e delle loro implicazioni sociali.

IA Cooperativa: Sistemi di intelligenza artificiale progettati e gestiti secondo principi di cooperazione, trasparenza e controllo democratico.

Mutualismo Educativo: Principio per cui gli studenti si supportano reciprocamente nell’apprendimento, condividendo competenze e risorse.

Peer Education Tecnologica: Metodologia in cui studenti più esperti formano i compagni sulle competenze digitali e l’uso critico delle tecnologie.

Software Libero: Software di cui è disponibile il codice sorgente e che può essere liberamente utilizzato, studiato, modificato e distribuito.

Trasparenza Algoritmica: Principio per cui gli algoritmi utilizzati devono essere ispezionabili e comprensibili dalla comunità che li utilizza.