Glossario

AILit Framework

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Agente IA: Sistema IA avanzato progettato per ragionare, pianificare ed eseguire attività complesse basate su obiettivi di alto livello in modo autonomo.; Fonte: Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025); Types of AI Agents (Stryker, 2025)
Alfabetizzazione dei dati: La capacità di interagire con i dati (ad esempio, raccogliendoli, analizzandoli, consultandoli o interpretandoli) con spirito critico, cautela e curiosità. Comprende componenti come il contesto, l’aggregazione, la variabilità, la visualizzazione e l’inferenza.; Fonte: AI Literacy: A Framework to Use, Understand and Evaluate Emerging Technology (Mills et al., 2024); Learning to Reason with Data (Rubin, 2020)
Alfabetizzazione digitale: La capacità di accedere alle informazioni, gestirle, comprenderle, integrarle, comunicarle, valutarle, crearle e diffonderle in modo sicuro e appropriato attraverso le tecnologie digitali. Comprende competenze definite in vario modo, come l’alfabetizzazione informativa, mediatica, informatica e alle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (TIC).; Fonte: Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training (European Commission, 2026a)
Alfabetizzazione mediatica: La capacità di accedere ai media, comprenderli, analizzarli e crearli, riflettendo al contempo sull’impatto che essi hanno sugli individui, sulle istituzioni e sulla società.; Fonte: Navigating an Evolving World: First Draft of the Media and Artificial Intelligence Literacy (MAIL) Assessment Framework (OECD, 2026b)
Algoritmo: Una formula oppure un insieme di regole (o procedure, processi o istruzioni) con lo scopo di risolvere un problema o eseguire un’attività. Ne sono esempi comuni gli alberi di decisione e gli algoritmi di clustering, classificazione o regressione.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025). Adapted from Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Allucinazione: Fenomeno in cui gli algoritmi IA inventano informazioni che sembrano plausibili, ma che in realtà non sono basate su dati verificabili.; Fonte: Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Antropomorfismo: Un’interpretazione di ciò che non è umano o personale in termini di caratteristiche umane o personali.; Fonte: Merriam-Webster Dictionary (Merriam-Webster, n.d.)
Apprendimento automatico: Lo studio degli algoritmi e dei modelli che le macchine utilizzano per eseguire un’attività senza istruzioni esplicite. Gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano con l’esperienza. Gli algoritmi avanzati di apprendimento automatico utilizzano le reti neurali per creare un modello matematico basato su schemi presenti in campioni di dati di “addestramento”. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati nel migliore dei modi per attività che non possono essere completate con passaggi distinti, come l’elaborazione del linguaggio naturale o il riconoscimento facciale.; Fonte: Hands-On AI Projects for the Classroom (Blair Black & Brooks-Young, 2021a-c)
Apprendimento per rinforzo (RL): Tipologia di processo di apprendimento automatico in cui agenti autonomi imparano a prendere decisioni interagendo con il proprio ambiente.; Fonte: What is Reinforcement Learning? (Murel & Kavlakoglu, n.d.)
Artificial General Intelligence (AGI): Sistemi IA in grado di eguagliare o superare la versatilità cognitiva e le competenze di un adulto con un buon livello di istruzione. Attualmente, non esistono sistemi di questo tipo.; Fonte: Adapted from What is Artificial General Intelligence (AGI)? (Bergmann & Stryker, n.d.)
