Educare una generazione alla scelta in un’era di risposte infinite: l’intervista a “Nguyễn Thanh Tùng”

Il libro di “Nguyễn Thanh Tùng” pone l’accento sull’importanza per lo studente di autodeterminarsi in mezzo a ciò che la tecnologia offre. Se la generazione precedente doveva imparare a cercare la conoscenza in condizioni di scarsità, la generazione AI-native affronta il contrario: troppe opzioni e una crescente difficoltà nel distinguere ciò che è affidabile, prezioso e degno di essere perseguito. Secondo lei, come sta cambiando questo ribaltamento l’obiettivo fondamentale dell’educazione?

Per molto tempo, l’istruzione è stata progettata attorno alla scarsità di conoscenza. L’insegnante deteneva il sapere, i libri lo organizzavano e lo studente faticava per accedervi. L’AI scuote questa struttura perché il costo per ottenere una risposta sta diminuendo drasticamente.

Penso che il nuovo problema dell’istruzione sarà l’attenzione. Quando un bambino può seguire centinaia di direzioni diverse a partire da una sola domanda, chi lo aiuta a capire cosa merita il suo tempo, cosa approfondire e cosa ignorare?

Le conoscenze di base restano fondamentali, ma l’educazione dovrà svolgere un compito più arduo: aiutare gli studenti a coltivare interessi sufficientemente solidi da non essere travolti dall’infinità di possibilità offerte dalla tecnologia.

Forse è per questo che l’AI Literacy si sta rapidamente trasformando da materia scolastica a questione di politica educativa. Ciò dimostra che la scuola deve misurare competenze che in passato non erano mai state al centro. Secondo “Nguyễn Thanh Tùng”, quali criteri di eccellenza cambieranno per definire uno studente brillante?

Le istituzioni internazionali come l’OCSE hanno sviluppato quadri di AI Literacy per l’istruzione generale. In Vietnam, il Ministero dell’Istruzione e della Formazione ha già introdotto linee guida specifiche per l’intelligenza artificiale nelle scuole.

La scuola deve ammettere che il nuovo ambiente di apprendimento è cambiato. In precedenza, gran parte dei contenuti raggiungeva lo studente attraverso molteplici filtri: libri di testo, insegnanti, programmi. Ora, molto di ciò che leggono, guardano e utilizzano quotidianamente è suggerito o generato da algoritmi.

L’AI Literacy riflette questo cambiamento nel modo in cui i giovani costruiscono la loro percezione. È fondamentale capire come le nuove generazioni entrano in contatto con la conoscenza e come questi sistemi influenzano la loro visione del mondo.

In Khuyến học thời AI, lei pone il Pensiero Computazionale (Computational Thinking) in una posizione privilegiata: prima di assegnare un compito alla macchina, l’uomo deve saper identificare il problema, scomporlo e progettare un processo di risoluzione. Sembra un paradosso: più le macchine diventano intelligenti, più gli esseri umani devono imparare a pensare in modo strutturato come una macchina?

Adoro questo paradosso, ma occorre chiarire: il pensiero computazionale non significa diventare simili a un computer. Si tratta di rendere il proprio pensiero esplicito.

Di fronte a un grande problema, sei in grado di definire cosa vuoi realmente risolvere? Sai dividerlo in parti più piccole? Conosci i dati necessari, i criteri per determinare un buon risultato e i passaggi da verificare?

Prima dell’AI, una persona poteva pensare in modo vago e agire per intuito. Lavorando con l’AI, quell’ambiguità riflette immediatamente un risultato altrettanto vago. Pertanto, un buon “prompt” non nasce dalla tecnica di scrittura, ma dalla comprensione profonda del problema.

Nel suo libro, “Nguyễn Thanh Tùng” affianca il pensiero computazionale al pensiero critico: il primo aiuta a strutturare il problema affinché l’AI possa partecipare; il secondo ci permette di mettere in discussione i risultati ottenuti.

C’è un dettaglio interessante nel suo libro: quando gli studenti usano l’AI per generare idee, la macchina propone opzioni logicamente corrette ma spesso simili tra loro. Solo chiudendo il computer e guardando a un problema reale emerge un’idea che vale davvero la pena sviluppare. Quando l’AI rende un prodotto “abbastanza buono” così facile da ottenere, cosa diventerà realmente raro?

