Uno studio della UC Berkeley su più di 500.000 voti ha rivelato che i corsi con un’alta proporzione di scrittura e programmazione hanno registrato un aumento dei voti dopo l'introduzione di ChatGPT. I dati indicano che l’AI sostituisce gran parte del lavoro dello studente, piuttosto che migliorare il livello di apprendimento.
L’aumento dei voti A e il calo della distribuzione
L’aumento del numero di voti A è stato significativo. Nella parte relativa agli anni precedenti all’arrivo di ChatGPT, i voti A rappresentavano una quota bassa, intorno al 24% per l’Università di Harvard. Tuttavia, entro il 2025 questo aveva salito a circa il 60%. Lo studio mostra che la proporzione di voti A è cresciuta di 13 punti percentuali (30% in più rispetto alla base del 2022), mentre la media dei voti GPA è aumentata di 0,12.
I voti B e C hanno mostrato un incremento leggero, mentre i B+ e C- sono rimasti quasi uguali. Questo tipo di distribuzione del voto ha ristretto l’intervallo complessivo, con studenti che ricevono B+ che vengono promossi a A senza un reale miglioramento. L’effetto di questo fenomeno, come spiega Igor Chirikov, autore dello studio, è la perdita del valore intrinseco dei voti come strumento di misura del livello di apprendimento.
Il ruolo degli esercizi a casa
La ricerca cerca di comprendere se l’aumento dei voti riflette miglioramenti genuini nell’apprendimento o l’utilizzo estetico degli strumenti AI. Per farlo, è stata analizzata la quota dei voti finali attribuibile agli esercizi assegnati a casa. Sono state esaminate otto sessioni accademiche (da 2018 a 2025) in 319 corsi di 84 dipartimenti.
Gli effetti si concentrano nei corsi in cui gli esercizi a casa rappresentano una quota maggiore del voto finale. Nelle materie dove gli esercizi a casa costituiscono più della mediana, i voti A aumentano di circa 16 punti percentuali rispetto ai corsi con minor peso. Nei corsi con un minore peso degli esercizi a casa, l’effetto si riduce notevolmente e non risulta statisticamente significativo.
Per confermare questa ipotesi, gli autori hanno condotto un test placebo sugli incarichi di presentazione orale, aree dove gli strumenti AI non sono così efficaci. In questi corsi i voti non hanno registrato alcun aumento. I dati “risultano difficili da conciliare con miglioramenti generalizzati o effetti sistemici”, sottolinea Chirikov.
Implicazioni per l’apprendimento e l’occupabilità
Questo fenomeno, a differenza delle solite pressioni che portano all'inflazione dei voti, è diverso proprio nella sua natura tecnologica. Finora il sistema universitario ha visto un inflazione dei voti spinta da valutazioni dei docenti, da pressioni interne, o da politiche di ammissione. Tuttavia, l’utilizzo dell’AI modifica radicalmente il modo di fare il compito, prima ancora che venga valutato.
Se i voti in corsi di scrittura e programmazione riflettono sempre meno una conoscenza personale e sempre di più un utilizzo intensivo dell’AI, le istituzioni e i datori di lavoro rischiano di fare peggio le loro selezioni. Il problema non è solo accademico. Gli studenti potrebbero andare incontro a un peggioramento del livello delle proprie competenze in aree dove l’AI è più efficace, causando una maggiore dipendenza tecnologica e l’aumento della gap di competenze nel mercato del lavoro.
Chirikov avverte di un feedback loop: se durante il percorso universitario l’AI prende il posto di compiti formativi basilari, una volta laureati gli studenti saranno meno preparati esattamente in quelle aree dove l’AI può sostituirli. Questo potrebbe accelerare l’automatizzazione e peggiorare ulteriormente gli squilibri di competenze.
Soluzioni proposte
Gli autori dello studio propongono di ripensare le metodologie d’esame. Spostare tutto su verifiche supervisionate potrebbe non essere sufficiente né semplice. Una soluzione più equilibrata consiste nel progettare compiti che limitino l’uso dell’AI o lo integrino consapevolmente, ad esempio richiedendo una documentazione completa del processo di sviluppo o interazioni finali per verificare la comprensione.
Un esempio concreto potrebbe essere l’uso di compiti dove bisogna spiegare il ragionamento seguito, piuttosto che produrre il risultato finale. Oppure potrebbero essere richieste spiegazioni orali o discussioni in aula dove lo studente dovrebbe sostenere una risposta non copiata, ma costruita in autonomia. Questi metodi potrebbero restituire attendibilità alla valutazione e migliorare il rapporto insegnante-studente.
Le preoccupazioni del CEO di OpenAI
Sam Altman, CEO di OpenAI, nel corso di un’intervista ha espresso le sue preoccupazioni sull’impatto dell’uso di AI sull'apprendimento. Dopo quasi quattro anni dal lancio di ChatGPT, si è espresso deluso rispetto alla mancanza di adattamento complessivo da parte del sistema educativo.
Altman prevedeva un anno di truffe seguito da una ristrutturazione educativa sistematica, ma non ha osservato alcun cambiamento significativo. Senza una strategia chiara, il rischio di una riduzione sistematica delle capacità di pensiero critico diventa reale. Tuttavia, mantiene una certa fiducia nel sistema educativo, che si è precedentemente rinnovato di fronte a innovazioni tecnologiche.
Altman sottolinea che alcune abilità, come la scrittura e la programmazione, vanno sempre insegnate, nonostante esistano strumenti AI per automatizzarle. Queste competenze, infatti, sono fondamentali per il potenziamento del processo cognitivo. "Scrivere mi permette di organizzare i miei pensieri. Programmare è importante per fare ragionamenti rigorosi. Queste competenze non possono essere semplicemente eliminate."
Misure adottate in altri Paesi
Norvegia rappresenta un esempio interessante di reazione al problema. Il governo norvegese ha quasi vietato l’utilizzo degli strumenti AI nelle scuole elementari, limitando il loro uso anche nelle scuole secondarie. Il primo ministro Jonas Gahr Støre ha dichiarato che l’utilizzo non critico dell’AI induce gli studenti a saltare passaggi necessari all’apprendimento, danneggiandone così il processo reale di crescita cognitiva.
In questo contesto, l’aiuto umano nella curatela dell'informazione e il monitoraggio degli sviluppi nell’utilizzo dell’AI diventano essenziali. Solo attraverso un approccio proattivo, i sistemi educativi potranno mitigare gli effetti collaterali di questo strumento potente e trasparente, senza compromettere la qualità del processo d’apprendimento.
Conclusione
La risposta del sistema educativo all’uso dell’AI deve