Augmentation: The use of a machine in one task to increase productivity in other tasks.; Fonte: The EPOCH of AI: Human-Machine Complementarities at Work (Loaiza & Rigobon, 2024)
Automazione: Il processo di collegamento di sistemi e software diversi tra loro in modo che diventino autonomi o si autoregolino.; Fonte: K-12 Standards (Computer Science Teachers Association, 2017)
Bot/Chatbot: Programma informatico progettato per simulare una conversazione con un essere umano (di solito tramite internet), generalmente utilizzato per fornire informazioni o assistenza agli utenti nell’ambito di un servizio automatizzato.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025). Adapted from Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Cittadinanza digitale: La capacità di partecipare in modo attivo, costante e responsabile alla vita digitale (locali, nazionali, globali, online) a tutti i livelli (politico, economico, sociale, culturale e interculturale).; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025)
Coding: L’atto di scrivere programmi per computer in un linguaggio di programmazione.; Fonte: K-12 Standards (Computer Science Teachers Association, 2017)
Compagno IA: Entità IA sofisticata, progettata per supportare e migliorare le esperienze umane nelle attività quotidiane, come l’apprendimento, il lavoro e altre ancora. Comprende aspetti emotivi, sociali e pratici della vita quotidiana, promuovendo al contempo le interazioni e le relazioni con gli esseri umani.; Fonte: Defining AI Companions: A Research Agenda—from Artificial Companions for Learning to General Artificial Companions (Chou et al., 2025)
Competenze digitali: L'uso consapevole, critico e responsabile delle tecnologie digitali, nonché l'interazione con le stesse per l'apprendimento, il lavoro e la partecipazione alla società. Comprende l'alfabetizzazione informativa e dei dati, la comunicazione e la collaborazione, l'alfabetizzazione mediatica, la creazione di contenuti digitali (inclusa la programmazione), la sicurezza (tra cui il benessere digitale e le competenze in materia di sicurezza informatica), le questioni legate alla proprietà intellettuale, la capacità di risoluzione dei problemi e il pensiero critico.; Fonte: Council Recommendation on Key Competences for Lifelong Learning 2018 (European Commission, 2018)
Copyright: Tipologia di proprietà intellettuale che protegge le opere originali non appena l’autore le realizza in una forma espressiva tangibile.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025). Adapted from Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Cyberbullismo: Atti aggressivi e intenzionali compiuti ripetutamente da un gruppo o da un individuo utilizzando modalità di contatto elettroniche contro una vittima che non è in grado di difendersi facilmente.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025)
Dati: Qualsiasi rappresentazione digitale di atti, fatti o informazioni e qualunque raccolta di tali atti, fatti o informazioni, anche sotto forma di registrazione sonora, visiva o audiovisiva.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025)
Decomposizione: Scomporre un problema o un sistema nelle sue componenti.; Fonte: K-12 Standards (Computer Science Teachers Association, 2017)
Deepfake: Contenuti visivi, audio o video generati oppure manipolati, che riproducono persone, oggetti, luoghi, entità o eventi esistenti e che a qualcuno potrebbero sembrare ingannevolmente autentici o veritieri.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025). Adapted from Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Design Thinking: Un approccio alla risoluzione dei problemi e all’innovazione basato sulla progettazione antropocentrica, che prevede quattro fasi (chiarire, ideare, sviluppare e implementare).; Fonte: What is Design Thinking & Why is it Important? (Han, 2022)
Disinformazione: Informazioni dimostrabilmente false o fuorvianti create, presentate e diffuse a scopo di lucro o per ingannare intenzionalmente il pubblico. Possono arrecare danni alle persone.; Fonte: Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training (European Commission, 2026a)
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Tecnologia IA utilizzata per comprendere il linguaggio naturale degli esseri umani e interagire con lo stesso. L’elaborazione del linguaggio naturale è alla base di alcune tecnologie, come le esperienze e gli assistenti vocali, i correttori automatici e grammaticali, gli analizzatori di testo (come i filtri antispam) e i traduttori automatici.; Fonte: Hands-On AI Projects for the Classroom (Blair Black & Brooks-Young, 2021a-c)
Filter bubble: Una camera dell’eco (uno spazio mediatico delimitato e chiuso che può sia amplificare che proteggere da eventuali contestazioni i messaggi trasmessi al suo interno), generalmente creata su piattaforme digitali (come motori di ricerca e social media) da algoritmi di classificazione che personalizzano le informazioni senza alcuna scelta attiva da parte dell’individuo.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025); Adapted from Echo chambers, Filter Bubbles and Polarisation: a Literature Review (Arguedas et al., 2022)
Fonte: Il punto di partenza o l’origine di un’informazione.; Fonte: Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training (European Commission, 2026a)
IA generativa (GenAI): Sistemi IA in grado di generare contenuti a partire da istruzioni generiche (ad esempio, testi, immagini, audio, video o codice), elaborare contenuti disponibili (ad esempio, tradurre o correggere) oppure analizzare dati (ad esempio, ordinare o riassumere) sulla base di modelli appresi da dati esistenti. Questi sistemi generano output in risposta a istruzioni dell’utente, chiamate prompt, e si basano su modelli addestrati a prevedere e produrre informazioni pertinenti.; Fonte: Guidelines on the Use of AI and Data in Teaching and Learning for Educators (European Commission, 2026b)
IA predittiva: Tecnologia IA addestrata a rilevare modelli nei dati esistenti e a prevedere ciò che probabilmente accadrà in seguito. È integrata in strumenti come motori di raccomandazione, filtri antispam e applicazioni di apprendimento personalizzato.; Fonte: Generative AI vs. Other AI Types (Microsoft, n.d.)
