Il presente studio, contestualizzato all’interno del progetto Erasmus+ STIAEM (Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods), indaga il ruolo dell’Intelligenza Artificiale (IA) come mediatore sinestetico per la progettazione didattica inclusiva. Attraverso un disegno di ricerca Mixed-Method Explanatory Sequential, lo studio ha coinvolto 125 docenti in formazione per esplorare le determinanti che guidano l’adozione dell’IA in ottica Universal Design for Learning (UDL). I risultati del modello di equazioni strutturali (PLS-SEM) hanno rivelato l’esistenza di un “utility gap”: mentre le aspettative etiche predicono fortemente i fabbisogni formativi (percorso riflessivo), esse non influenzano l’azione didattica; l’unico predittore significativo dell’intenzione d’uso risulta essere l’utilità inclusiva percepita (percorso pragmatico). Parallelamente, l’analisi qualitativa delle metafore ha evidenziato una tensione tra il timore umanistico della standardizzazione e un immaginario latente che visualizza l’IA come un’entità fluida e multisensoriale. Le conclusioni suggeriscono la necessità di riorientare il teacher training verso laboratori pragmatici, trasformando l’IA da minaccia percepita in alleato strategico per la personalizzazione degli apprendimenti, una prospettiva che trova piena attuazione nel framework del progetto Erasmus+ STIAEM (Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods).
Designer di didattica multisensoriale: UDL e IA per un apprendimento sinestetico
Vinci V;Berardi P;Paladino C
2026-01-01
Abstract
Il presente studio, contestualizzato all’interno del progetto Erasmus+ STIAEM (Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods), indaga il ruolo dell’Intelligenza Artificiale (IA) come mediatore sinestetico per la progettazione didattica inclusiva. Attraverso un disegno di ricerca Mixed-Method Explanatory Sequential, lo studio ha coinvolto 125 docenti in formazione per esplorare le determinanti che guidano l’adozione dell’IA in ottica Universal Design for Learning (UDL). I risultati del modello di equazioni strutturali (PLS-SEM) hanno rivelato l’esistenza di un “utility gap”: mentre le aspettative etiche predicono fortemente i fabbisogni formativi (percorso riflessivo), esse non influenzano l’azione didattica; l’unico predittore significativo dell’intenzione d’uso risulta essere l’utilità inclusiva percepita (percorso pragmatico). Parallelamente, l’analisi qualitativa delle metafore ha evidenziato una tensione tra il timore umanistico della standardizzazione e un immaginario latente che visualizza l’IA come un’entità fluida e multisensoriale. Le conclusioni suggeriscono la necessità di riorientare il teacher training verso laboratori pragmatici, trasformando l’IA da minaccia percepita in alleato strategico per la personalizzazione degli apprendimenti, una prospettiva che trova piena attuazione nel framework del progetto Erasmus+ STIAEM (Slow Tech Innovation: AI, Ethics, and New Teaching Methods).I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
