Artificial Intelligence in art classrooms

Tra sperimentazione, bias e nuove responsabilità educative, l’intelligenza artificiale entra nell’educazione alla pratica artistica come strumento ambivalente: promessa di esplorazione o rischio di omologazione? A partire dallo stato dell’arte della ricerca sull’uso dell’IA in questo ambito e dalle riflessioni dei divulgatori di CoMeta APS, impegnati nell’inclusione digitale e nella creatività tecnologica, ecco cosa occorre sapere.

L’odore della colla animale, la polvere del marmo che si deposita sulle mani, il rumore secco dello scalpello che incontra la pietra. Nelle botteghe rinascimentali si imparava così: guardando, sbagliando e ripetendo. La formazione artistica non passava dai manuali, ma dal corpo, dal tempo lento dell’apprendimento e dalla prossimità con il maestro. Si racconta che Michelangelo, ancora giovanissimo, imparasse più osservando le mani degli altri scultori che ascoltando le loro parole: l’arte si trasmetteva come un gesto, prima ancora che come un’idea. Anche oggi, nelle aule e nei laboratori, l’educazione alla pratica artistica conserva questa dimensione concreta e sensibile: è fatta di materiali, di tentativi, di errori e di scelte che nascono dall’attrito tra la mente e la mano. In questo spazio è arrivato un nuovo interlocutore: l’Intelligenza Artificiale. Come è possibile integrarla? A partire dallo stato dell’arte della ricerca sull’uso dell’IA nelle aule d’arte e dalle riflessioni dei divulgatori di CoMeta APS, ecco una bussola pratica su cosa occorre sapere per integrarla nell’educazione artistica.

I filtri della creatività: bias cognitivi e bias algoritmici

L’Intelligenza Artificiale può davvero affiancare studenti e docenti nelle aule d’arte senza diventare una scorciatoia che semplifica il processo creativo? Prima di rispondere, è utile guardare al cuore dell’arte stessa: ogni opera nasce da un processo di analisi e sintesi, in cui il pensiero critico, la cultura e la capacità di osservare il mondo giocano un ruolo centrale. Quando un artista sceglie colori, materiali, forme o strumenti, lo fa sempre attraverso filtri consci e inconsci: l’atto creativo non è mai casuale, è un dialogo tra mente, mano e mezzo espressivo. Quando il pensiero si traduce in forma, emergono i bias che ne guidano, spesso silenziosamente, le direzioni. I bias cognitivi sono infatti schemi di pensiero automatici che il cervello umano utilizza per interpretare il mondo rapidamente. Sono filtri che ci aiutano a prendere decisioni veloci, ma possono anche distorcere la realtà: il confirmation bias, ad esempio, ci porta a privilegiare informazioni che confermano ciò che già crediamo vero; l’availability bias ci fa sovrastimare eventi facilmente richiamabili dalla memoria; il cultural bias condiziona il nostro gusto estetico e la percezione di forme e colori in base al contesto culturale in cui viviamo¹. In questa prospettiva, insegnare arte ed educare alla pratica artistica significa accompagnare gli studenti nella costruzione di uno sguardo che sa riconoscere questa complessità e sa prendersi il tempo di osservare, interrogare il perché di determinate scelte formali e concettuali effettuate².

Non solo, nel momento in cui entra in campo l’uso dell’IA nell’educazione artistica, riconoscere l’esistenza di questi filtri culturali e cognitivi aiuta a togliere un alibi molto diffuso: quello di attribuire ogni distorsione o errore alla tecnologia. Né creatività umana né tanto meno l’operatività dell’Intelligenza Artificiale agiscono in uno spazio neutro, ma elaborano e amplificano strutture già presenti. L’Intelligenza Artificiale presenta dei bias algoritmici che derivano dai dati e dai modelli matematici che la alimentano. Un algoritmo addestrato su immagini prevalentemente di matrice occidentale tenderà a produrre risultati in linea con quel contesto culturale, replicando schemi già consolidati³.

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21 June 2025

Un oggetto culturale chiamato dataset

Quando gli archivi e la curatela incontrano l’IA

Per questo è solo mettendo in relazione questi due livelli di filtro, umano e computazionale, che diventa possibile leggere criticamente ciò che l’AI produce. Il designer e accademico Hamid Amini sottolinea, infatti, che il rischio di semplificazione esiste solo se l’uso della tecnologia è scollegato dal contesto educativo e dalla guida del docente⁴. Quando invece l’AI diventa uno strumento integrato nel laboratorio di cui si conoscono limiti e potenzialità, ha una funzione esplorativa: offre spunti che si possono interpretare, modificare e trasformare in un’opera manuale o multimediale. Gli studenti imparano a non subire passivamente l’output, a leggerne le ricorrenze e i bias, a riconoscere perché certi corpi, certi volti e certi stili ritornano incessantemente. Il processo creativo resta pienamente nelle mani dell’essere umano, che deve scegliere, giudicare e riflettere sulle decisioni prese, sui bias che sono scesi in campo, sui prompt inviati e i contenuti che sono stati generati.

