Una proposta pedagogica per l’era dell’intelligenza artificiale: Se i Greci hanno inventato la filosofia e i Romani il diritto, il Mediterraneo del XXI secolo può distinguersi per l’ars promptandi: question engineering applicato all’educazione umanistica.
https://doi.org/10.5281/zenodo.17246470
Se Marco Tullio Cicerone fosse oggi un insegnante di liceo, si troverebbe davanti studenti che parlano più con ChatGPT che con i compagni. Eppure, quando scriveva che l’oratore deve essere “vir bonus dicendi peritus” – uomo buono esperto nel parlare – aveva intuito qualcosa di eterno: la parola è potere, e chi la sa usare bene ha una responsabilità verso la società.
Oggi i nostri studenti passano ore a chattare con ChatGPT, Claude, Gemini. Li vedo scrivere “spiegami la Seconda Guerra Mondiale” e accontentarsi della prima risposta che arriva. È come se avessero a disposizione la Biblioteca di Alessandria ma si limitassero a sfogliare il primo libro che trovano.
C’è un’opportunità storica che il Mediterraneo non può sprecare. Mentre il mondo si divide tra tecno-entusiasti (“l’IA risolverà tutto”) e tecno-scettici (“l’IA distruggerà tutto”), noi possiamo fare quello che abbiamo sempre fatto meglio: umanizzare la conoscenza. Trasformare l’intelligenza artificiale da strumento in interlocutore, da oracolo in compagno di strada.
Io chiamo questa competenza ars promptandi: l’arte di fare le domande giuste alle macchine giuste. È la naturale evoluzione dell’ars rhetorica per l’era digitale. Il suo cuore pulsante è ciò che in termini tecnici si chiama “question engineering” – la progettazione strategica delle domande – ma che potremmo chiamare più umanamente pedagogia del domandare applicata all’educazione.
Quello che i latini già sapevano
Aristotele nella Retorica ci aveva spiegato tutto: un buon discorso poggia su ethos (chi parla), logos (cosa dice), pathos (come lo dice)¹. Cicerone nel De Oratore ha trasformato questa intuizione in metodo educativo². Quintiliano nell’Institutio Oratoria ne ha fatto un curriculum³.
Questi testi non sono reliquie polverose. Parlano di noi, oggi. Perché il problema è sempre lo stesso: come si costruisce un messaggio che sia vero, convincente, utile? Prima dovevamo convincere giudici e senatori. Ora dobbiamo collaborare con algoritmi che sanno tutto e non capiscono niente.
La differenza è che l’IA non ha ego, non si offende, non si stanca. Ma nemmeno intuisce, non legge tra le righe, non riempie i vuoti con l’esperienza. Se le fai una domanda sciatta, ti dà una risposta sciatta. Se le fai una domanda precisa, circostanziata, problematizzante, può sorprenderti.
L’arte della domanda giusta: il question engineering nell’ars promptandi
Prima del prompt viene la domanda. E l’ars promptandi è, nella sua essenza, l’applicazione dell’arte della domanda – o, in termini più tecnici, del question engineering – all’educazione umanistica.
Socrate non vinceva i dibattiti perché aveva tutte le risposte, ma perché faceva le domande giuste. La maieutica è question engineering ante litteram: l’arte di far partorire la verità attraverso domande ben costruite. L’ars promptandi applica questo principio al dialogo con l’intelligenza artificiale.
Con l’IA il question engineering diventa ancora più importante. Un algoritmo non legge tra le righe, non intuisce cosa intendi davvero, non riempie i vuoti con il buon senso. Se la domanda è confusa, la risposta sarà confusa. Se la domanda è precisa, metodologicamente fondata, problematizzante, l’IA può sorprenderti con risposte di qualità inaspettata.
Ecco come funziona il question engineering nell’ars promptandi:
Progettazione della sequenza: non una domanda isolata, ma un percorso logico. “Prima il quadro generale, poi i dettagli, poi le fonti, poi le obiezioni, poi la sintesi critica.” Ogni domanda prepara la successiva.
Calibrazione del tipo:
- Domande esplorative: “Quali sono i fattori che hanno determinato…”
- Domande verificative: “È storicamente accurato affermare che…”
- Domande controfattuali: “Cosa sarebbe accaduto se…”
- Domande metacognitive: “Quali sono i limiti di questa analisi?”
Gestione dell’incertezza: invece di fingere di sapere tutto, trasformare la nostra ignoranza in metodo di ricerca. “Non conosco questo argomento. Guidami step by step partendo dalle basi.”
Controllo della qualità: ogni risposta genera nuove domande per verificare, approfondire, problematizzare. Il dialogo non finisce mai alla prima risposta.
