Intelligenza artificiale, potenziare la metacognizione degli alunni della Primaria: “prendiamola in castagna con gli insiemi”. Un esperimento

Di Antonio Calvani

In un precedente intervento (Orizzonte Scuola, Intelligenza Artificiale a scuola. Per una controffensiva di quella naturale, 26 genn. 2023) ho sottolineato come una strada significativa da seguire sia quella di trasformare l’Intelligenza Artificiale in opportunità per potenziare le capacità metacognitive degli alunni, spingendoli a stabilire con essa, a seconda delle circostanze, rapporti di gioco, collaborazione o sfida, intorno alla soluzione di problemi riflessivi non banali.
Si possono generare situazioni divertenti come quelle in cui anche un bambino di scuola primaria, con un minimo di conoscenze di insiemistica, può dialogare e “prendere in castagna” OpenAI nei suoi punti deboli, che riguardano anche la logica elementare, si veda l’esempio che segue.

In una libreria è più probabile che ci siano più persone o persone che sanno leggere?

ChatGPT
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La Metacognizione come chiave del successo scolastico

 di Bruno Lorenzo Castrovinci

Negli ultimi anni, la metacognizione si è affermata come una delle strategie didattiche più efficaci per migliorare l’apprendimento e l’autoregolazione negli studenti. Il termine, introdotto nel 1976 dallo psicologo statunitense John Flavell, indica la capacità di riflettere sul proprio pensiero e sui processi cognitivi che lo regolano, includendo sia la conoscenza metacognitiva (cosa sappiamo del nostro modo di apprendere) sia la regolazione metacognitiva (come possiamo controllare e adattare le nostre strategie di apprendimento). Flavell distingueva tra tre principali componenti della metacognizione: la conoscenza dichiarativa (sapere cosa si sa), la conoscenza procedurale (sapere come si fanno le cose) e la conoscenza condizionale (sapere quando e perché applicare determinate strategie). Inoltre, recenti studi hanno evidenziato il ruolo della metacognizione nell’apprendimento adattivo, sottolineando come gli studenti che sviluppano consapevolezza dei propri processi cognitivi siano più abili nel trasferire le conoscenze acquisite a contesti nuovi e complessi.

In un contesto educativo, questa pratica aiuta gli studenti a diventare consapevoli delle proprie strategie di apprendimento, sviluppando la capacità di pianificare, monitorare e valutare il proprio studio in modo più critico ed efficace. Il modello di Schraw e Moshman (1995) ha approfondito il concetto di regolazione metacognitiva, identificando tre processi chiave: la pianificazione, che include la selezione delle strategie di studio appropriate, il monitoraggio, che implica l’autovalutazione continua dell’efficacia delle strategie impiegate, e la valutazione, che permette di apportare modifiche per migliorare le prestazioni future.

L’integrazione della metacognizione nei processi educativi consente di migliorare la capacità di problem solving e di favorire un apprendimento più profondo e duraturo. Studi condotti nel campo delle neuroscienze cognitive hanno, inoltre, evidenziato una correlazione positiva tra lo sviluppo della metacognizione e l’attivazione di specifiche aree cerebrali legate all’autoregolazione e alla memoria di lavoro, suggerendo che pratiche didattiche metacognitive possano potenziare la plasticità cerebrale e il pensiero critico.

Metacognizione e Neuroscienze

Le neuroscienze cognitive hanno dimostrato che la metacognizione coinvolge diverse aree del cervello, tra cui la corteccia prefrontale, responsabile della pianificazione, del controllo esecutivo e della presa di decisioni. Questa regione cerebrale è fondamentale per l’autoregolazione, poiché permette di valutare e adattare le strategie di apprendimento in base ai risultati ottenuti. Quando gli studenti sono in grado di riflettere sul proprio apprendimento, si attivano circuiti neurali che rafforzano la capacità di autoregolazione e memoria di lavoro, migliorando la capacità di concentrazione e la gestione del carico cognitivo. La ricerca neuroscientifica ha dimostrato che questi processi non solo ottimizzano le prestazioni accademiche, ma hanno anche un impatto significativo sullo sviluppo della resilienza e della flessibilità cognitiva, abilità fondamentali per affrontare situazioni complesse e impreviste.

