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L’educazione alle arti visive è pronta per l’IA?
Quando creare immagini diventa un prompt, cosa stiamo davvero insegnando?
Di Ivy Wei, ricercatrice MA, Goldsmiths, University of London
Negli ultimi anni, strumenti di intelligenza artificiale generativa come Midjourney e DALL·E sono rapidamente entrati nelle aule di formazione creativa. Dai laboratori per bambini delle scuole primarie ai moduli di design universitari, gli studenti ora creano opere visive digitando prompt negli algoritmi. Dopo pochi secondi, compare un’immagine rifinita.
Questo rappresenta per alcuni un cambiamento democratico nell’accesso alla creatività. Per altri, specialmente per gli educatori nelle discipline artistiche tradizionali, solleva domande scomode: è ancora formazione artistica? Cosa stanno davvero imparando gli studenti? E, più importante ancora: gli educatori sono pronti per questo cambiamento?
Dalla mano e dall’occhio al prompt e al clic
L’insegnamento tradizionale delle arti visive ha sempre valorizzato l’impegno fisico: osservare dal vero, esplorare i materiali, disegnare a mano. Questo processo è lento, sensoriale, incarnato e profondamente legato all’esperienza vissuta dello studente. Attraverso la ripetizione, il fallimento e l’improvvisazione, gli studenti imparano non solo a creare, ma a sentire attraverso il fare.
Al contrario, la generazione di immagini tramite IA bypassa la mano e l’occhio. È veloce, apparentemente senza sforzo, e altamente stilizzata. Uno studente può digitare “una medusa luminosa che fluttua in una foresta di coralli” e ottenere in pochi secondi diversi risultati sofisticati. Ma in questo processo, cosa viene esercitato? L’immaginazione o la logica di ricerca? L’interpretazione o la soddisfazione?
Alcuni artisti ed educatori hanno osservato che integrare strumenti di IA nell’educazione alle arti visive non significa solo imparare un nuovo software: sfida profondamente le supposizioni su cosa significhi “fare arte”. Come ha affermato un contributore, molti insegnanti d’arte formati con metodi tradizionali si sentono meno come se stessero ampliando gli strumenti creativi, e più come se stessero assistendo a una rottura strutturale in aula.
Stiamo ancora insegnando “come creare” o solo “come scegliere”?
Nel flusso di lavoro con intelligenza artificiale generativa, il ruolo dell’artista cambia. Invece di costruire un’immagine passo dopo passo, ora descrive un’idea, riceve opzioni visive e decide cosa perfezionare. Questo processo assomiglia più all’editing che al disegno.
Alcuni artisti ed educatori descrivono questo cambiamento come un passaggio da “creatore” a “curatore di possibilità”. L’artista non possiede più i tratti, ma il quadro concettuale, l’intenzione, l’iterazione. Tuttavia, questo doppio ruolo—sia come progettista di prompt che come selezionatore di immagini—richiede un insieme completamente nuovo di competenze. Gli studenti devono ora imparare a formulare prompt potenti, leggere criticamente i risultati visivi, riconoscere bias e ripetizioni, e perfezionare con intenzione.
Questo richiede una mentalità pedagogica diversa. Gli insegnanti non dimostrano più solo delle tecniche, ma guidano gli studenti nel navigare sistemi, strutturare decisioni e definire il valore in un contesto in cui la macchina genera a una velocità travolgente. Come ha osservato un insegnante coinvolto nel progetto: “L’IA non sa cosa è buono. Sa solo cosa è probabile.”
Insegnanti come curatori, non solo dimostratori
Alcuni progetti hanno iniziato a esplorare come gli insegnanti di arti visive possano interagire con l’IA in modi significativi e critici. L’obiettivo non è padroneggiare ogni strumento sul mercato, ma aiutare gli studenti a comprendere come funziona l’IA, quali supposizioni porta con sé e dove l’azione umana ha ancora un ruolo centrale.
- Alcune strategie proposte includono:
- Confrontare immagini generate dall’IA con lavori fatti a mano per analizzare profondità compositiva e sfumature
- Chiedere agli studenti di “remixare” o “correggere” gli output dell’IA come forma di autorialità attiva
- Analizzare gli stereotipi visivi incorporati nei dataset generativi: chi è rappresentato? E chi no?
