L'AI non studia al posto tuo: come l'ho trasformata in un tutor che mi interroga

Stavo per imparare a memoria una formula sbagliata, e me l’aveva insegnata la mia AI. Era la formula del capitale investito, spiegata benissimo: esempio pulito, passaggi chiari, il tono sicuro di chi sa. Prima di impararla l’ho confrontata con la slide del corso, più per scrupolo che per sospetto. La versione del corso aveva un pezzo in più. Da quel giorno lo scrupolo è una regola, per ogni definizione.

Uso l’AI da tre anni per lavoro e l’ho usata per preparare gli esami della triennale, chiusa in due anni invece di tre, lavorando. Non ha mai studiato al posto mio, come ho già scritto, e non per una questione di principio: perché non funziona. Qui racconto come l’ho trasformata in un tutor che mi interroga e gli errori che ha fatto per strada.

Perché rileggere non funziona?

Alle superiori il mio metodo era leggere, sottolineare, rileggere. A 41 anni ci ho messo un mese a capire che non funzionava più. La rilettura dà una sensazione di padronanza che all’esame sparisce, e non è una mia impressione. Roediger e Karpicke nel 2006 hanno mostrato che chi richiama le informazioni con dei test le ricorda meglio a distanza di tempo rispetto a chi le rilegge, anche se durante lo studio la rilettura sembra più efficace. Dunlosky e colleghi nel 2013 hanno passato in rassegna dieci tecniche di studio: test di richiamo e ripetizione dilazionata ad alta utilità, rilettura e sottolineatura a bassa. Si impara recuperando le informazioni, non guardandole di nuovo. E per farmi interrogare tutti i giorni, a qualsiasi ora, non ho trovato niente di più comodo di un’AI.

Come si trasforma l’AI in un tutor?

Il primo passo è dirle chi è. In ogni progetto di studio le mie istruzioni fisse dicevano più o meno questo: sei il mio tutor per questo esame, il tuo compito non è studiare al posto mio ma interrogarmi e correggermi. Il ruolo vale poco senza le regole, scritte una alla volta e quasi sempre dopo un errore. Ogni spiegazione parte dai materiali che ho caricato, con file e pagina, e distingue “dai tuoi materiali” da “conoscenza generale”, perché all’esame non valgono uguale. Se un’informazione non è nei materiali deve dirmelo, non ricostruirla. I calcoli li verifica due volte prima di darmi la soluzione. E quando sbaglio non mi dà la risposta: mi fa una domanda che mi porti a trovare l’errore da solo, la cosa più fastidiosa e più utile che un tutor possa fare.

Con queste regole ogni capitolo è diventato un giro fisso. L’AI mi spiega un blocco ancorato alle slide e subito dopo, dentro la lezione, mi fa tre o cinque domande secche. Se passo, arriva una batteria di domande con trappole realistiche, poi una simulazione d’esame a tempo, nel formato vero, con più capitoli insieme. Ogni errore viene classificato e arrivano nuove domande solo su quel tipo di errore. Alla spiegazione si torna soltanto quando l’errore è di conoscenza. Tutti gli altri si curano esercitandosi, non rileggendo.

Le istruzioni del tutor e i cinque prompt del giro, con i nomi delle sei mosse (spiega, checkpoint, drill, mock, diagnosi, re-drill), li ho messi per iscritto in dodici pagine, il Quaderno 3in2, che puoi scaricare qui. Funzionano con qualsiasi AI che accetti istruzioni persistenti e i tuoi file.

Quali errori fa l’AI quando studi?

