Profiles of generative AI chatbot use for schoolwork and achievement among Indonesian 15-year-olds: A latent class and multilevel analysis of PISA 2025 data
Analizzando i dati PISA 2025 di 14.168 quindicenni indonesiani, questo studio identifica quattro distinti profili di utilizzo di chatbot di IA generativa e riscontra che, mentre gli utenti occasionali ottengono punteggi leggermente inferiori in scienze e lettura rispetto agli utenti selettivi, l'uso intensivo non è associato a una riduzione del rendimento, suggerendo che le scuole dovrebbero concentrare la guida oltre i soli utenti frequenti.
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Nella moderna classe, un nuovo tipo di aiutante è apparso. Non è una persona, ma un programma informatico capace di scrivere saggi, risolvere problemi matematici e spiegare idee complesse in pochi secondi. Questa tecnologia, nota come intelligenza artificiale generativa, ha scatenato un silenzioso dibattito tra gli educatori. Da un lato, c'è la speranza che questi strumenti possano offrire un tutoraggio personalizzato a ogni studente, colmando le lacune nella comprensione e rendendo l'apprendimento più efficiente. Dall'altro lato, c'è il timore che fare eccessivo affidamento su di essi possa rendere gli studenti meno coinvolti, portandoli a saltare il lavoro mentale necessario per imparare davvero e ricordare ciò che studiano. La domanda centrale non è solo se gli studenti stiano usando questi strumenti, ma come li stiano usando e cosa accada al loro apprendimento di conseguenza. Chiedere a un chatbot di scrivere una bozza aiuta uno studente a imparare, o elude semplicemente l'intero processo di apprendimento?
Per trovare risposte, i ricercatori si sono rivolti a un enorme spaccato della vita studentesca in Indonesia. Hanno analizzato i dati del 2025 Programme for International Student Assessment, un test globale che misura le competenze dei quindicenni. Questo studio specifico si è concentrato su quasi 14.000 studenti in centinaia di scuole, rappresentando circa 4 milioni di adolescenti nel paese. I ricercatori volevano vedere se esistessero diversi "tipi" di studenti in base a come utilizzavano i chatbot di intelligenza artificiale per i loro compiti scolastici. Hanno osservato quattro modi specifici in cui gli studenti potrebbero usare questi strumenti: per riassumere un testo che dovevano leggere, per fare ricerche su un nuovo argomento, per stendere una bozza di un compito scritto o semplicemente per aiutarli a imparare. Raggruppando gli studenti che usavano gli strumenti in modi simili, il team ha potuto vedere se determinati modelli d'uso portassero a punteggi migliori o peggiori nei test di scienze e lettura.
L'analisi ha rivelato quattro gruppi distinti di studenti. Il primo gruppo, composto da circa il 28 percento degli studenti, era quello degli "utenti rari". Questi adolescenti non si rivolgevano quasi mai ai chatbot per i loro compiti scolastici. Il secondo gruppo, il più numeroso con il 35 percento, era quello degli "utenti selettivi di supporto all'apprendimento". Questi studenti usavano gli strumenti occasionalmente, principalmente per ottenere aiuto nel comprendere un concetto o nell'apprendere una nuova idea, ma non si affidavano ad essi per ogni compito. Un piccolo gruppo del 7 percento utilizzava gli strumenti su base mensile per ogni tipo di attività, mentre l'ultimo gruppo, composto da quasi il 30 percento, era quello degli "utenti intensivi" che usavano i chatbot quasi ogni giorno per ogni tipo di compito scolastico. Sorprendentemente, le differenze tra questi gruppi riguardavano principalmente la frequenza con cui usavano la tecnologia, non ciò che ne facevano. I ricercatori si aspettavano di trovare un gruppo di studenti che usavano gli strumenti principalmente per delegare il proprio lavoro — lasciando che il computer pensasse al posto loro — ma quel modello specifico non è emerso come un gruppo separato.
Quando i ricercatori hanno confrontato i punteggi dei test di questi gruppi, è emersa un'immagine chiara. Gli studenti che usavano raramente i chatbot hanno ottenuto punteggi leggermente inferiori sia in scienze che in lettura rispetto a quelli che li usavano in modo selettivo. Questo divario rimaneva anche dopo che i ricercatori avevano tenuto conto di fattori come il reddito familiare, il tipo di scuola frequentata dallo studente e le loro abitudini di studio generali. Tuttavia, gli studenti che usavano gli strumenti intensamente, ogni giorno per ogni compito, non ottenevano punteggi inferiori rispetto agli utenti selettivi. Ottenevano prestazioni altrettanto buone. Questa scoperta mette in discussione l'idea che l'uso massiccio dell'IA porti automaticamente a un apprendimento peggiore. Suggerisce che, per questi adolescenti indonesiani, l'uso frequente di un chatbot non ha danneggiato la loro capacità di comprendere le scienze o di leggere efficacemente.
Lo studio ha anche esaminato se la capacità di uno studente di pianificare e monitorare il proprio apprendimento cambiasse questi risultati. Alcune teorie suggeriscono che gli studenti che sono bravi a gestire il proprio tempo di studio potrebbero usare l'IA in modo diverso rispetto a quelli che non lo sono, magari usandola per imparare piuttosto che per aggirare il processo. Tuttavia, i dati hanno mostrato che le capacità di autoregolazione di uno studente non cambiavano la relazione tra l'uso del chatbot e i punteggi dei test. Che uno studente fosse bravo a pianificare il proprio studio o meno, il modello dei punteggi rimaneva lo stesso: gli utenti rari ottenevano punteggi leggermente inferiori, mentre gli utenti frequenti non ne soffrivano. I ricercatori hanno anche esplorato se le scuole che insegnavano agli studenti a valutare criticamente i contenuti generati dall'IA vedessero risultati diversi. Hanno scoperto che nelle scuole in cui questa pratica era comune, il divario tra utenti rari e utenti selettivi si era leggermente ampliato, sebbene questo risultato non fosse abbastanza forte da essere considerato una regola definitiva.
I ricercatori avvertono con cautela che questo studio non può provare che l'uso dei chatbot causi punteggi migliori o peggiori. Poiché i dati sono stati raccolti in un singolo momento, è possibile che gli studenti che faticano con il lavoro scolastico semplicemente non utilizzino questi strumenti, o che studenti che sono già bravi nell'apprendimento trovino modi per usare gli strumenti in modo efficace. Lo studio si è inoltre basato sulla segnalazione da parte degli studenti delle proprie abitudini, il che può talvolta essere imperfetto. Nonostante questi limiti, i risultati offrono una prospettiva rassicurante per un paese in cui le scuole stanno ancora capendo come gestire questa nuova tecnologia. I dati suggeriscono che non c'è una penalità per l'uso intensivo dell'IA, almeno nel modo in cui è stato misurato qui. Inveverso, la preoccupazione potrebbe riguardare gli studenti che non usano affatto questi strumenti, i quali sembrano restare leggermente indietro rispetto ai loro coetanei che li usano in modo selettivo. Ciò indica un nuovo tipo di divario digitale, dove il problema non è solo l'accesso alla tecnologia, ma la guida necessaria per usarla come un partner per l'apprendimento piuttosto che come un sostituto del pensiero.
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