- Incoraggiare gli studenti a costruire mini-dataset propri o a intervenire nella logica del sistema per rendere visibili i loro valori
Guidare gli studenti attraverso processi di creazione ibrida che combinano immaginazione, scrittura di prompt e abilità manuali: in un esempio, ai bambini è stato chiesto di progettare un robot con l’aiuto dell’IA. L’insegnante ha chiesto loro di inventare dei prompt che descrivessero perché tale robot fosse necessario, poi di disegnare le loro idee a mano, e infine di usare strumenti di IA per generare un modello 3D. (Figura 1, 2).
Questo trasforma l’aula da luogo di utilizzo di software a spazio di indagine visiva critica Gli insegnanti diventano traduttori culturali e pensatori sistemici, aiutando gli studenti a comprendere non solo come usare gli strumenti, ma come posizionarsi in relazione ad essi.
Il mito della creatività e la politica degli strumenti
L’ascesa dell’IA ci costringe anche a rivedere convinzioni radicate sulla creatività stessa. Cosa significa creare qualcosa di originale? Se uno studente utilizza uno strumento addestrato su migliaia di opere del passato, come distinguiamo tra omaggio, replica e invenzione?
L’artista visivo Trevor Burgess ha sostenuto che molti sistemi di IA somigliano più a macchine da collage che a veri creatori. “Sembra più vicino a un collage che a qualcosa di generativo… quello che l’IA sembra fare è incollare elementi insieme in modo molto sofisticato,” osserva. A meno che un artista non programmi il proprio sistema o lo manipoli in profondità, sta di fatto lavorando con i parametri estetici di qualcun altro.
Questo solleva domande scomode ma necessarie: chi progetta questi sistemi? Quali idee di bellezza, realismo o coerenza sono incorporate al loro interno? Se gli studenti non vengono messi a conoscenza di questo contesto, rischiano di interiorizzare stili e strutture senza sapere da dove provengano.
Più accesso, più dipendenza?
Non c’è dubbio che l’IA renda la creazione di immagini più accessibile. Per principianti, bambini o persone con limitazioni fisiche, offre un punto di ingresso stimolante. Molti studenti che in passato si sentivano esclusi da barriere tecniche possono ora esprimere più liberamente le proprie idee.
Tuttavia, questa accessibilità porta anche con sé una nuova forma di dipendenza. Senza alfabetizzazione visiva e un inquadramento critico, gli studenti potrebbero finire per affidarsi ad estetiche predefinite, schemi algoritmici e gratificazione visiva istantanea. Potrebbero confondere risultati veloci con risultati significativi. Potrebbero smettere di chiedersi cosa significa un’immagine, e limitarsi a domandarsi se “sembra abbastanza bella.”
Un rischio è che il processo artistico si riduca a selezionare e rifinire ciò che la macchina propone
Il nucleo dell’arte — l’ambiguità, la fisicità, l’attrito — rischia di appiattirsi in uno scorrimento infinito di risultati stilizzati.
Ricostruire le fondamenta educative
La sfida non è solo tecnica, ma anche istituzionale. Molte scuole d’arte, soprattutto a livello secondario e nei corsi propedeutici, si basano su curricoli incentrati sull’artigianalità: disegno, stampa, ceramica, pittura dal vero. L’IA non sostituisce direttamente queste pratiche, ma ne ridefinisce il ruolo.
Gli studenti dovrebbero imparare a disegnare prima di usare l’IA? O dopo? Gli strumenti di IA dovrebbero far parte del curricolo di base, o essere introdotti nei seminari di teoria critica? Gli studenti dovrebbero essere valutati in base alla qualità delle immagini prodotte con l’IA? O su come utilizzano lo strumento a sostegno di una visione artistica?
Queste domande sono pedagogiche, filosofiche ed etiche. Richiedono che le istituzioni esaminino non solo i contenuti che propongono, ma anche i loro valori fondamentali.
In un’epoca di generazione visiva infinita, la lezione più importante potrebbe non essere più come disegnare, ma come decidere. Non cosa creare, ma perché crearlo.
L’educazione artistica deve aiutare gli studenti a diventare non solo utenti degli strumenti, ma modellatori consapevoli della cultura. In questo nuovo scenario, gli insegnanti d’arte non sono semplicemente istruttori. Sono traduttori di sistemi visivi, facilitatori della critica, e guide in un mondo della creatività in trasformazione.
Allora, l’educazione alle arti visive è pronta per l’IA?
Non del tutto, ma la conversazione è iniziata.