Come realizzarlo: i laboratori multilayer

Una ricerca condotta dalla ricercatrice della Faculty of Education dell’Università di Burgos Sara Sáez-Velasco, insieme ai colleghi Mario Alaguero-Rodríguez, Vanesa Delgado-Benito e Sonia Rodríguez-Cano della Faculty of Humanities nel 2024 ha analizzato l’impatto dell’AI generativa nell’educazione artistica nelle scuole secondarie di secondo grado superiore, raccogliendo opinioni sia di docenti che di studenti⁵. La ricerca è stata condotta su un campione di 10 partecipanti (5 studenti e 5 docenti) coinvolti in percorsi di educazione artistica e comunicazione visiva presso l’Università di Burgos, in Spagna. Gli studenti facevano parte del Master in Comunicazione e Sviluppo Multimediale, un corso di livello universitario orientato alla creatività digitale, alla comunicazione e alle tecnologie dei media, con competenze in illustrazione e strumenti digitali; i docenti, invece, appartenevano al dipartimento di Comunicazione Audiovisiva e Pubblicità, insegnando materie tecniche e creative come illustrazione e analisi dell’immagine. In questo studio sono stati utilizzati dei laboratori multilayer, ossia una metodologia didattica strutturata in più livelli sperimentali che ha previsto la distribuzione di ruoli e attività diverse tra i partecipanti per stimolare discussione, riflessione e competenze pratiche. La metodologia ha incluso, tra l’altro, test sperimentali per generare contenuti visuali usando tecniche diverse e gruppi di discussione focalizzati sulla percezione e sull’esperienza degli strumenti. Ci sono quelli che hanno interagito direttamente con gli strumenti generativi, quelli che hanno trasformato le idee in lavori manuali e quelli che hanno curato la narrazione visiva o la documentazione del processo⁶. L’AI è stata percepita come un supporto creativo, capace di ampliare le possibilità espressive senza sostituire l’autonomia decisionale degli alunni e delle alunne. L’85% di loro ha dichiarato che l’AI ha ampliato le possibilità creative senza limitare le proprie decisioni artistiche e uno studente ha commentato a fine lezione:

«Posso sperimentare di più senza perdere il controllo sul risultato», restituendo un’immagine dello strumento come alleato della pratica artistica⁷.

Partendo da questo quadro teorico, è possibile immaginare tanti altri laboratori didattici in cui l’AI viene utilizzata come punto di partenza per la creazione⁸. Ad esempio, un laboratorio potrebbe partire da un prompt generativo per produrre un paesaggio digitale: alcuni studenti interpretano e ridisegnano manualmente elementi del paesaggio, altri producono brevi testi narrativi che accompagnano l’immagine, altri ancora sperimentano variazioni stilistiche digitali. A ogni passaggio, la classe osserva ciò che l’AI propone, discute i pattern ricorrenti e si confronta sulle scelte estetiche.

Visioni consapevoli sull’IA

Ogni elaborato prodotto da un algoritmo solleva interrogativi sull’equità culturale, diritti d’autore e impatto ambientale, anche nel campo dell’educazione alla pratica artistica. Per questo il rapporto UNESCO Artificial Intelligence and Culture sottolinea come sia fondamentale garantire trasparenza, accesso equo agli strumenti e formazione critica⁹. In linea con le raccomandazioni UNESCO, lo stesso AI Act europeo fornisce un quadro normativo che rafforza i principi di equità, trasparenza e responsabilità, stabilendo criteri chiari per l’uso dei sistemi di AI generativa quali l’obbligo di rendere riconoscibili i contenuti generati artificialmente, la tracciabilità dei processi e dei dati di addestramento, la tutela del diritto d’autore e la prevenzione di bias culturali, sostenendo così un approccio educativo fondato sulla consapevolezza critica e sulla valorizzazione della diversità culturale¹⁰. Per educatori e insegnanti, questo si traduce nello sviluppare strumenti di analisi che non solo svelino il gioco dei bias ma creino anche consapevolezza sugli altri temi in gioco, senza mai trascurare il gesto artistico. Tra questi rientrano griglie di lettura dei contenuti generati, che invitano studenti e studentesse a interrogarsi sull’origine artificiale di testi e immagini, sul contesto di produzione e sugli obiettivi comunicativi, schede di analisi dei bias e pratiche di tracciabilità del processo, documentando prompt, revisioni e decisioni prese durante l’interazione con l’AI, rendendo esplicito il ruolo attivo dell’essere umano nella co-creazione.

