Apprendere giocando? Promesse (e limiti) delle piattaforme educative

Lo stato dell’arte delle piattaforme educative rivela un panorama in rapida evoluzione: Code.org, Duolingo for Schools, Khan Academy e tante altre stanno ridefinendo l’apprendimento attraverso logiche di gamification, accessibilità e studio autonomo.
Nonostante l’adozione crescente, permangono sfide legate all’integrazione curricolare, al digital divide e al capire come promuovere un uso efficace nel contesto della scuola italiana di oggi.
Indice degli argomenti
Piattaforme educative digitali e innovazione nella didattica
Nel settore dell’istruzione grande interesse e investimento va nella direzione delle nuove tecnologie e di modalità di insegnamento e apprendimento, che siano significative per gli studenti, già a partire dalla scuola primaria. Nonostante queste piattaforme non coprano l’intero curriculum del primo ciclo d’istruzione, e spesso non siano pienamente allineate alle Indicazioni Nazionali (Cerini, 2012), hanno sicuramente cominciato ad attirare l’interesse degli insegnanti di questi ordini di scuola, soprattutto perché sono pressoché gratuite.
Inoltre, le piattaforme educative digitali risultano in linea con alcune visioni più recenti di innovazione didattica, perché non si limitano a fornire contenuti educativi in vari formati, come video e testi, ma permettono di analizzare l’interazione degli studenti, che può servire per offrire feedback mirato, migliorando così i processi di apprendimento.
Questo significa che sono strumenti per gli studenti e per gli insegnanti al contempo. Infatti, da una parte offrono la possibilità agli studenti di soffermarsi su argomenti per loro necessari e con contenuti di ripasso, quante volte necessario, per poi svolgere esercizi di consolidamento. Dall’altra, per gli insegnanti, le funzionalità offerte permettono loro di seguire gli studenti più in difficoltà durante le lezioni, mentre gli altri procedono in maniera autonoma, per voi comprendere in un secondo nel dettaglio i progressi degli studenti. (Karimov et al. 2023)
Intelligenza artificiale e tutoring nelle piattaforme educative digitali
Tutto questo è sempre più possibile, perché, anche in questo campo, una grande spinta innovativa viene dall’Intelligenza Artificiale, che permette a queste piattaforme di diventare sempre di più veri sistemi di tutoring intelligente. Il motivo per cui l’A.I. risulta significativa in tal senso è che essa può fornire istruzioni e feedback personalizzati in tempo reale allo studente. Questo è un aspetto cruciale, perché il tutoring individuale può portare a un apprendimento più efficace, riducendo significativamente il divario tra studenti. I sistemi di Tutoring sono, infatti, in grado di adattare il contenuto, il ritmo e le strategie di insegnamento alle esigenze individuali di ogni studente, basandosi sui progressi degli alunni e sulle loro difficoltà rilevate (Larini, 2024).
Apprendimento adattivo e dialogico nelle piattaforme educative digitali
Piattaforme come Duolingo for Schools, focalizzata sull’apprendimento dell’Inglese e Khan Academy, incentrata principalmente sulle STEM, sono state potenziate, utilizzando gli algoritmi di AI per adattare i percorsi di apprendimento, proponendo risorse e contenuti, in base alle conoscenze rilevate degli studenti. Studi specifici sull’uso di Khan Academy integrato dall’IA, in particolare, hanno mostrato un impatto anche per gli studenti della scuola primaria. (Karimov et al., 2023; Deivam et al., 2024)
Un’altra novità che sta prendendo piede, sempre grazie all’AI, sono i sistemi di tutoring basati sul dialogo, che coinvolgono gli studenti in conversazioni scritte interattive sugli argomenti da imparare, spesso tramite chatbot alimentati dall’AI generativa. Come spiegato già in questo precedente articolo (Maurizio, 2024), le piattaforme hanno integrato modelli linguistici di grandi dimensioni per garantire l’interazione con gli utenti in dialoghi finalizzati all’apprendimento personalizzato. Questo permette a questi sistemi di venire incontro agli studenti, incoraggiandoli a ragionare e a rispondere a consegne su misura.
Gamification nelle piattaforme educative digitali: potenzialità e limiti
L’altro aspetto che caratterizza queste piattaforme già dalla loro creazione è la gamification, ovvero l’applicazione di elementi di design del gioco, come punti, badge, classifiche e sfide in contesti non ludici. Queste strategie permettono di favorire un maggiore engagement nelle piattaforme educative e, quindi, una maggiore volontà degli studenti a persistere nel loro uso, affinché possano rimanere focalizzati sul proprio apprendimento (Karimov et al., 2023). Khan Academy, per esempio, applica la gamification solo in maniera limitata, assegnando alcuni badge per motivare gli studenti che raggiungono specifici target, così da sollecitarli a utilizzare la piattaforma in futuro, visto che sentono i loro sforzi riconosciuti e valorizzati.
Duolingo, invece, utilizza in maniera più significativa la gamification, perché, oltre ai badge, propone diversi livelli di punteggio, competizioni in leghe in cui cercare di arrivare in cima alla propria classifica; ci sono poi anche gli streak, cioè le premiazioni per l’impegno continuativo, che fanno sì che gli utenti non abbandonino la piattaforma dopo poche sessioni d’uso. Tuttavia, non ci si può illudere che queste strategie non abbiano dei limiti: gli elementi più associabili alla competizione, come le classifiche, hanno mostrato un impatto limitato o controproducente sull’engagement e sul sentirsi dentro a un contesto ludico, allontanando alcuni utenti anziché coinvolgerli (Venter, 2022). Alcuni studi indicano, anzi, una preferenza degli studenti per la collaborazione rispetto alla competizione negli ambienti di apprendimento.