Questa consapevolezza non solo facilita l’adozione di strategie più efficaci per affrontare compiti complessi, ma permette anche una maggiore resistenza alla fatica mentale e una migliore gestione dello stress legato all’apprendimento. Inoltre, studi di imaging cerebrale hanno mostrato che il pensiero metacognitivo rafforza la plasticità neuronale, favorendo la creazione di nuove connessioni sinaptiche e facilitando un apprendimento più profondo e duraturo. Questo effetto è particolarmente evidente quando la riflessione metacognitiva viene accompagnata da feedback mirati e dall’uso di strategie di apprendimento diversificate, che potenziano ulteriormente il consolidamento delle informazioni nella memoria a lungo termine. Recenti studi hanno, inoltre, sottolineato il ruolo del sistema dopaminergico nella regolazione della motivazione all’apprendimento: gli studenti che applicano strategie metacognitive mostrano un’attivazione maggiore di questo circuito, il che suggerisce che la consapevolezza metacognitiva possa incentivare la motivazione intrinseca e il coinvolgimento attivo nel processo educativo.

Metacognizione e Pedagogia

In ambito pedagogico, la metacognizione è un principio chiave per un insegnamento efficace, poiché permette di sviluppare negli studenti una consapevolezza attiva dei propri processi di apprendimento. Essa non si limita alla semplice conoscenza delle strategie cognitive, ma si concretizza nella capacità di pianificare, monitorare e valutare il proprio percorso formativo in modo critico e adattivo. La pedagogia costruttivista, che pone lo studente al centro dell’apprendimento, integra la metacognizione come elemento fondamentale per stimolare un apprendimento attivo, in cui la costruzione della conoscenza diventa un processo dinamico e continuo.

L’insegnante assume un ruolo di facilitatore, guidando gli studenti a riflettere sulle proprie strategie cognitive attraverso il dialogo e l’esplicitazione dei processi di ragionamento. L’uso del modeling, in cui il docente verbalizza i propri processi mentali, è una tecnica efficace per sviluppare negli studenti la capacità di autoregolazione. Inoltre, il feedback mirato e la riflessione guidata favoriscono il consolidamento di un approccio metacognitivo all’apprendimento.

L’insegnamento metacognitivo in pedagogia si fonda sull’idea che il processo di apprendimento non sia statico, ma un’evoluzione continua in cui lo studente impara a modulare le proprie strategie cognitive in base al contesto. Questo significa che gli studenti devono essere incoraggiati a sviluppare capacità di autocontrollo e di gestione degli errori, trasformandoli in occasioni di crescita.

Un aspetto cruciale della metacognizione in pedagogia è la promozione della mentalità di crescita, un concetto sviluppato dalla psicologa Carol Dweck, secondo cui gli studenti che credono nella possibilità di migliorare attraverso l’impegno e l’uso di strategie adeguate ottengono risultati migliori e sviluppano una maggiore resilienza di fronte alle difficoltà. Questo approccio trasforma l’errore in un’opportunità di apprendimento, incentivando gli studenti a sperimentare e affinare le proprie strategie in modo progressivo. La ricerca ha dimostrato che ambienti educativi che promuovono la metacognizione consentono di migliorare non solo le prestazioni accademiche, ma anche il senso di autoefficacia degli studenti, aumentandone la motivazione e la capacità di affrontare le sfide con fiducia e determinazione. In questo contesto, il ruolo dell’insegnante non è più quello di mero trasmettitore di conoscenze, ma di mediatore che aiuta gli studenti a sviluppare un pensiero critico e autonomo, stimolando la riflessione e l’adattamento strategico alle difficoltà.

Esempi pratici per ordine di scuola

L’insegnamento della metacognizione può essere adattato a diversi livelli scolastici per favorire lo sviluppo delle competenze cognitive ed emotive degli studenti.

Scuola primaria: In questa fase, gli studenti iniziano a sviluppare capacità di autoriflessione e regolazione delle proprie strategie di apprendimento. Gli insegnanti possono incoraggiare i bambini a verbalizzare il proprio pensiero durante la risoluzione di problemi matematici o di lettura. Strategie come il “pensare ad alta voce” aiutano i bambini a comprendere il processo cognitivo dietro le loro scelte e a correggere eventuali errori. L’autovalutazione, tramite domande come “Cosa ho imparato?” e “Cosa potrei migliorare?”, favorisce lo sviluppo della consapevolezza metacognitiva. Inoltre, attività come la registrazione delle proprie riflessioni su un diario di apprendimento e l’uso di strumenti visivi, come le mappe mentali, permettono agli studenti di monitorare i propri progressi nel tempo. Anche il gioco strutturato può essere utilizzato per rafforzare le abilità metacognitive, incoraggiando la pianificazione e la valutazione delle strategie adottate.

