Cosa resta allo studente quando l'IA può svolgere il lavoro?

Una spiegazione in linguaggio semplice per il preprint Decomposing Agency, Isolating Answerability: Cultivating What Cannot Be Delegated in AI-Assisted Learning (Tomita, 2026).

Preprint: https://osf.io/preprints/edarxiv/hvbfe*

(Ver. giapponese 日本語解説: *https://researchmap.jp/ketomy/others/54141521

Quando un sistema è in grado di pianificare un saggio, abbozzarlo, revisionarlo e spiegare il proprio ragionamento su richiesta, una domanda che un tempo era retorica diventa inevitabile: quando l'IA può fare il lavoro, cosa rimane da originare allo studente?

Le istituzioni hanno per lo più risposto in due modi: vietare gli strumenti per proteggere le capacità, oppure ammetterli sperando che le capacità sopravvivano. Entrambe le risposte trattano l'agency come una singola quantità che l'IA minaccia o non minaccia. Questo articolo sostiene che questa è la forma sbagliata del problema. L'agency non è una cosa sola. Una volta che la si scompone con il giusto criterio, la maggior parte risulta addestrabile, supportabile o distribuibile attraverso sistemi umano-IA – e un residuo piccolo e preciso si rivela non essere affatto una capacità.

Un criterio diverso: per delegabilità, non per psicologia

I modi classici di scomporre l'agency la tagliano per funzione psicologica (Bandura, 2001) o per orientamento temporale (Emirbayer & Mische, 1998). Entrambi sono validi per le loro domande. Nessuno dei due è stato costruito per la domanda che l'IA ora impone. Quindi questo articolo taglia su un asse diverso – la delegabilità – definita da un unico test: cosa succede quando si cerca di affidare ogni parte?

Ne emergono tre componenti.

• Direzione – ciò verso cui lo studente è orientato: l'impegno valutativo che rende un problema suo piuttosto che semplicemente assegnato.
• Spinta, in due strati – spinta generale (energia e livello di attività simili a tratti) e spinta motivazionale (la forza, simile a uno stato, verso un particolare oggetto).
• Modalità – lo schema caratteristico con cui quella spinta si muove attraverso il temperamento di uno studente: se tipicamente crea, collega, critica o mantiene. Lo studente che affina qualsiasi bozza gli venga messa davanti ma non ne origina nessuna non ha poca agency; opera in una singola modalità.

Questi sono contenitori per un'analisi di delegabilità, non una nuova psicologia. Il punto è cosa succede quando ciascuno viene sottoposto al test.

La maggior parte si classifica in modo netto

Tabella 1. Agency dello studente secondo l'asse di delegabilità.

Esegui il test e la maggior parte dell'agency si classifica: la spinta generale è selezionabile e supportabile; la modalità è addestrabile e supportabile – l'IA può supportare direttamente le modalità più deboli (abbozzare così il critico ha un oggetto, strutturare così il connettore ha materiali), il che la rende la componente meno contestata; la spinta motivazionale è convertibile dalla spinta generale.

Solo la direzione resiste – ma la precisione conta. Ciò che resiste non è la fornitura di direzioni candidate. Le proposte sono a buon mercato: un insegnante può suggerirne dieci, un'IA può generarne cinquanta su richiesta, ed entrambi hanno un ruolo legittimo nell'ampliare ciò che uno studente incontra. Ciò che non può essere ceduto è la titolarità. Una direzione proposta diventa propria dello studente – o fallisce – attraverso un processo che il proponente non controlla, e la differenza tra una direzione installata e una posseduta è visibile comportamentalmente: la conformità segue l'attenzione del supervisore; l'impegno no. La teoria dell'autodeterminazione offre un supporto convergente per questa distinzione da un'altra angolazione – gli obiettivi proposti esternamente diventano integrati, piuttosto che meramente rispettati, solo in condizioni che sono tanto relazionali quanto informative (Ryan & Deci, 2000).

Sulla presente scomposizione, questo convalida la visione distributiva dell'agency (Cukurova, 2026) esattamente per queste componenti: impalcature di pianificazione, supporto per la spinta generale, strumenti di ampliamento delle modalità, l'architettura di mantenimento attorno a una motivazione esistente – tutto si distribuisce genuinamente attraverso configurazioni umano-IA. L'articolo non è un rifiuto dell'agency distribuita. È una restrizione su ciò che la distribuzione può spiegare. Le teorie della distribuzione hanno ragione su ciò che si distribuisce – e tacciono su ciò che non si distribuisce.

