Negli ultimi anni il modo di lavorare sui problemi di algoritmi è cambiato. Strumenti sempre più potenti, inclusi i sistemi di intelligenza artificiale, permettono di ottenere rapidamente codice, idee di soluzione e spiegazioni plausibili. Questo però non rende meno importante il pensiero algoritmico: lo rende più importante, e in parte diverso. Oggi conta ancora di più saper capire bene un problema, rappresentarlo con precisione, riconoscerne la struttura, valutare criticamente una soluzione e riflettere sul proprio modo di ragionare.
Questa guida nasce in questo contesto. Non propone l’AI come sostituto del lavoro dello studente, ma come possibile supporto metacognitivo: uno strumento che può aiutare a farsi domande migliori, mettere alla prova le proprie intuizioni, chiarire i punti deboli di una soluzione e rendere più consapevole il processo di apprendimento. L’obiettivo non è arrivare più in fretta alla risposta, ma imparare a lavorare meglio sui problemi.
La guida è organizzata in sei fasi, che accompagnano dall’analisi iniziale del problema fino alla spiegazione e alla riflessione finale. In ogni fase vengono messi in evidenza alcuni ostacoli tipici e alcuni modi possibili per affrontarli. Può essere letta in ordine, oppure consultata a partire dal punto in cui ci si sente bloccati.
Abbiamo previsto anche un breve questionario, completamente anonimo, per raccogliere le vostre impressioni sull’esperienza. Può essere usato come una sorta di diario metacognitivo, per riflettere su come è andata la conversazione con l’AI che avete scelto di utilizzare.
Al termine della discussione, può essere utile chiudere con un prompt come questo: “Per chiudere, ti chiedo di descrivere il modo in cui ti ho usato in questa chat: che idea hai? Inoltre, potresti darmi dei suggerimenti su come potrei migliorare nell’utilizzarti?”
Abbiamo presentato questa guida durante un’esercitazione. Se volete, potete dare un’occhiata alla registrazione.