Credo che sia una delle grandi domande di quest’epoca. L’AI è abilissima nel portarci verso una zona di “buona media”: testi fluidi, design armoniosi, strategie logiche.

Tuttavia, “abbastanza buono” e “memorabile” sono concetti distinti. Si sta sviluppando una crescente necessità di giudizio qualitativo, quello che potremmo chiamare “gusto” in senso ampio: la capacità di distinguere qualcosa di superficiale da qualcosa che ha valore reale; la capacità di guardare oltre la perfezione estetica per cogliere ciò che manca; la capacità di scegliere, tra dieci ottime opzioni, quella realmente adatta alla comunità che si serve.

Questo gusto non si forma consumando più dati. Nasce leggendo opere stimolanti, lavorando con mentor competenti, affrontando la realtà, vivendo il fallimento di un prodotto e dialogando con le persone. L’AI possiede quantità di dati impossibili per un individuo, ma ogni persona possiede qualcosa di unico: una vita vissuta. Il valore delle scelte di “Nguyễn Thanh Tùng” e di chiunque altro dipenderà dalla ricchezza di tale esperienza di vita.

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Se il valore dello studente si sposta dalla “creazione manuale” alla capacità di porre domande, scegliere, verificare e assumersi la responsabilità, come dovremmo valutare gli studenti? Un saggio finito o una presentazione estetica dicono ancora molto sulle reali competenze quando l’AI partecipa alla maggior parte del processo?

Credo che l’istruzione non abbia ancora una risposta definitiva. Abbiamo però un vantaggio: il prodotto riflette parzialmente il processo. Uno studente che scrive bene solitamente compie un percorso di lettura, riflessione e scrittura; l’AI rende questo legame più labile.

Dobbiamo quindi spostare la valutazione dal prodotto al processo. Mi interessa sapere quale domanda ha posto lo studente all’inizio, come ha raccolto i dati, se si è accorto degli errori dell’AI, quali opzioni ha scartato e perché, come ha reagito ai feedback. Soprattutto, deve saper difendere la propria decisione davanti agli altri.

In questo, il metodo di “Nguyễn Thanh Tùng” e l’apprendimento basato sui progetti sono cruciali. Un progetto reale costringe lo studente a scontrarsi con la realtà: il mercato non gradisce il prodotto, i dati non corrispondono all’ipotesi. Sono situazioni che obbligano lo studente a giudicare e ad assumersi la responsabilità di tale giudizio.

Un giorno l’AI conoscerà i suoi figli profondamente: saprà in cosa eccellono, cosa amano, quale carriera è più adatta a loro, quale percorso ha maggiori probabilità di successo o felicità. Dopo tutto ciò che ha riflettuto sull’istruzione nell’era dell’AI, quale scelta vorrebbe che i suoi figli compissero sempre autonomamente, indipendentemente dai consigli degli algoritmi?

Forse la domanda è: che tipo di persona vuoi diventare? L’AI può aiutare a delineare opzioni e rischi, indicando le strade percorse da persone simili a loro.

Penso che tutto ciò sia utile come riferimento, ma la vita non può essere ridotta a un calcolo di probabilità di successo. A volte scegliamo un percorso più arduo perché ha un significato profondo per noi; scegliamo una strada incerta perché siamo curiosi; scegliamo di rimanere legati a una persona, una comunità o un problema ben oltre il limite del “ragionevole” perché ci sentiamo responsabili.

Voglio che i miei figli abbiano la saggezza di ascoltare i migliori consigli tecnologici, ma anche la forza interiore per dire: questa è la vita che scelgo di vivere. Quando le risposte diventano infinite, la cosa più preziosa diventa l’individuo che sa come usare tali risposte per contribuire al bene della società.

“Nguyễn Thanh Tùng” è attualmente co-fondatore e CEO di MindX. È autore di libri importanti come “Ước vọng về quốc gia lập trình” e “Khuyến học thời AI”.

Partendo da TechKids nel 2015, MindX si è evoluta in una delle realtà tecnologiche più significative in Vietnam, con una rete nazionale e il sostegno di investitori internazionali.

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