Scuola secondaria di primo grado: A questa età, si possono introdurre strategie più strutturate per affinare il controllo del proprio apprendimento. Il diario metacognitivo diventa un valido strumento per permettere agli studenti di riflettere sui metodi di studio adottati e sui loro effetti. Tecniche come la mappa concettuale e la rielaborazione attiva dei contenuti permettono di visualizzare il proprio apprendimento e di rendere più efficace la regolazione delle strategie impiegate. Inoltre, i docenti possono introdurre sessioni di discussione collettiva in cui gli studenti condividono le strategie di studio che ritengono più efficaci e ne analizzano i punti di forza e debolezza. Le tecniche di insegnamento basate sul problem solving e sull’apprendimento cooperativo incentivano gli studenti a sviluppare capacità di riflessione autonoma e di autovalutazione. L’uso del metodo dell’insegnamento reciproco, in cui gli studenti assumono il ruolo di “docente” per spiegare un concetto ai compagni, migliora significativamente la consapevolezza dei processi di apprendimento e stimola il pensiero critico.

Scuola secondaria di secondo grado: Con l’aumento della complessità dei contenuti e delle sfide accademiche, gli studenti più grandi possono beneficiare dell’uso di strumenti digitali per monitorare il proprio apprendimento, come piattaforme di apprendimento adattivo, software di mind mapping e applicazioni per la gestione del tempo e delle attività. La riflessione guidata dopo test e verifiche diventa fondamentale per comprendere errori e successi, così da migliorare le prestazioni future. Inoltre, l’uso di strategie come il metodo del peer tutoring, in cui gli studenti collaborano e si insegnano reciprocamente concetti complessi, rafforza la consapevolezza metacognitiva. L’approccio basato sull’apprendimento per progetti (Project-Based Learning) aiuta gli studenti a sperimentare strategie di problem solving in contesti reali, sviluppando un senso di responsabilità e di autogestione. Un ulteriore sviluppo della metacognizione può essere ottenuto attraverso il dibattito strutturato, che richiede agli studenti di analizzare criticamente le proprie convinzioni e argomentazioni, favorendo il controllo consapevole del processo cognitivo. La capacità di autovalutare il proprio metodo di studio e di modificare le strategie in base ai risultati ottenuti diventa una competenza essenziale per affrontare l’istruzione universitaria e il mondo del lavoro con maggiore sicurezza e autonomia.

L’importanza della Metacognizione nell’Educazione

La ricerca ha dimostrato che l’insegnamento della metacognizione nelle scuole porta a significativi miglioramenti nelle prestazioni scolastiche, in particolare tra gli studenti svantaggiati. L’Education Endowment Foundation (EEF) ha classificato la metacognizione come una pratica ad alto impatto e basso costo, suggerendo che il suo utilizzo sistematico possa ridurre il divario educativo tra studenti di differenti contesti socio-economici. Questa prospettiva sottolinea l’importanza di un insegnamento mirato che non solo fornisca strategie metacognitive, ma che favorisca un ambiente di apprendimento in cui gli studenti siano incoraggiati a riflettere in modo critico sui propri processi cognitivi.

Non si tratta solo di una questione di risultati scolastici, ma di un cambiamento più profondo nel modo in cui gli studenti percepiscono il proprio ruolo nel processo di apprendimento. Quando si sviluppa una consapevolezza metacognitiva, gli studenti acquisiscono maggiore fiducia nelle proprie capacità di affrontare difficoltà e di superare ostacoli con strategie più efficaci e adattabili. L’autoefficacia si rafforza grazie alla capacità di monitorare il proprio apprendimento, comprendere i propri errori e migliorare costantemente le proprie strategie, un elemento che ha un impatto positivo non solo sulle prestazioni scolastiche, ma anche sulla capacità di problem solving e sull’autonomia decisionale. Questo approccio consente agli studenti di trasformare le difficoltà in opportunità di crescita e di maturare una mentalità aperta e flessibile, fondamentale per affrontare un mondo in continua evoluzione.

Conclusioni

La metacognizione non è semplicemente un insieme di strategie, ma una prospettiva cognitiva che trasforma l’apprendimento in un processo dinamico e consapevole. Non si tratta solo di acquisire nuove informazioni, ma di sviluppare un atteggiamento critico e riflessivo nei confronti del sapere, rendendo lo studente protagonista attivo del proprio percorso educativo. Promuovere la capacità di riflessione e autoregolazione negli studenti non significa solo migliorare i risultati scolastici, ma costruire solide basi cognitive per affrontare le sfide della complessità contemporanea. Chi è in grado di monitorare il proprio pensiero, di riconoscere le proprie difficoltà e di adottare strategie adeguate non solo ottiene prestazioni migliori, ma acquisisce un’abitudine al pensiero flessibile ed efficace, utile per la vita oltre la scuola. Una didattica che integra la metacognizione non è dunque un mero strumento di miglioramento delle performance accademiche, bensì un metodo per formare individui capaci di adattarsi ai cambiamenti, di affrontare problemi in modo strategico e di costruire il proprio sapere con autonomia e consapevolezza. 