Il residuo che non è mai stato una componente

Figura 1. Uno ha componenti; uno sta nella responsività.

Quando la classificazione è finita, rimane qualcosa che non era mai stato nell'elenco – e non è una quarta componente. È una relazione: la responsività, la posizione non trasferibile di dover rispondere per un giudizio, a qualcuno che ha il diritto di chiedere. (In educazione, responsività ha anche una discendenza bachtiniana; il senso qui usato è più stretto e darwalliano – la posizione di rispondere a qualcuno che ha il diritto di chiedere.)

L'articolo fonda questo in seconda persona, e il prestito deve essere segnato con precisione. Da Darwall (2006) prende la struttura dell'indirizzo in seconda persona: rivendicazioni e richieste sono fatte da persona a persona, ed essere responsivi significa essere colui che può essere chiamato a rispondere. Ciò che viene preso in prestito è quella struttura di indirizzo. Ciò che è originale qui è l'estensione – portarla dalla condotta (il soggetto stesso di Darwall) alla garanzia di un giudizio: che un giudizio valutativo, non meno di un'azione, richiede un portatore che possa essere indirizzato, sfidato e che debba rispondere.

Un'asimmetria nel resoconto di Darwall viene qui letta come decisiva. Il lato della rivendicazione permette esplicitamente la rappresentazione – un fiduciario può esigere per conto di un altro, una terza parte può indignarsi per una vittima. Nessun proxy parallelo appare sul lato della risposta: le espressioni naturali della colpa sono la confessione, le scuse e il rimprovero rivolto a sé stessi. L'articolo considera questa asimmetria come il punto su cui ruota l'argomentazione: rispondere non può essere fatto per conto dello studente.

Due distinzioni impediscono che questo si confonda con idee vicine:

• Responsabilità vs. responsività. La responsabilità è allocabile istituzionalmente: può diffondersi, essere sottoposta a revisione e riassegnata. La responsività è relazionale e indicizzata alla persona: la garanzia di un giudizio rimane ancorata all'agente particolare che deve rispondere (Tomita, 2026b).
• Autorità vs. posizione. Questa posizione corre nella direzione opposta all'autorità dell'agente IA esaminata da Xing et al. (2026). Nel presente resoconto, l'autorità è conferita dallo studente e segue la competenza percepita, mentre la posizione è trattenuta da colui che giudica e segue la responsività. All'agente può essere concessa più autorità senza acquisire così la posizione.

Perché l'IA non può starci dentro – e perché questa non è un'affermazione di capacità

Un abile truffatore ha direzione in abbondanza e non risponde a nessuno – finché non è costretto a farlo. La qualifica è il punto: un truffatore umano può essere costretto a rispondere; questa stessa suscettibilità – a essere indirizzato, sfidato, trattenuto – è la competenza in seconda persona in azione. L'output di un attuale sistema di IA non può essere costretto a rispondere in questo senso: nulla può essergli tolto, nessun impegno proprio è in gioco, e l'autorimprovero programmato sarebbe inattivo. La differenza non è di grado lungo qualsiasi dimensione componente. È la differenza tra rifiutare una relazione ed essere incapaci di starci dentro.

Due interpretazioni errate dovrebbero essere escluse:

• Non è un'affermazione di capacità di compito. Nessun accumulo di capacità di pianificazione, abbozzo, spiegazione o automonitoraggio stabilisce di per sé una posizione in seconda persona – le nozioni darwalliane in seconda persona (autorità, rivendicazione valida, ragione in seconda persona e responsabilità-verso) formano un cerchio interdefinibile che non può essere entrato dall'esterno. La domanda rilevante è se un sistema può entrare nella relazione di indirizzo e risposta, non quanti compiti può svolgere. L'articolo non stabilisce se un sistema futuro potrebbe acquisire competenza in seconda persona; esclude la sola capacità come scorciatoia. Il confine segue la competenza, non il substrato.
• Non è elitarismo. La responsività non è detenuta da pochi talentuosi. Un residente detiene la posizione di rispondere dal primo giorno di abilitazione; uno studente la detiene dal momento in cui il lavoro è presentato sotto il proprio nome. Ciò che la formazione costruisce non è la posizione ma la competenza per occuparla bene.