Un esempio pratico. Domanda ingenua: “Parlami del cambiamento climatico.” Domanda ingegnerizzata: “Spiegami in termini accessibili a uno studente liceale i tre meccanismi principali attraverso cui l’aumento di CO2 atmosferica determina il riscaldamento globale. Dopo ogni meccanismo, dimmi quale è il grado di certezza scientifica e quali sono le principali obiezioni mosse dagli scettici. Concludi indicandomi due fonti primarie per approfondire.”
La differenza è tra ricevere un riassuntino generico e avviare una ricerca strutturata.
Come si fa?
L’ars promptandi non è una ricetta magica per “truccare” ChatGPT. È question engineering applicato all’educazione: un metodo per pensare meglio, per trasformare la curiosità in conoscenza strutturata. Te lo spiego con un esempio che uso sempre con i miei studenti.
Sbagliato: “Scrivi una tesina sulla Resistenza”
Giusto: “Scrivi un saggio di 1500 parole sul ruolo delle donne nella Resistenza italiana tra 1943 e 1945, concentrandoti sul Nord Italia. Il lettore è un commissario d’esame di maturità scientifica. Usa un tono accademico ma accessibile. Includi almeno tre testimonianze dirette e due interpretazioni storiografiche recenti. Se ci sono punti controversi o lacune nelle fonti, dillo esplicitamente. Bibliografia essenziale in coda.”
La differenza è abissale. Nel primo caso ottieni un riassunto generico da Wikipedia. Nel secondo, un lavoro strutturato che ti costringe a ragionare su fonti, metodo, limite delle conoscenze.
L’ars promptandi si basa su sei principi che sono, in sostanza, l’arte della domanda applicata all’educazione:
- Chiarezza dell’obiettivo: cosa vuoi ottenere, per chi, in che formato
- Contesto ricco: tutti i vincoli, i dati, le specifiche necessarie
- Fonti esplicite: pretendi riferimenti verificabili, non opinioni
- Pensiero critico: chiedi sempre i limiti, le obiezioni, le alternative
- Rigore etico: rispetto delle persone, attenzione ai pregiudizi
- Dialogo iterativo: la prima risposta è l’inizio, non la fine
Perché proprio il Mediterraneo
La nostra tradizione scolastica ha un vantaggio competitivo nascosto, ma sarebbe provinciale attribuirlo solo all’Italia. Parliamo di un patrimonio mediterraneo condiviso.
L’Italia ha mantenuto lo studio sistematico del latino e del greco, la versione e il tema argomentativo. La Francia ha fatto della filosofia materia obbligatoria al liceo dal 1808⁸ e ha sviluppato una forte tradizione di debate argomentativo che allena gli studenti alla costruzione di tesi, confutazioni, obiezioni – esattamente il question engineering applicato al dialogo umano. Il mondo arabo-islamico medievale ha sviluppato sofisticate tradizioni di disputation (munāẓara) e falsafache mescolavano logica aristotelica, teologia e filosofia⁹.
Così come nel Medioevo il Mediterraneo è stato il crocevia di saperi tra Atene, Baghdad e Cordova, così oggi può diventare la culla dell’educazione dialogica con l’IA. La tradizione è la stessa: l’arte del domandare, del confutare, del costruire conoscenza attraverso il dialogo.
Tutti pensano che siano materie vecchie, inutili. Invece sono la palestra perfetta per l’era dell’IA. Perché traducere latino significa esattamente quello che serve oggi: prendere un testo complesso, capire il contesto, scegliere le parole giuste, controllare se il risultato ha senso. È prompt engineering applicato ai testi classici. Il debate filosofico è question engineering incarnato: progettare argomentazioni, anticipare obiezioni, costruire confutazioni metodiche.
Mentre la Finlandia fa esperimenti di programmazione e Singapore investe sui robot, i Paesi mediterranei possono giocare la carta dell’umanesimo digitale. Non insegnare solo “come si usa l’IA”, ma “come si pensa con l’IA”. Non produrre utenti migliori, ma cittadini più consapevoli. Come sostiene Martha Nussbaum, le humanities sono essenziali per creare “cittadini competenti” capaci di pensiero critico e empatia, non solo lavoratori economicamente produttivi¹⁴.
È una scommessa che potrebbe diventare una policy educativa euro-mediterranea: Italia, Francia, Spagna, Grecia, paesi del Maghreb uniti da una tradizione comune di cultura del dialogo, retorica come arte civica, filosofia come pratica di vita. Una leadership culturale condivisa nell’educare alla collaborazione intelligente uomo-macchina.
È una scommessa. Ma le scommesse migliori le ha sempre vinte chi ha osato pensare diversamente.
Quattro idee per iniziare subito
Il laboratorio di retorica aumentata Gli studenti sviluppano la stessa tesi in tre modi: ricerca tradizionale, co-creazione con IA, confutazione incrociata. Poi confrontano struttura, prove, punti deboli. Non per trovare il “metodo migliore”, ma per allenare il senso critico attraverso la comparazione.