Nel mio caso quattro, tutti nel registro. Il primo è la formula con cui ho aperto. Il secondo è una chiave di correzione che, in una simulazione, dava per giusta la risposta sbagliata. Il terzo è una definizione “plausibile” ma diversa da quella del corso, e qui la colpa è più mia che sua: non l’avevo verificata sulla fonte. Il quarto è un mock con le risposte corrette quasi tutte sulla stessa lettera, il modo più veloce per un bel voto in simulazione e un brutto voto all’esame. Più in generale l’AI sbaglia o “allucina” in funzione del tipo di modello che utilizzi, della context window e delle skill che hai installato, ma questo è argomento per un corso intero…

Da lì sono nate tre regole fisse, che chiamo “non fidarti dell’AI”. Ogni affermazione da esame deve avere una fonte citata, le definizioni tecniche si verificano sulla slide prima di memorizzarle, e ogni tanto le chiedo di fare l’audit di se stessa: rileggi tutto quello che mi hai spiegato, confrontalo con i materiali, dimmi dove hai detto qualcosa che non c’è, dove hai usato un termine diverso da quello del corso, dove hai semplificato una formula.

Stanare gli errori di un tutor che parla con sicurezza è diventata, senza che me ne accorgessi, una competenza d’esame. Ti costringe a conoscere la fonte meglio di lui, e alla fine studi il doppio.

Che errori fai tu?

La parte che mi ha sorpreso di più riguarda me, non l’AI. Ho tenuto un registro degli errori fatti nelle simulazioni, con un codice: K se non sapevo il concetto, E se lo sapevo ma ho sbagliato calcolo, segno o formula, L se ho letto male la domanda (i “quale NON è” fanno strage), D se sono caduto in una trappola costruita apposta, T se il tempo è finito e ho tirato a indovinare, A se aveva sbagliato l’AI.

Su un esame a crocette e calcoli, a preparazione avanzata, la maggior parte dei miei errori non era di tipo K. Era E e T, esecuzione sotto pressione: sapevo la materia e sbagliavo lo stesso, per un segno invertito o per un minuto in meno. A uno che sbaglia così studiare di più non serve. Serve simulare di più, in condizioni vere: stesso formato, stesso tempo, difficoltà sopra quella reale, telefono in un’altra stanza.

Nelle aziende è uguale. Un piano industriale salta raramente per mancanza di conoscenza e quasi sempre per l’esecuzione sotto pressione, quando i numeri arrivano in ritardo e la decisione va presa lo stesso.

Dove l’AI non basta?

Nella memoria. È la parte che nessuno si aspetta da uno che ha studiato con l’AI. I grafici di microeconomia e macroeconomia non riuscivo a memorizzarli guardandoli, né sulla dispensa né in una chat. Li rifacevo a penna, su fogli di carta veri (sono un nostalgico), con colori diversi, più volte, finché non mi uscivano da soli. Stessa cosa per una formula particolare, per le parole chiave di un argomento di diritto, per mappe mentali scritte veloci e brutte. Tutto quello che volevo far sedimentare è passato dalla mano almeno una volta. L’AI mi serviva per capire e per farmi interrogare, la penna per ricordare, e una non fa il lavoro dell’altra.

Vale anche fuori dall’università?

Sì, ed è il motivo per cui lo scrivo qui e non su un forum di studenti. Se in azienda l’AI prepara un’analisi e nessuno risale alla fonte, la formula incompleta finisce in un board deck, con lo stesso tono sicuro con cui era arrivata a me, e lì costa più di un esame. Le regole sono quelle del tutor: cita la fonte, distingui il dato dall’ipotesi, verifica i calcoli due volte, e ogni tanto chiedi all’AI di controllare se stessa.

Di numeri firmati senza risalire alla fonte ne ho raccontati due nel primo pezzo di questa serie, un mutuo e un’exit, e li ho pagati tutti e due. Con l’AI ho imparato in due anni quello che in venti non avevo imparato dalle persone: la sicurezza del tono non dice niente sulla qualità del numero. Il bello è che, una volta preso il vizio di verificare, te lo porti dietro nelle riunioni, nei bilanci e nei piani. E lì l’AI, che come tutor era severa, come collega è eccezionale.

Fonti: Roediger e Karpicke, “Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention”, Psychological Science, 2006; Dunlosky, Rawson, Marsh, Nathan, Willingham, “Improving Students’ Learning With Effective Learning Techniques”, Psychological Science in the Public Interest, 2013. Gli errori dell’AI e i miei vengono dal mio registro personale; nessun materiale universitario è citato.