Google ha annunciato il 3 novembre 2026 l’estensione globale di Guided Learning a Google Classroom e l’avvio, previsto entro novembre, di una sperimentazione della stessa tecnologia in Google Search presso alcune scuole statunitensi. L’aggiornamento riguarda l’impiego dell’intelligenza artificiale generativa come strumento di apprendimento guidato, progettato per accompagnare gli studenti nella comprensione dei problemi senza limitarsi a fornire direttamente le soluzioni. Il sistema si basa sul principio definito da Google productive struggle, secondo il quale le attività didattiche devono mantenere un livello di difficoltà sufficiente a stimolare il ragionamento, evitando contemporaneamente che gli studenti incontrino ostacoli tali da interrompere il processo di apprendimento. Guided Learning, introdotto inizialmente in Gemini nell’agosto 2025, utilizza domande aperte, richieste di approfondimento, spiegazioni progressive e contenuti multimodali che comprendono diagrammi, video e quiz interattivi. L’integrazione in Classroom permette agli insegnanti di assegnare attività direttamente agli studenti, utilizzando materiali didattici caricati dal docente come riferimento per le risposte generate dal sistema. Una modalità denominata Focus Mode mantiene le interazioni entro gli obiettivi formativi stabiliti, reindirizzando le conversazioni quando lo studente tenta di affrontare argomenti estranei all’attività.
L’infrastruttura comprende strumenti di monitoraggio per gli insegnanti, che possono esaminare i progressi individuali e collettivi della classe, consultare le trascrizioni complete delle conversazioni e individuare gli argomenti sui quali gli studenti incontrano maggiori difficoltà. Le funzionalità sono state sviluppate attraverso sperimentazioni con istituti scolastici ed educatori, utilizzando le osservazioni raccolte per modificare l’esperienza didattica. Parallelamente, Google prevede di sperimentare Guided Learning direttamente nei risultati di ricerca associati agli account scolastici. Quando uno studente inserirà una richiesta di aiuto per risolvere un problema di fisica oppure preparare una relazione su un libro, Search potrà proporre un percorso di ragionamento progressivo anziché una risposta conclusiva immediata. La sperimentazione partirà da un gruppo selezionato di scuole statunitensi e servirà a raccogliere ulteriori valutazioni degli insegnanti prima di una possibile estensione ad altri distretti scolastici.
Un altro cambiamento riguarda la gestione dell’accesso ai servizi AI per gli studenti delle scuole K-12, corrispondenti ai livelli dell’istruzione primaria e secondaria statunitense. Google intende adottare un modello di attivazione esplicita da parte degli amministratori scolastici: Gemini, Gemini Notebook, Gemini in Classroom e le funzionalità AI di Google Search rimarranno disabilitati per gli account degli studenti fino all’autorizzazione dell’istituto. La modifica non è ancora completamente operativa e sarà accompagnata da comunicazioni specifiche alle scuole nei prossimi mesi. L’obiettivo è assegnare alle amministrazioni scolastiche la decisione sull’introduzione dei singoli prodotti, tenendo conto delle indicazioni ricevute da docenti, ricercatori e responsabili delle politiche educative. Google ribadisce inoltre che, per i servizi principali di Workspace for Education, i dati scolastici rimangono di proprietà degli istituti e quelli degli studenti non vengono venduti, utilizzati per la pubblicità o impiegati per addestrare modelli generativi.
L’espansione si accompagna alla pubblicazione di risultati sperimentali sull’efficacia dell’apprendimento assistito. Una ricerca randomizzata preregistrata, condotta in Sierra Leone dal gruppo LearnLM di Google e da Fab AI, ha coinvolto 1.763 studenti di almeno 13 anni, distribuiti in 48 classi di matematica di settimo e ottavo livello presso 12 scuole sostenute dal governo. Le classi sono state assegnate casualmente all’impiego di Guided Learning oppure all’insegnamento tradizionale, con una richiesta di utilizzo di 12 ore per il gruppo sperimentale. I risultati hanno evidenziato un miglioramento medio di 0,258 deviazioni standard, equivalente, nella rappresentazione fornita dai ricercatori, al passaggio di uno studente mediano dal cinquantesimo al sessantesimo percentile. Il 69% degli studenti ha raggiunto la soglia di utilizzo prevista. Gli insegnanti hanno definito gli obiettivi, predisposto le domande iniziali, organizzato attività in coppia e guidato discussioni di consolidamento. I benefici sono risultati maggiori per gli studenti che possedevano già competenze matematiche più solide, indicando la necessità di perfezionare il sistema per chi parte da livelli inferiori.
Un’ulteriore sperimentazione britannica di dieci settimane, condotta su 1.179 studenti attraverso la piattaforma Eedi, ha valutato un tutor basato su Gemini con supervisione umana. I tutor specializzati hanno esaminato 94.385 messaggi generati dall’intelligenza artificiale, approvandone il 94,7% senza modifiche. Il sistema supervisionato ha ottenuto risultati comparabili al tutoraggio umano specialistico su misure di apprendimento immediate e intermedie, superando le attività tradizionali di recupero sugli stessi indicatori. Tuttavia, nella valutazione standardizzata Star Maths non è emerso un vantaggio complessivo altrettanto chiaro: gli studenti sottoposti al tutoraggio AI e quelli inseriti nei percorsi ordinari hanno registrato progressi simili. I ricercatori hanno collegato parte di questa differenza alla riduzione della copertura del programma scolastico durante le conversazioni personalizzate, sottolineando la necessità di studi più lunghi per verificare se i miglioramenti immediati si traducano in acquisizioni più ampie e durature.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)