L’officina di ars promptandi Un modulo trasversale che attraversa Italiano, Storia, Scienze, Filosofia. Ogni disciplina diventa occasione per affinare la capacità di progettare domande precise e metodologicamente fondate. Il prodotto finale: una ricerca dialogica completa di log delle conversazioni con l’IA e riflessioni sul processo di question engineering utilizzato.
L’inclusione cognitiva reale Con prompt ben costruiti, l’IA diventa un tutor che adatta lessico, esempi, ritmo alle esigenze del singolo studente. Non è livellamento verso il basso, è personalizzazione verso l’alto. Democrazia cognitiva applicata.
La memoria condivisa dell’istituto Una scuola può costruire, nel rispetto della privacy, un archivio dei propri progetti migliori e usarlo per non ripartire da zero ogni anno. Non per copiare, ma per costruire sulle spalle dei giganti che ci hanno preceduto.
Le domande che restano aperte
L’ars promptandi risolve problemi tecnici, ma solleva interrogativi esistenziali più profondi che non possiamo ignorare.
Output come input: la dimensione metacognitiva La risposta dell’IA non dovrebbe essere il punto d’arrivo ma un nuovo punto di partenza per ragionare. Gli studenti devono imparare che l’output è materiale grezzo da problematizzare, non prodotto finito da consegnare. Questo richiede competenze metacognitive forti: la capacità di riflettere e regolare i propri processi cognitivi¹⁰. Dobbiamo educare a uscire dalla logica performativa del “tutto e subito” per abbracciare una logica di processo, dove l’errore e l’iterazione sono parte essenziale dell’apprendimento.
Il problema dell’ignoranza ammessa Socrate vinceva i dibattiti perché ammetteva onestamente di non sapere. L’IA generativa non lo fa mai. Anzi, “allucina” con sicurezza disarmante, inventando fatti convincenti ma falsi – quello che altrove ho chiamato “l’effetto Pinocchio”: la produzione di contenuti eleganti e persuasivi ma falsi, senza intenzione di ingannare¹³. Questo è pericolosissimo educativamente: insegna la certezza arrogante invece del dubbio metodico. L’ars promptandi deve includere l’educazione allo scetticismo sistematico verso risposte troppo sicure, e la capacità di riconoscere quando l’IA sta improvvisando.
Responsabilità autoriale nell’era della co-generazione Chi è responsabile di una tesi co-creata con l’IA? Dello studente che ha fatto il prompt? Dell’algoritmo? Del docente che ha permesso l’uso? Serve una nuova pedagogia della responsabilità che insegni agli studenti a rispondere eticamente e giuridicamente di ciò che dichiarano, anche quando co-prodotto con sistemi generativi.
Il lavoro, la fatica, il tempo come valori educativi Se l’IA fa tutto velocemente, cosa accade all’apprendimento che nasce dalla fatica, dall’errore, dall’attesa? Hannah Arendt distingueva tra labor (fatica necessaria), work (creazione di oggetti duraturi) e action (agire politico significativo)¹¹. L’automazione rischia di liberarci dal labor ma anche di svuotare di senso il work e l’action. Come scriveva Arendt, una società liberata dal lavoro potrebbe non conoscere più “quelle attività superiori e più significative per il cui bene questa libertà meriterebbe di essere conquistata”¹².
La scuola non prepara solo alla produttività, ma alla capacità di abitare il tempo, di tollerare la frustrazione, di costruire significato attraverso lo sforzo. Il rischio è formare una generazione che sa ottenere risultati immediati ma non sa seminare, attendere, coltivare. L’ars promptandi deve tutelare il valore della fatica cognitiva, non eliminarla.
Anima o cervello? Oltre la deriva scientista La tendenza dominante riduce tutto a meccanismi cognitivi e neuroscienze, dimenticando le domande sul senso, sull’identità, sulla dignità umana. Cosa accade all’anima quando deleghiamo sempre più processi mentali alle macchine? Come cambia la nostra esperienza esistenziale del sapere? Queste domande filosofiche e psicologiche non hanno risposte tecniche, ma vanno poste con urgenza se vogliamo che l’educazione resti un fatto umanamente significativo e non solo funzionalmente efficiente.
Le sfide da non sottovalutare
L’ars promptandi non è una bacchetta magica. Ci sono limiti e resistenze che dobbiamo affrontare con realismo.
