L'educazione è ottimizzata per le istituzioni, non per l'apprendimento. Questo è un manifesto per ciò che funziona meglio.
1. Classi di 15, massimo
Quando tutti partecipano e imparano dal processo degli altri si creano le condizioni per un apprendimento reale. Le grandi aule sono state costruite per l'efficienza dei costi, non per i risultati.
2. Apprendimento collaborativo e generativo
Studenti, insegnanti e AI formano un unico gruppo dove tutti esplorano, generano idee e imparano insieme, perché nessuno ha ancora capito come dovrebbe funzionare l'educazione in un mondo AI-native.
3. L'AI partecipa come membro del gruppo
Tutti gli studenti usano lo stesso sistema AI che ricorda l'intero contesto della classe, ogni problema affrontato, ogni soluzione trovata, ogni processo documentato. La macchina spinge gli umani a pensare oltre il loro primo prompt mentre gli umani spingono la macchina oltre gli output generici. Dopo tre-cinque anni il sistema comprende i pattern di pensiero di ogni studente con i suoi punti di forza e le sue lacune, e può suggerire percorsi di carriera che corrispondono al profilo reale.
4. Studia fondamenti cross-disciplinari
Anche nei programmi specializzati gli studenti imparano quelle che Devon Eriksen chiama arti liberatorie: logica, statistica, retorica, metodi di ricerca, psicologia pratica, economia personale e agency, competenze che si compongono attraverso ogni dominio.
5. I problemi sostituiscono le lezioni
L'insegnante sceglie quali problemi affrontare e in quale ordine, partendo dal semplice e costruendo verso catene che connettono discipline multiple. Gli studenti imparano la teoria solo quando ne hanno bisogno per risolvere qualcosa di reale, e così costruiscono la capacità di cercare problemi: sapere quali problemi vale la pena risolvere.
6. L'insegnante come curatore
Il ruolo passa dal trasmettere conoscenza al curare problemi e guidare il processo di risoluzione.
7. Strumenti senza limiti
Se aiuta a risolvere meglio il problema, usalo. Le scuole dovrebbero pagare le licenze o fornire alternative open-source.
8. Critica collettiva delle soluzioni
Quando quindici persone risolvono lo stesso problema con gli stessi strumenti ma ottengono risultati diversi, l'insegnante evidenzia cosa funziona e cosa no. Questo sviluppa il giudizio, cioè la capacità di riconoscere la qualità nel contesto.
9. Decostruisci i processi vincenti
Gli studenti che hanno prodotto le soluzioni migliori illustrano ogni passo significativo: quali strumenti hanno scelto e perché, dove si sono bloccati, quali decisioni hanno plasmato il risultato. Tutto questo diventa conoscenza condivisa per la classe e dati di training per l'AI.
10. I progetti sostituiscono le tesi
Il capstone dovrebbe risolvere un problema reale in modo nuovo, costruito con l'AI come co-pilota cognitivo e l'insegnante come guida strategica, non duecento pagine che nessuno leggerà.
Tutto questo funziona con la tecnologia che esiste oggi. Trova persone che vogliono imparare diversamente, trova uno spazio, scegli un problema reale. Usa ogni strumento disponibile, critica le soluzioni collettivamente, documenta il processo, ripeti con problemi più difficili. L'educazione cambia ovunque le persone inizino a fare questo.