Coding: OpenAI Codex 2025 e la transizione verso team ibridi

Il nuovo OpenAI Codex presentato il 17 maggio 2025 è un agente di programmazione autonomo integrato in ChatGPT. Si tratta di un sistema di AI avanzato per la scrittura di codice, descritto come l’agente di coding più potente finora disponibile.Indice degli argomenti
Caratteristiche principali di OpenAI Codex 2025Diversamente dal semplice modello di completamento codice lanciato nel 2021 (che aveva lo stesso nome), questa nuova versione di Codex è un “software engineering agent” cloud-based in grado di operare in parallelo su più task di sviluppo. In pratica, Codex funge da “collega virtuale” per gli ingegneri del software, capace di collaborare su compiti complessi e prolungati e non solo di rispondere a domande immediate.Al momento l’azienda americana ha rilasciato Codex in modalità research preview (anteprima di ricerca), inizialmente ai soli abbonati ChatGPT di livello Pro, Team ed Enterprise, con l’intenzione di estenderlo successivamente anche agli utenti Plus ed Edu.Codex opera tramite l’interfaccia di ChatGPT, in particolare attraverso una barra laterale dedicata. L’utente può assegnare un nuovo compito di programmazione descrivendolo in linguaggio naturale e cliccando su “Code” (per far scrivere/eseguire codice) oppure fare domande sul codice cliccando “Ask”. Ogni richiesta viene gestita in modo isolato all’interno di un ambiente cloud sandbox: Codex clona il repository di codice pertinente (tramite integrazione con GitHub) e carica i file in un ambiente virtuale sicuro, configurato per rispecchiare il setup di sviluppo reale dell’utente. All’interno di questa sandbox, Codex può leggere e modificare file, oltre a eseguire comandi (per fare qualche esempio: lanciare test, compilatori o altri tool).Tecnologie e modello alla base di OpenAI CodexDal punto di vista dell’IA, Codex è alimentato dal modello “codex-1”, una variante specializzata del più potente modello di ragionamento di OpenAI o3, ottimizzata specificamente per compiti di ingegneria del software. I ricercatori hanno addestrato questo modello tramite tecniche di Reinforcement Learning su attività di coding reali per produrre codice aderente alle istruzioni fornite e agli standard di stile dei programmatori umani.Una caratteristica chiave del modello è la sua capacità di “auto-correzione”: Codex può iterare sulle proprie soluzioni, ad esempio eseguendo test sul codice generato e continuando a modificarlo affinché tutti i test possano essere eseguiti con successo.Il modello supporta anche un contesto esteso (fino a 192.000 token) per poter gestire codebase molto grandi.In termini di integrazioni tecnologiche, Codex si collega direttamente a servizi come GitHub: l’utente può autorizzare Codex ad accedere ai propri repository, in modo tale che l’agente possa pre-caricare il codice del progetto su cui lavorare.La piattaforma consente di configurare l’ambiente di esecuzione in modo da allinearlo al proprio stack (ad esempio specificando versioni di linguaggi, dipendenze, variabili d’ambiente, ecc.). Inoltre, OpenAI ha introdotto uno speciale file di configurazione denominato AGENTS.md che gli sviluppatori possono inserire nel repository: simile a un README, questo file fornisce a Codex linee guida su come navigare il codice, quali comandi usare per build e test, e come aderire alle convenzioni del progetto. Ciò aiuta l’agente a comprendere il contesto applicativo e a comportarsi in modo più conforme alle aspettative del team di sviluppo.Da notare che Codex mantiene un approccio trasparente e verificabile nelle sue operazioni: mentre esegue un task, registra log delle azioni (es. output del terminale, risultati dei test) e li cita nelle sue risposte finali. In questo modo l’utente può ispezionare il processo svolto passo-passo e verificare cosa ha fatto l’agente prima di integrare qualsiasi modifica. Una volta completato un compito, Codex effettua un commit delle modifiche nel suo ambiente virtuale e presenta all’utente un riepilogo delle modifiche effettuate, includendo differenze di codice e risultati dei test per facilitare qualsiasi possibile attività di code review.Funzionalità operative di OpenAI Codex 2025Il nuovo Codex offre un ampio spettro di funzionalità per automatizzare compiti di sviluppo software.Scrittura di nuove funzionalità: dato un requisito in linguaggio naturale, Codex è in grado di implementare codice corrispondente, creando nuovi