C'è anche un bordo pratico nell'altra direzione: la delega acritica non lascia intatto il lato dello studente – può indebolire l'impegno nella pianificazione, nel monitoraggio e nella valutazione sotto forte dipendenza (Fan et al., 2025). Ecco perché la prescrizione tratta la delega come qualcosa da modellare, non semplicemente da permettere.

Da dove viene la direzione

Se la direzione non può essere installata, da dove viene? L'articolo propone un meccanismo essenziale in tre movimenti: l'incontro incarnato con un detentore di problemi precipita la cristallizzazione dell'impegno valutativo; la direzione cristallizzata poi converte la spinta generale in spinta motivazionale. Ogni movimento nomina una condizione, non una garanzia.

La medicina ha eseguito questo progetto per un secolo. Il tirocinio clinico instrada gli studenti attraverso i pazienti sulla premessa esplicita che la direzione verso la cura si forma al letto del paziente, non viene installata nell'aula di lezione. Il modello può servire come euristica di progettazione ovunque un curriculum possa creare un contatto sostenuto, precoce e incarnato con le persone che detengono i problemi.

Una prescrizione in due fasi

La struttura a due strati produce una prescrizione in due fasi, e le fasi non devono essere fuse.

Fase uno – per tutto ciò che la scomposizione può collocare.

• Una bussola diagnostica. Il Learning Compass 2030 dell'OCSE ha posto l'agency al centro di come gli studenti navigano in un mondo incerto, ma punta una direzione da percorrere piuttosto che risolvere quella direzione in parti che un educatore possa leggere (OCSE, 2019). Questa fase fornisce il secondo tipo: leggere direzione, spinta generale, spinta motivazionale e modalità di uno studente separatamente, rispetto alla classificazione di delegabilità, invece di sommarle in una singola "attitudine". Non necessita di nuove psicometrie – solo di strumenti esistenti letti diversamente. Una riserva è costitutiva, non cautelativa: la bussola legge solo ciò che può essere esternalizzato. La responsività non appare su alcun ago, e una bussola che pretendesse di valutarla reimporterebbe la stessa confusione che questo articolo diagnostica. Esempio pratico. Uno studente si presenta come "demotivato". La bussola disaggregata: spinta generale alta (lo stesso studente è animato altrove), direzione assente, modalità prevalentemente critica. Questo non è un deficit di motivazione ma uno stato di pre-cristallizzazione – un motore potente senza oggetto – e la leva è l'esposizione a incontri, non l'esortazione. La bussola sostituisce anche trova il tuo scopo (una richiesta binaria che per lo più paralizza) con osserva i tuoi gradienti, qualcosa che uno studente in pre-cristallizzazione può effettivamente fare.
• Ingegneria degli incontri. Se l'incontro precipita la direzione, i curricula possono essere progettati per la densità di incontri – contatto strutturato con i detentori di problemi, precoce e incarnato, prima che la competenza lo "giustificherebbe" convenzionalmente.
• Guardrail per l'IA. Configurare l'IA in modo che la delega rimuova le barriere senza sostituirsi allo studente. Ma nota il limite: il dialogo con un'IA, per quanto ben configurato, non coltiva la responsività – il sistema può suscitare impegni, ma non può essere colui a cui lo studente risponde. I guardrail servono la fase uno. Non sostituiscono la fase due.

Fase due – per ciò che la fase uno non può raggiungere.

La responsività cresce solo all'interno dello scambio in seconda persona: essere interrogati, rispondere e possedere la risposta. La funzione insostituibile dell'educatore – quella che nessuna configurazione di strumenti assorbe – è essere l'altra persona: chiedere allo studente qual è la tua valutazione? e tenerlo a ciò che dice. La supervisione clinica ha sempre funzionato così – il residente risponde, caso dopo caso, a qualcuno che ha il diritto di chiedere, ed è così che la competenza a rispondere si costruisce su una posizione che era lì dall'inizio.

Questo è strutturalmente fondato, non nostalgico. Usando il modello SECI di Nonaka e Takeuchi (1995), Tomita (2026b) sostiene che quando l'IA accelera l'esternalizzazione e la combinazione della conoscenza, i processi limitanti effettivi si spostano verso la socializzazione e l'internalizzazione – e la socializzazione, dove gli impegni valutativi sono contestati e rivisti tra persone, è precisamente il sito in seconda persona. Le condizioni relazionali che la teoria dell'autodeterminazione ha trovato necessarie per l'internalizzazione puntano nella stessa direzione (Ryan & Deci, 2000). La configurazione ibrida umano-IA è il contenitore giusto, e la fase uno lo riempie; ma all'interno di qualsiasi configurazione, la parte che risponde è l'umano al suo interno, non la configurazione.