Il divario territoriale è il primo ostacolo. Esaltare la tradizione classica rischia di idealizzare un sistema che presenta enormi differenze tra Nord e Sud Europa, tra grandi città e aree interne, tra licei ben attrezzati e istituti con risorse scarse. La visione della tradizione classica come palestra ideale per l’IA potrebbe risultare limitata dalle disparità scolastiche reali. Serve un piano di investimenti coordinato a livello euro-mediterraneo per evitare che l’ars promptandi diventi privilegio di pochi invece che competenza democratica.
L’accessibilità cognitiva è altrettanto critica. Il prompt engineering avanzato può risultare complesso per studenti con bisogni educativi speciali o background linguistici diversi. Serve un equilibrio tra rigore metodologico e flessibilità inclusiva, altrimenti rischiamo di creare una nuova élite del “saper chiedere”.
La formazione docenti rappresenta la sfida più complessa. Non basta aggiornare i programmi: serve una trasformazione culturale profonda che richiede tempo, risorse, accompagnamento continuo. Molti insegnanti dovranno ripensare completamente il proprio approccio didattico, dalla valutazione del prodotto alla valutazione del processo.
L’integrazione interdisciplinare è necessaria ma difficile. L’ars promptandi funziona meglio quando dialoga con competenze tecniche – scienze dei dati, informatica, logica computazionale. I sistemi educativi mediterranei, tradizionalmente divisi in compartimenti disciplinari, dovranno imparare a far collaborare umanisti e tecnici in modo strutturale, non episodico.
I limiti intrinseci dell’IA rimangono. Per quanto raffinate, le nostre domande non elimineranno bias algoritmici, allucinazioni o risposte convincenti ma errate. L’ars promptandi deve includere una forte componente di scetticismo metodologico: insegnare a dubitare anche delle risposte meglio costruite.
Riconoscere questi limiti non indebolisce la proposta: la rafforza. L’ars promptandi funziona solo se applicata con gradualità, investimenti mirati, formazione continua e apertura interdisciplinare. Non è una rivoluzione da fare in un anno, ma un percorso decennale di trasformazione culturale.
Una scommessa di civiltà
Se i Greci hanno inventato la filosofia e i Romani il diritto, il Mediterraneo del XXI secolo può distinguersi per l’ars promptandi: question engineering applicato all’educazione umanistica. Non è retorica da convegno: è una proposta per rimanere umani mentre collaboriamo con macchine sempre più capaci.
Educare ragazzi in grado di fare domande precise, eticamente fondate, metodologicamente rigorose significa formare cittadini che non si faranno sostituire dall’IA, ma la useranno per pensare meglio. È la sfida educativa più importante del nostro tempo.
E noi, che abbiamo inventato l’università, che abbiamo dato al mondo il Rinascimento, che da Atene a Tunisi sappiamo cosa significa coniugare tradizione e innovazione, non possiamo permetterci di perdere questa partita.
Il futuro si scrive oggi, nelle nostre aule. Dipende da noi se scriverlo come protagonisti o come semplici spettatori.
Note
¹ Aristotele, Retorica, I, 2, 1356a.
² Cicerone, De Oratore, I, 16.
³ Quintiliano, Institutio Oratoria, XII, 1, 1.
⁴ Sulla filosofia come materia obbligatoria nei licei francesi dal 1808 e la tradizione del debate filosofico nella pedagogia francese
⁵ Sulla tradizione arabo-islamica di disputation e falsafa, si vedano i lavori sulla logica e retorica nella filosofia islamica medievale, in particolare la tradizione della munāẓara (dibattito formale) che combinava elementi aristotelici e teologici
⁶ Sulla metacognizione nell’apprendimento: Schraw, G. & Dennison, R.S. (1994), “Assessing Metacognitive Awareness”, Contemporary Educational Psychology, 19(4), 460-475. Vedi anche MIT Teaching + Learning Lab, “Metacognition” (tll.mit.edu)
⁷ Arendt, H. (1958), The Human Condition, University of Chicago Press. Distinzione tra labor, work e action come categorie fondamentali della vita attiva
⁸ Arendt, H. (1958), The Human Condition, p. 4: “It is a society of laborers which is about to be liberated from the fetters of labor, and this society does no longer know of those other higher and more meaningful activities for the sake of which this freedom would deserve to be won”
⁹ Sul fenomeno delle allucinazioni dell’IA come “Pinocchio Effect”: Chalakkal Varghese, K. (2025), “The Pinocchio Effect: Why AI Lies Without Knowing”, Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17057467
¹⁰ Nussbaum, M.C. (2010), Not for Profit: Why Democracy Needs the Humanities, Princeton University Press. Nussbaum argomenta che l’educazione umanistica è essenziale per formare cittadini democratici capaci di pensiero critico, non solo lavoratori economicamente produttivi
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Nota sull’uso di IA: l’autore ha utilizzato strumenti di IA generativa (ChatGPT, Claude, Perplexity) come supporto alla scrittura e ha interamente rivisto e approvato il testo finale.