moduli o funzioni nel progetto. Ad esempio, si può chiedere “implementa la funzionalità X secondo queste specifiche…” e Codex svilupperà il codice necessario (seguendo lo stile del progetto) e lo testerà fino ad assicurarsi che funzioni.Correzione di bug: l’agente può localizzare e risolvere bug nel codice esistente. Si può, ad esempio, indicare “trova e correggi il bug introdotto negli ultimi 5 commit” e Codex analizzerà la cronologia del repository per identificare il problema e proporre una correzione. Durante questo processo, eseguirà i test pertinenti per verificare che il bug sia effettivamente risolto.Answering sul codice (Q&A): Codex può rispondere a domande sul codebase dell’utente. Ciò significa che può fungere da assistente di documentazione: ad esempio si può chiedere “Dove viene calcolata la variabile Y nel progetto?” oppure “Cosa fa esattamente questa funzione?”, e l’agente fornirà spiegazioni basate sul codice, citando i file e le linee rilevanti.Refactoring e miglioramenti del codice: l’agente eccelle in compiti di manutenzione come rifattorizzare porzioni di codice per migliorarne la leggibilità o l’efficienza, rinominare variabili/funzioni per seguire uno standard, eliminare codice duplicato, ecc.. Questi sono compiti “meccanici” che spesso interrompono il flusso di lavoro umano, e Codex può gestirli autonomamente su richiesta.Scrittura ed esecuzione di test: Codex può generare test automatici per il codice (ad esempio creando casi di test per funzioni non ancora coperte) e poi eseguirli. Può quindi aiutare a aumentare la copertura di test e a garantire che nuove modifiche non introducano regressioni. Se qualche test fallisce, l’agente tenterà di correggere il codice fino a farlo passare, oppure segnalerà chiaramente il problema all’utente.Impostazione di workflow CI/CD o strumenti di supporto: come parte delle sue funzionalità, Codex può configurare file di build o pipeline di integrazione continua. Ad esempio, può creare un workflow per eseguire automaticamente l’ESLint ad ogni pull request, bloccare merge che violano le regole di lint, ecc., come mostrato da uno dei task nell’interfaccia Codex. In generale, può occuparsi di compiti infrastrutturali ripetitivi come setup di ambienti, aggiornamento di configurazioni o script di deployment.Proposta di Pull Request e documentazione: una volta completata una modifica, Codex permette di preparare direttamente una pull request con le modifiche proposte, pronta per la revisione umana. Inoltre, può aiutare a redigere documentazione o commenti descrittivi per il codice che ha scritto, facilitando la comprensione da parte del team.La capacità di parallelismo di OpenAI Codex 2025Una caratteristica distintiva di Codex è la sua capacità di gestire più incarichi contemporaneamente (parallelism): l’utente può lanciare diversi task in parallelo (ad esempio, far lavorare l’agente su più bug o su differenti feature allo stesso tempo) e controllarne l’avanzamento simultaneamente. Mentre Codex elabora questi compiti in background (ciascuno isolato nel proprio sandbox), lo sviluppatore può continuare a fare altro e/o utilizzare altri strumenti, senza doversi fermare ad aspettare.Questa esecuzione asincrona e parallela consente di risparmiare tempo e di ridurre i tempi morti: in pratica, Codex può occuparsi di “lavoro noioso” (come potrebbero definirlo molti sviluppatori) mentre la persona può dedicarsi ad attività più creative o critiche.Molto probabilmente l’adozione di un flusso di lavoro multi-agente asincrono, inaugurato da Codex, potrebbe diventare uno standard per la produttività di chi si occupa di ingegneria del software in futuro.Impatto di OPenAI Codex 2025 su team e aziendeIl nuovo Codex è rivolto principalmente a sviluppatori e team di ingegneri che vogliono aumentare la produttività automatizzando compiti ripetitivi o time-consuming.La stessa OpenAI ha raccontato come i propri ingegneri interni abbiano già integrato Codex nel loro toolkit quotidiano per attività come refactoring, scrittura di test, scaffolding di nuove funzionalità e triage di problemi durante il turno di reperibilità. L’obiettivo è permettere ai programmatori umani di concentrarsi sui compiti più creativi e critici, delegando all’IA le parti più meccaniche o che potrebbero interrompere l’attenzione.Naturalmente, oltre ai singoli sviluppatori, Codex è pensato per intere aziende e team software. Durante il periodo di test iniziale, OpenAI ha