Ecoliteracy e Educazione Civica: un framework per l’EcoAI

Questa tesi sviluppa e valida il Framework EcoAI come strumento per analizzare l’ecoliteracy nel contesto delle trasformazioni digitali contemporanee. Il lavoro parte dalla convergenza tra crisi ecologica, infrastrutture mediali e diffusione dei sistemi algoritmici, mostrando come le competenze ecologiche e digitali si configurino come pratiche interdipendenti nella cittadinanza contemporanea. Sul piano teorico, la ricerca si colloca all’incrocio tra ecoliteracy, media ecology e studi critici sull’intelligenza artificiale, adottando una prospettiva relazionale sull’agency. Il Framework EcoAI si articola in quattro domini interdipendenti: Systems Understanding, Ecological Understanding of AI, Identity Formation e Tool-Based Learning, dai quali deriva l’EcoAI Index, uno strumento di misurazione composto da cinque dimensioni operative: Informational Ecodigital Literacy (INFO), AI Awareness & Trust (AATI), Valori eco-civici (VAL), Agency Ecodigitale (AGY) ed Eco-Posthuman Agency Scale (EPAS). Lo strumento è concepito come dispositivo di monitoraggio sistemico- relazionale, in cui i dati individuali costituiscono il vettore di accesso a pattern collettivi piuttosto che l'unità teorica di analisi. Sul piano empirico, lo studio utilizza un disegno mixed methods sequenziale per costruire e validare l’EcoAI Index. I risultati mostrano relazioni significative tra consapevolezza ecologica, comprensione critica dell’IA e forme di agency digitale, offrendo un contributo operativo alle politiche educative legate al Target 4.7. La prima somministrazione, di natura esplorativa, è finalizzata all’individuazione delle dimensioni latenti del costrutto EcoAI e alla calibrazione dello strumento. La seconda somministrazione, progettata come fase confermativa, è orientata alla validazione psicometrica dell’EcoAI Index, attraverso analisi di affidabilità, analisi fattoriale confermativa, test di invarianza e modellizzazione strutturale.