A cosa porta questo

Quindi la risposta a cosa rimane allo studente è di due tipi, e tenerli distinti è la disciplina centrale dell'articolo:

• Direzione – una componente che resiste all'installazione ma cede all'incontro.
• Responsività – non una componente affatto, ma la posizione in cui uno studente risponde a qualcuno per un giudizio.

L'IA cambia l'economia di tutto intorno a quella relazione, rimuovendo il peso dell'esternalizzazione sia dall'insegnamento che dall'apprendimento. Ciò che non cambia è la relazione stessa: chi deve rispondere, e a chi. La posizione dell'educatore è così chiarita, non diminuita – progetta gli incontri, configura gli strumenti, leggi la bussola; e poi sii la persona a cui lo studente risponde.

L'IA rimuove il peso dell'esternalizzazione dell'educazione; ciò che non può rimuovere è l'altra persona.

L'educazione nell'era dell'IA non è la difesa dei compiti umani contro l'automazione. È la coltivazione di ciò che non è mai stato un compito.

Come si inserisce in un quadro più ampio

Questo è il terzo pezzo di una linea di lavoro su cosa l'IA comprime e cosa no. Il primo ha separato il costo di esternalizzazione (ciò che l'IA rimuove) dalla specificazione – il giudizio di dominio che l'assistenza IA non fornisce da sola nei domini target del quadro (Tomita, 2026a). Il secondo ha risolto la specificazione in componenti di tipo-fatto (Sein) e cariche di valore (Sollen) e ha individuato un confine di legittimità della delega – la linea oltre la quale l'IA può generare output ma non può essere la fonte della loro legittimità (Tomita, 2026b). Questo apre la variabile che quei documenti tenevano costante – lo studente – e trova, al bordo umano, una relazione piuttosto che una quantità. L'operatore è costante; il concetto contestato cambia.

Riferimenti (portanti; elenco completo nel preprint)

Il preprint sviluppa l'argomento anti-circolarità, i limiti probatori del modello del meccanismo e le qualifiche istituzionali omesse da questo resoconto più breve.

• Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: An agentic perspective. Annual Review of Psychology, 52, 1–26.
• Cathcart, S., Priestley, M., Priestley, A., & Rushton, E. A. C. (2026). Unravelling agency. Review of Education, 14(1), e70131.
• Cukurova, M. (2026). Agency as a system property in human–AI interaction in education. British Journal of Educational Technology, 57(4), 1065–1070.
• Darwall, S. (2006). The second-person standpoint: Morality, respect, and accountability. Harvard University Press.
• Emirbayer, M., & Mische, A. (1998). What is agency? American Journal of Sociology, 103(4), 962–1023.
• Fan, Y., et al. (2025). Beware of metacognitive laziness. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530.
• Nonaka, I., & Takeuchi, H. (1995). The knowledge-creating company. Oxford University Press.
• OECD. (2019). OECD Learning Compass 2030: A conceptual learning framework.
• Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2000). Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation. American Psychologist, 55(1), 68–78.
• Tomita, K. (2026a). Domain-native development: A Mekiki framework for AI-assisted knowledge work [Preprint]. SocArXiv.
• Tomita, K. (2026b). Philosophy as cognitive assay [Preprint]. SocArXiv.
• Xing, W., et al. (2026). Unveiling interaction patterns between students and a generative AI teachable agent. British Journal of Educational Technology, 57(4), 896–923.
• Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In Handbook of self-regulation (pp. 13–39). Academic Press.

P.S. Questa spiegazione è densa, e l'articolo che sta dietro è ancora più denso. Sentiti libero di farti leggere l'uno o l'altro da un'IA – riassumere, tradurre, spiegare. Questo è esattamente il tipo di esternalizzazione che l'IA dovrebbe toglierti dalle mani. L'IA può anche testare l'argomento: controllare la logica, far emergere controesempi, valutare le prove. Ciò che non può fare è decidere, per te, se accettarlo. Prendere l'argomento come fondato e sostenerlo, rimane tuo.