collaborato con alcune organizzazioni per valutare l’impatto di Codex su codebase e workflow diversi.Casi d’uso aziendaliAd esempio, Cisco ha esplorato l’uso di Codex per accelerare la realizzazione di idee ambiziose da parte dei propri team, fornendo feedback a OpenAI come partner di design.La startup Temporal lo utilizza per velocizzare lo sviluppo di feature, debug e refactoring di grandi basi di codice, sfruttando la possibilità di eseguire task complessi in background così che i loro ingegneri possano rimanere concentrati.L’azienda Superhuman ha impiegato Codex per automatizzare piccoli task ripetitivi (come migliorare la copertura dei test o correggere errori di integrazione), arrivando persino a permettere ai product manager di apportare piccole modifiche al codice (con l’assistenza di Codex) senza coinvolgere direttamente un ingegnere, se non nella fase di code review finale.Kodiak Robotics, nel campo della guida autonoma, ha usato Codex per scrivere strumenti di debug, migliorare la suite di test e rifattorizzare codice, in modo da accelerare lo sviluppo del loro software di guida,In molti, tra l’altro, raccontato come Codex sia diventato anche un prezioso strumento di apprendimento interno, aiutando le persone a capire parti di codice non familiari grazie alla capacità dell’agente di fornire contesto e richiamare modifiche storiche rilevanti.Interessante sottolineare che OpenAI intende rendere Codex accessibile anche a studenti, educatori e ricercatori tramite account ChatGPT Edu. Questo potrebbe aprire le porte a utilizzi in ambito formativo: ad esempio, come assistente nei corsi di programmazione (per aiutare gli studenti a capire e correggere codice) o come strumento per insegnanti che vogliono generare esempi di codice o test automaticamente.Guida pratica all’uso di OPenAI Codex 2025Per utilizzare Codex è necessario avere accesso a ChatGPT con un piano supportato (inizialmente ChatGPT Pro da $200/mese, o un account Team/Enterprise; l’accesso per utenti Plus da $20/mese e per account Edu sarà aggiunto in seguito). All’interno dell’interfaccia web di ChatGPT, gli utenti abilitati vedranno una barra laterale o sezione dedicata a Codex. Prima di iniziare, è consigliabile collegare il proprio account GitHub o fornire a Codex l’accesso al repository di codice su cui dovrà operare, in modo che l’agente possa clonarlo e analizzarlo.Fatto questo, si possono seguire diversi passi:Impostare il contesto: selezionare dall’interfaccia il repository e il branch su cui lavorare (oppure permettere a Codex di clonare un repo pubblico/privato autorizzato). Assicurarsi che il file AGENTS.md sia presente e configurato (opzionale, ma migliora la qualità del risultato) con istruzioni su build/test e convenzioni del progetto.Formulare una richiesta (prompt): nella casella di input di Codex, descrivere in linguaggio naturale il compito da svolgere o la domanda da porre. Esempi di prompt possono essere: “Correggi il bug che causa il crash quando l’utente clicca sul pulsante X”, oppure “Implementa la funzionalità Y seguendo le specifiche Z”, o ancora “Qual è la differenza tra la funzione A e B in questo progetto?”. Una volta scritto il prompt, si clicca “Code” se si tratta di un task operativo, oppure “Ask” se si tratta di una domanda di chiarimento.Esecuzione asincrona: a questo punto Codex avvia il lavoro in background. Nell’interfaccia, l’utente vedrà il task elencato in una lista di attività con uno stato (ad esempio “In esecuzione”). È possibile lanciare ulteriori task nel frattempo. Ogni task viene eseguito isolatamente: Codex carica il codice, analizza il problema, genera eventuale nuovo codice e lo testa. L’utente può monitorare in tempo reale l’avanzamento: ad esempio, vedere log di test che appaiono, o uno stato percentuale di completamento, a seconda di come OpenAI visualizza il progresso. In genere, ogni attività può durare da pochi minuti fino a una mezz’ora circa, a seconda della complessità.Revisione del risultato: quando Codex completa un task, lo stato nell’elenco passerà a “Completato” e l’utente potrà cliccarlo per vedere i dettagli. Codex fornirà:Un riepilogo di cosa ha fatto (es: “Ha identificato che il bug era causato da X e ha modificato Y per risolverlo”).Le differenze di codice (diff) con evidenziate le aggiunte (+) e rimozioni (-) nei file modificati.Gli output di test e log pertinenti, ad esempio indicando “ Tutti i test sono passati” oppure mostrando eventuali