L ’articolo esamina la relazione tra sistemi educativi e intelligenza artificiale, categorizzandola in cinque domini d ’azione: sovranazionale, nazionale, singole istituzioni, livello classe/corso e livello personale. Sottolinea che la comprensione di questa relazione dipende dalla chiarificazione degli obiettivi educativi, se formare cittadini informati o fornire competenze per il mercato del lavoro. Vengono identificati tre tipi principali di IA nell ’educazione: Aied (Artificial Intelligence in Education), alfabetizzazione all ’IA e impatto organizzativo amministrativo. Il dibattito pubblico spesso si concentra su principi astratti (come il controllo umano e la privacy) trascurando questioni essenziali quali la trasparenza procedurale e la responsabilità democratica. A livello sovranazionale, organizzazioni come l ’Unesco e l ’Ue mirano a stabilire linee guida etiche, tuttavia l ’AI Act europeo è largamente inefficace a causa di varie eccezioni. L ’influenza delle grandi aziende tecnologiche pone sfide significative all’autonomia educativa nazionale, che diventa cruciale per sviluppare politiche democratiche di alfabetizzazione digitale. Le singole istituzioni gestiscono aspetti organizzativi, mentre l’IA a livello di classe offre personalizzazione dell ’apprendimento ma rischia discriminazioni sociali e monitoraggio invasivo. A livello personale, educatori e studenti sperimentano un cambiamento nei metodi di insegnamento e apprendimento, particolarmente con l’IA generativa. L ’articolo critica la nozione di «apprendimento personalizzato» come strumento ideologico che rinforza le disuguaglianze sociali. Conclude evidenziando la mancanza di prove scientifiche che supportino l’efficacia dei sistemi digitali nel migliorare il successo educativo, sottolineando la necessità di decisioni politiche chiare sugli obiettivi educativi per valutare correttamente l ’impatto dell’IA.