Informatica: Una disciplina scientifica, anche nota come tecnologia dell’informazione o IT. È caratterizzata da concetti, metodi, un corpus di conoscenze e questioni aperte. Riguarda i fondamenti delle strutture, dei processi, degli artefatti e dei sistemi computazionali, la progettazione del loro software, le loro applicazioni e il loro impatto sulla società.; Fonte: Informatics Education at School in Europe (European Commission, 2022)
Metacognizione: Comprende sia la consapevolezza dei propri processi cognitivi (conoscenza metacognitiva) che la capacità di regolarli (controllo metacognitivo). La conoscenza metacognitiva riguarda la consapevolezza di sé come studente (ad esempio, il saper riconoscere i propri punti di forza o di debolezza e individuare chiaramente l’ora e il luogo in cui si preferisce studiare) e il modo in cui il cervello umano memorizza, organizza e recupera le informazioni, nonché le strategie efficaci per portare a termine un’attività.; Fonte: Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training (European Commission, 2026a)
Misinformazione: Informazioni dimostrabilmente false diffuse senza l’intenzione di ingannare e spesso condivise perché l’utente le ritiene vere.; Fonte: Guidelines for Teachers and Educators on Tackling Disinformation and Promoting Digital Literacy through Education and Training (European Commission, 2026a)
Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM): Rete neurale addestrata su enormi quantità di testo, che può essere utilizzata per svolgere una varietà di attività linguistiche, come completare frasi, rispondere a domande, tradurre automaticamente e simulare conversazioni umane (chatbot). I modelli linguistici di grandi dimensioni (Large language models, LLM) sono tra le tecnologie che compongono l’IA generativa.; Fonte: AI Learning Priorities for All K-12 Students (CSTA & AI4K12, 2025)
Pensiero computazionale: I processi mentali necessari per riconoscere un problema e trovare soluzioni che possano essere implementate in modo efficace da un computer o una persona.; Fonte: Computational Thinking’s Influence on Research and Education for All (Wing, 2017)
Personalizzazione: Servizi digitali personalizzati in base agli interessi e alle preferenze dei singoli utenti, soprattutto attraverso l’applicazione di algoritmi ai comportamenti online di questi ultimi.; Fonte: Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Pregiudizi: Una deviazione sistematica rispetto a uno stato reale. Esistono diverse tipologie di pregiudizi, come quelli soggettivi delle persone, dei dati, degli algoritmi e degli sviluppatori oppure quelli istituzionalizzati che sono radicati nel contesto sociale sottostante.; Fonte: DigComp 3.0 (Cosgrove & Cachia, 2025). Adapted from Generative AI Outlook Report (Abendroth-Dias et al., 2025)
Programma informatico: Una sequenza o un set di istruzioni in un linguaggio di programmazione che un computer deve eseguire.; Fonte: Adapted from Cambridge English Dictionary (Cambridge University Press, n.d.)
Programmazione: L’abilità di analizzare i problemi e di progettare, scrivere, testare e mantenere programmi per risolverli.; Fonte: K-12 Standards (Computer Science Teachers Association, 2017)
Proprietà intellettuale: Un’idea, un’invenzione, una creazione (ecc.) di una persona, che può essere protetta dalla legge per impedire che venga copiata da qualcun altro.; Fonte: Cambridge Dictionary (Cambridge University Press, n.d.)
Rete neurale: Attualmente, le reti neurali artificiali sono modellate sul cervello umano. Mentre per elaborare i dati quest’ultimo utilizza neuroni e sinapsi, le reti neurali usano strati di nodi con connessioni dirette. Alcune di queste connessioni sono più importanti di altre, pertanto svolgono un ruolo più significativo nella determinazione del risultato. Proprio come le persone, le macchine dotate di reti neurali imparano attraverso l’esperienza. Quando una macchina elabora un insieme di dati, riconosce i modelli, attribuisce maggior peso alle informazioni più importanti, impara a elaborare gli input per generare gli output più accurati e crea un modello in base al quale effettuare previsioni o prendere decisioni future. Esistono molte tipologie di reti neurali, ognuna con strutture, punti di forza e scopi diversi.; Fonte: Hands-On AI Projects for the Classroom (Blair Black & Brooks-Young, 2021a-c)
Tecnologia delle informazioni: Vedere Informatica