errori incontrati. (Vedi immagine sotto per un esempio di schermata di risultato di Codex.)Azioni successive: dopo aver esaminato il lavoro di Codex, l’utente ha varie opzioni. Se il risultato è soddisfacente, può scegliere di integrarlo nel codice base: ad esempio, Codex offre un comando per aprire direttamente una pull request su GitHub con le modifiche effettuate, pronta per il code review umano e il merge. In alternativa, l’utente può scaricare/applicare le patch al proprio repository locale manualmente. Se il risultato non è del tutto soddisfacente, si può chiedere a Codex di apportare revisioni o miglioramenti (ad esempio: “Ottimo, ora applica la stessa correzione anche alla classe correlata XYZ” oppure “Puoi ottimizzare questo algoritmo?”). In ogni momento, l’utente mantiene il controllo: tutte le modifiche di Codex avvengono nel sandbox e nulla viene cambiato nel repository reale finché l’utente non decide di applicarle.OpenAI Codex 2025: limitazioni e considerazioni pratiche Grazie al suo utilizzo, credo sia utile condividere alcune considerazioni pratiche.Essendo un agente autonomo, Codex non sempre avrà successo al primo tentativo su compiti complessi: potrebbe segnalare nei log di non essere certo di una soluzione o di aver incontrato un test fallito. In tali casi, Codex esplicita l’incertezza o l’errore invece di procedere alla cieca, e attende indicazioni dall’utente su come procedere. Ad esempio, potrebbe comunicare: “Alcuni test stanno fallendo; vuoi che provi un approccio diverso o preferisci rivedere tu stesso il codice?”. Ciò garantisce che il programmatore sia coinvolto nelle decisioni critiche e possa intervenire. OpenAI raccomanda comunque agli utenti di revisionare manualmente ogni modifica proposta prima di integrarla definitivamente, come buona pratica di sicurezza e qualità.Per quanto riguarda limitazioni attuali: Codex, essendo in anteprima, non supporta ancora input visivi (ad es. fornire screenshot o GUI per capire problemi di frontend) e non consente di intervenire a metà di un task già in esecuzione (non è possibile “mettere in pausa e correggere” l’agente durante il suo lavoro; bisogna attendere l’esito e poi eventualmente lanciare un nuovo task). Inoltre, delegare un compito a un agente remoto richiede tempi di attesa maggiori rispetto a eseguire modifiche minori a mano; quindi, c’è una curva di adattamento nel lavorare in modo asincrono. Tuttavia, chi ha provato Codex sottolinea che il beneficio di poter parallelizzare attività e di ridurre il contesto da tenere a mente compensa ampiamente questi tempi di attesa.L’evoluzione di OpenAI Codex 2025 rispetto al modello del 2021OpenAI Codex fu inizialmente lanciato nel 2021 come un modello di AI per la generazione di codice basato sul modello GPT-3. Quella prima versione di Codex funzionava principalmente come un motore di autocompletion: l’utente forniva un prompt (es. un commento descrittivo) e il modello restituiva codice corrispondente, eccellendo soprattutto con linguaggi come Python.Quell’iterazione originale ebbe un grande impatto (fu il motore dietro GitHub Copilot), ma presentava anche varie limitazioni: poteva generare codice sintatticamente non corretto, proporre soluzioni solo apparentemente corrette che però fallivano in fase di esecuzione. Inoltre, operava su singole richieste alla volta e non aveva alcuna capacità di “comprendere” davvero il contesto eseguendo o testando il codice – produceva output testuale e bastava.Il Codex 2025 riprende il nome, ma – di fatto – rappresenta un salto generazionale netto rispetto al 2021.Da modello a agente autonomoil Codex originale era un modello di completamento integrato via API/IDE, mentre il nuovo Codex è un vero agente software autonomo. Ciò significa che esegue attivamente operazioni (leggere/scrivere file, eseguire test, effettuare chiamate di sistema) e lavora per obiettivi di alto livello dati dall’utente. Non si limita a produrre codice in base a un prompt, ma porta a termine un compito in modo semi-indipendente. Ad esempio, se gli si chiede di “correggere un bug”, il Codex 2025 esplorerà il codice, tenterà diverse modifiche, eseguirà i test e itererà finché il bug non è risolto – comportamenti fuori portata per il modello 2021.Parallelismo e durata dei taskla nuova versione è progettata per gestire più task simultaneamente e lavorare su ciascuno per diversi minuti (fino a mezz’ora o più), riflettendo un approccio asincrono tipico di un “collega” che lavora in background. Il Codex originale generava un blocco di codice in pochi secondi come risposta diretta; non aveva alcuna nozione di esecuzione prolungata o multitasking. Questa capacità di multitasking in background è considerata da OpenAI un cambiamento fondamentale: Greg Brockman (co-fondatore di OpenAI) ha sottolineato che il vero passo avanti introdotto da Codex è proprio il parallelismo, .Integrazione con ecosistema e strumentiCodex 2025 è integrato nell’ecosistema ChatGPT e si connette con strumenti di sviluppo reali (repository Git, ambienti di test, CLI). OpenAI prevede inoltre di connettere Codex ad altri tool: ad esempio lanciare task da un IDE desktop ChatGPT, o da un sistema di tracciamento issue, o integrarlo in pipeline CI/CD in futuro. Al contrario, il vecchio Codex operava quasi esclusivamente tramite l’API OpenAI o tramite plugin dedicati (come Copilot nei vari IDE), generando codice “su richiesta” ma senza eseguire integrazioni operative dirette con altri sistemi.Qualità del codice e affidabilitàGrazie all’addestramento su RLHF specifico per coding, il nuovo Codex tende a produrre codice più pulito, aderente alle istruzioni e agli standard umani, rispetto al modello 2021. OpenAI afferma che codex-1 genera patch pronte per essere revisionate e integrate immediatamente, mentre il vecchio modello spesso richiedeva correzioni manuali e verifiche approfondite. Inoltre, Codex 2025 fornisce evidenze verificabili (log/test) di quello che fa, aumentando la trasparenza e la fiducia nel suo operato – cosa inesistente nel 2021.Modello sottostanteIl Codex originale era basato su GPT-3 (175 miliardi di parametri) con un fine-tuning su codice open source. Il nuovo Codex utilizza codex-1, un modello derivato dal più recente “OpenAI o3” (un modello di reasoning avanzato, successore di GPT-4). Ciò si traduce in maggiori capacità di ragionamento e contesto. Ad esempio, codex-1 può gestire contesti enormemente più grandi (fino a 192k token), permettendogli di avere “in mente” un intero repository di grandi dimensioni durante l’elaborazione. In più, i benchmark interni mostrano che codex-1 supera tutti gli ultimi modelli generici di OpenAI nei compiti di programmazione (SWE tasks) utilizzati nei test.Verso un nuovo paradigma di collaborazione uomo-macchinaLo strumento rappresenta un’evoluzione significativa, da semplice assistente di completamento codice a agente autonomo collaborativo: si possono immaginare scenari in cui gli sviluppatori “dirigono il lavoro che vogliono curare in prima persona e delegano il resto agli agenti”.Se il Codex originale, una sorta di prima versione, aveva dimostrato il potenziale dell’IA nel coding, la versione 2025 ambisce a rivoluzionare il modo in cui il software viene costruito, introducendo un nuovo paradigma di collaborazione uomo-macchina nello sviluppo software.Sam Altman (CEO di OpenAI), in occasione del lancio, ha paragonato l’importanza di questo agente a quella di ChatGPT al suo esordio, suggerendo che Codex potrebbe rappresentare un cambiamento di paradigma simile ma nell’ambito dello sviluppo software.OpenAI ha anche sottolineato di voler procedere con cautela ed iterazione controllata: Codex viene rilasciato come preview proprio per raccogliere feedback, migliorare la sicurezza e valutare l’impatto sul flusso di lavoro umano.L’azienda riconosce che, se da un lato strumenti come Codex possono aumentare la produttività, dall’altro è fondamentale monitorarne gli effetti su abilità umane, mercato del lavoro e sicurezza del codice prodotto.Quello che abbiamo è certamente un notevole passo avanti nell’assistenza IA alla programmazione. Le prime implementazioni indicano che non è pensato per sostituire gli sviluppatori, ma per potenziarli: l’idea è quella di poter avere al nostro fianco dei collaboratori che non rimpiazzano gli ingegneri software, ma che cambiano il modo in cui questi lavorano.Prospettive future per OpenAI Codex nello sviluppo softwareSe il 2021 ci aveva mostrato che un’IA poteva scrivere codice su richiesta, il 2025 ci sta mostrando che un’IA può diventare parte attiva del team di sviluppo, lavorando al fianco delle persone per costruire software in modo più rapido ed efficiente.Le prossime evoluzioni di Codex (e strumenti simili) ci diranno fino a che punto questa collaborazione uomo-macchina potrà spingersi nel rivoluzionare il mondo del software.

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