Un esempio, questa volta in Italia, arriva da CoMeta APS, associazione culturale fondata nel maggio 2022 da Mario Esposito e Antonio Barbato, che con il progetto Futuro Consapevole, finanziato dall’Unione Europea, sta portando nelle scuole, nelle biblioteche e nei centri culturali percorsi di sensibilizzazione sul ruolo delle tecnologie digitali nella cultura contemporanea. Il progetto propone workshop, eventi pubblici e incontri informativi dedicati a temi come Intelligenza Artificiale, realtà immersiva e identità digitale, con l’obiettivo di educare giovani e cittadini all’uso responsabile delle tecnologie emergenti e stimolare un approccio critico e consapevole alla loro integrazione nella vita quotidiana. Questi percorsi si strutturano attraverso dibattiti pubblici, laboratori interattivi, presentazioni di casi reali e open call per progetti artistici e culturali, incoraggiando soprattutto chi non conosce pienamente questi strumenti digitali a confrontarsi con concetti come bias, identità digitale, impatto etico e futuro del lavoro. Gli eventi si tengono in diverse biblioteche e spazi culturali sul territorio italiano, coinvolgendo studenti, educatori e membri della comunità in conversazioni aperte sui rischi e le opportunità delle tecnologie digitali, piuttosto che in semplici lezioni frontali.

Dal loro punto di vista, l’Intelligenza Artificiale non deve essere vista come una scorciatoia né come un sostituto della creatività, ma come un vero e proprio supporto. Gli studenti, spiegano, possono usare l’AI per suggerire combinazioni, generare bozze o esplorare stili, ma il valore critico resta nelle scelte che decidono di fare: formulare e modificare prompt, discutere i risultati, interpretare e trasformare le idee in opere manuali o installazioni fisiche. L’AI diventa uno strumento di dialogo e confronto, stimolando la collaborazione tra chi lavora sugli aspetti digitali, chi sulla manualità e chi sulla narrazione, senza semplificare né ridurre il processo creativo. Come afferma Mario Esposito:

«È fondamentale che studenti e docenti non si limitino a usare l’AI come strumento operativo, ma imparino a interrogare ciò che essa produce, valutando attentamente scelte, limiti e possibili esclusioni culturali».

 

1. “Cognitive bias”, defined as “systematic errors in the way individuals reason about the world due to subjective perception of reality” by Britannica, i.e. mental filters that help to interpret information quickly, but which can distort reality. https://www.britannica.com/science/cognitive-bias ↩︎
2. Busch, L., Malkin, A., & Belisle, J. (2025). Art in context: A multi-level analysis of art. Journal of Contextual Behavioral Science, 36, 100890. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212144725000213. This study analyses art as a complex phenomenon in which creativity, cultural context, behaviour, and symbolic dimensions interact, showing how artworks arise from an integrated process of perception, interpretation and social construction. ↩︎
3. Chinta, S. V., Wang, Z., Yin, Z., Hoang, N., Gonzalez, M., Quy, T. L., & Zhang, W. (2024). FairAIED: Navigating fairness, bias, and ethics in educational AI applications. arXiv (Cornell University). https://arxiv.org/abs/2407.18745 ↩︎
4. Amini, H. (2025). AI in Art Education: Innovation, Ethics, and the Future of Creativity. Art And Design Review, 13(02), 115–129. https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=142478 ↩︎
5. Sáez-Velasco, S., Alaguero-Rodríguez, M., Delgado-Benito, V., & Rodríguez-Cano, S. (2024). Analysing the Impact of Generative AI in Arts Education: A Cross-Disciplinary Perspective of Educators and Students in Higher Education. Informatics, 11(2), 37. https://doi.org/10.3390/informatics11020037 ↩︎
6. Chinta, S. V., Wang, Z., Yin, Z., Hoang, N., Gonzalez, M., Quy, T. L., & Zhang, W. (2024b). FairAIED: Navigating fairness, bias, and ethics in educational AI applications. arXiv (Cornell University).https://arxiv.org/abs/2407.18745 ↩︎
7. Sáez-Velasco, S., Alaguero-Rodríguez, M., Delgado-Benito, V., & Rodríguez-Cano, S. (2024b). Analysing the Impact of Generative AI in Arts Education: A Cross-Disciplinary Perspective of Educators and Students in Higher Education. Informatics, 11(2), 37. https://doi.org/10.3390/informatics11020037 ↩︎
8. Vartiainen, H., Tedre, M., & Jormanainen, I. (2023). Co-creating digital art with generative AI in K-9 education: Socio-material insights. International Journal of Education Through Art, 19(3), 405–423. https://doi.org/10.1386/eta_00143_1 ↩︎
9. UNESCO Independent Expert Group (2025). Artificial Intelligence and Culture (CULTAI Report). United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://www.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2025/09/CULTAI_Report%20of%20the%20Independent%20Expert%20Group%20on%20Artificial%20Intelligence%20and%20Culture%20%28final%20online%20version%29%201.pdf ↩︎
10. European Parliament. (2023, December 9). Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI. Comunicazione stampa. https://www.europarl.europa.eu/news/es/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai ↩︎