Per questo, piattaforme come Duolingo, ma in maniera più evidente Classcraft implementano anche sistemi di Mutuo Supporto Simbolico, in forma di doni o poke fra gli studenti, affinché sentano il sostegno dei propri compagni anche mentre imparano individualmente. Quindi, affinché la gamification sia efficace, è fondamentale che sia progettata con cura per bilanciare l’aspetto ludico con il valore educativo, assicurandosi anche che si allinei agli obiettivi di apprendimento. (Zecri et al. 2021)
Learning analytics nelle piattaforme educative digitali
Come detto precedentemente, l’altro aspetto interessante di queste piattaforme è la quantità di informazioni utili fornite in ottica valutativa, cioé i learning analytics, un registro automatico del progresso degli studenti nell’uso di queste piattaforme. Piattaforme come code.org, focalizzata prevalentemente sulla programmazione, ma anche sulle STEAM, raccolgono e permettono di consultare grandi quantità di informazioni sull’uso delle piattaforme da parte degli studenti. Si può così capire se ci sono difficoltà, se sono privilegiate alcune forme di contenuto e il tempo trascorso sulle attività. Grazie all’integrazione dell’IA, i sistemi di apprendimento personalizzano in automatico alcuni contenuti, regolano la difficoltà e forniscono feedback in tempo reale. Questa implementazione si integra anche con la gamification, ottimizzando la proposta di sfide e ricompense. (Sylvie, 2024)
Accessibilità e autoapprendimento con le piattaforme educative digitali
Le piattaforme educative digitali risultano essere uno strumento molto potente per studenti e insegnanti, visto che, oltre a risultare strumenti flessibile sono anche decisamente accessibili, essendo usabili in qualunque momento da qualunque dispositivo online. L’accessibilità è anche favorita dalla natura multimediale e dal design attento di queste piattaforme, che vengono incontro a tanti possibili bisogni degli studenti, soprattutto quando queste piattaforme sono integrate con altre applicazioni mirate a bisogni molto specifici, come la lettura sintetica del testo. (Isaeva et al., 2025)
La natura fortemente accessibile di queste piattaforme permette anche di favorire processi di autoapprendimento, consentendo agli studenti di fissarsi obiettivi, di svolgere le attività proposte e di monitorare i propri progressi in maniera autonoma. L’autonomia è sostenuta da sistemi di supporto come i promemoria, le sintesi del proprio andamento e l’invito a svolgere attività mirate in base alle indicazioni della valutazione. (Deivam et al., 2024)
Criticità e prospettive delle piattaforme educative digitali in Italia
Nonostante i numerosi vantaggi, l’adozione e l’integrazione delle piattaforme educative digitali e dell’AI presentano diverse sfide significative, particolarmente rilevanti per la scuola italiana. Primo fra tutti c’è il digital divide: l’accesso ineguale alla tecnologia, a una connessione internet affidabile e a dispositivi adatti rischia di acuire le disparità educative esistenti.
Altro problema è l’integrazione curricolare e la formazione degli insegnanti: per un’efficace integrazione di questi sistemi gli insegnanti devono essere competenti nelle materie d’insegnamento, nelle tecnologie e nel capire come queste tecnologie supportano l’apprendimento delle abilità e conoscenze obiettivo. Infatti, molti educatori non possiedono una formazione adeguata o si sentono impreparati a insegnare con tali strumenti e rischiano di non capire i vantaggi e il senso potenziale di questi strumenti. Per questo è fondamentale un continuo sviluppo professionale, con workshop pratici e corsi che illustrino modelli di apprendimento coerenti con l’uso tecnologico.
La paura nei confronti delle tecnologie è un altro problema ricorrente: l’integrazione di sistemi di Intelligenza artificiale in particolare può destare più sospetto che fiducia, visto che molti temono che si soffochi il pensiero critico e la creatività degli studenti, oltre a ridurre l’interazione umana. Per questo è importante che questi strumenti siano proposti, alternando momenti di utilizzo individuale con momenti di interazione fra studenti e insegnanti, affinché potenzino le capacità umane piuttosto che sostituirle (Larini, 2024). Infine, si evidenzia il problema del curriculum parziale coperto da queste piattaforme, dovuto al fatto che ci sarebbero piattaforme più esaustive, come IXL, ma sono solo in lingua inglese.
Bibliografia
Deivam, M., Neeraj, J., Manoj, P. nautiyal, & Arvind, K. (2024). Artifical Intelligence in Education. Mithra Dev Publications.
Isaeva, R., Karasartova, N., Dznunusnalieva, K., Mirzoeva, K., & Mokliuk, M. (2025). Enhancing learning effectiveness through adaptive learning platforms and emerging computer technologies in education. Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi, 9(1), 144–160.
Karimov, A., Saarela, M., & Kärkkäinen, T. (2023). The impact of online educational platform on students’ motivation and grades: The case of Khan Academy in the under-resourced communities.
Larini, R. (2024). Status quaestionis sugli strumenti di IA per l’apprendimento e la didattica. Idee in Formazione, 51–65.
Maurizio, C. (2024). Tutor AI come insegnanti: Il futuro dell’apprendimento personalizzato. Agenda Digitale EU.
Sylvie, B. (2024). Personalized Learning Paths: Leveraging Data Analytics for Tailored Education. Research Output Journal of Education, 3(3), 34–40.
Venter, M. (2022). Online programming learning platform: The influence of gamification elements. 2022 IEEE IFEES World Engineering Education Forum – Global Engineering Deans Council (WEEF-GEDC), 1–6.
Zecri, E., Ouzzif, M., & El El Haddioui, I. (2021). Study of the use of gamification elements in e-learning applications. Proceedings of the 4th International Conference on Networking, Information Systems & Security, 1–5.
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