Il 19 giugno il Presidente della Federazione Italiana Mathesis, Enrico Munini, ha partecipato, insieme ai responsabili di altre associazioni rappresentative della ricerca e della formazione scientifica, ad una audizione presso la Commissione ministeriale di studio per l’eventuale revisione delle Indicazioni nazionali e delle Linee guida per il sistema dell’istruzione.
Il presidente Munini ha esposto i risultati di una raccolta di pareri – di docenti universitari, insegnanti dei diversi ordini scolastici e formatori soci di associazioni matematiche aderenti alla FIM – circa alcuni quesiti posti dalla Commissione.
Dai pareri espressi è emerso il convincimento dell’opportunità di procedere ad aggiustamenti ed aggiornamenti che non stravolgano le attuali Indicazioni nazionali e le Linee guida che conservano a nostro parere la loro validità.
Al tempo stesso appaiono necessari, a 12 anni dalla loro adozione, aggiornamenti ed integrazioni che tengano conto di quanto effettivamente praticato, di quanto, di fatto, disatteso nella prassi dal sistema scolastico e dei cambiamenti sociali, culturali e tecnologici che in questi anni si sono verificati.
A tal proposito, per assicurare un corretto e consapevole utilizzo dell’intelligenza artificiale, appare necessaria l’elaborazione di Linee guida nazionali sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (IA) nell’istruzione/formazione per tutte le aree disciplinari e la costituzione di un osservatorio sull’uso e le applicazioni della IA nel sistema d’istruzione.
Per quanto riguarda l’eventuale revisione delle Indicazioni nazionali e delle Linee guida, è emersa l’importanza di indicare, per ogni disciplina e livello scolastico, quali obiettivi di apprendimento siano essenziali e imprescindibili (obbligatori) e quali siano destinati ad ampliamenti disciplinari per gli studenti più dotati e motivati. Questa distinzione è particolarmente significativa per le discipline scientifiche, in particolare per l’insegnamento della matematica, che richiede tempi di apprendimento e sviluppo delle competenze non comprimibili.