Quando l’Interazione Umano-AI sostiene il Pensiero Critico? Una Revisione Sistematica delle Configurazioni di Interazione, dei Meccanismi Cognitivi e delle Capacità Umane nel Tempo

I sistemi di Intelligenza Artificiale, in particolare gli agenti conversazionali e i large language model, vengono sempre più frequentemente utilizzati in attività che richiedono di interpretare informazioni, valutare evidenze, confrontare alternative, giustificare decisioni e rivedere i propri giudizi.

L’influenza dell’IA sul pensiero critico rimane, tuttavia, profondamente controversa. L’IA può sostenere la riflessione, proporre prospettive alternative e guidare ragionamenti complessi. Allo stesso tempo, un’interazione mal progettata o un affidamento eccessivo all’IA possono favorire il cognitive offloading, ridurre lo sforzo di verifica, amplificare l’automation bias e indebolire progressivamente le capacità umane autonome.

Un limite centrale della ricerca esistente consiste nel considerare spesso l’uso dell’IA come un fenomeno uniforme. I suoi effetti potrebbero invece dipendere meno dal semplice utilizzo dell’IA e maggiormente da come viene progettata l’interazione: se il sistema fornisce direttamente una risposta, pone domande di guida, presenta controargomentazioni, comunica la propria incertezza oppure richiede all’utente di verificare e rivedere le risposte ricevute.

La tesi analizzerà come differenti forme di interazione umano-IA influenzino il pensiero critico e a quali condizioni l’IA possa favorire quella che definiamo Sostenibilità Cognitiva: la preservazione e lo sviluppo nel tempo delle capacità cognitive umane, e non soltanto il miglioramento della prestazione mentre l’assistenza dell’IA è disponibile.

OBIETTIVI DELLA TESI

L’obiettivo della tesi è condurre una revisione sistematica rigorosa e riproducibile degli studi empirici che hanno analizzato come l’interazione umano-IA influenzi il pensiero critico.

Il lavoro distinguerà tra:

  • qualità del risultato prodotto con l’assistenza dell’IA;
  • effettivo esercizio del pensiero critico durante l’interazione;
  • capacità dell’utente di ragionare autonomamente quando l’IA non è più disponibile;
  • mantenimento e trasferimento nel tempo delle capacità di pensiero critico.

La tesi non si limiterà a elencare effetti positivi e negativi, ma cercherà di identificare le configurazioni di interazione, i meccanismi cognitivi, le caratteristiche degli utenti, le condizioni del compito e i fattori contestuali che determinano se l’IA sostenga oppure comprometta il pensiero critico.

PRINCIPALI DOMANDE DI RICERCA

La tesi affronterà domande quali:

  1. Quali effetti produce l’interazione umano-IA sulle prestazioni, sui processi, sulle disposizioni e sulle capacità autonome di pensiero critico?
  2. Quali configurazioni di interazione sostengono o inibiscono il pensiero critico?
  3. Attraverso quali meccanismi – come cognitive offloading, monitoraggio metacognitivo, vigilanza epistemica, fiducia, verifica e percezione di agency – emergono tali effetti?
  4. Per quali utenti, compiti, sistemi di IA e contesti risultano più probabili effetti positivi o negativi?
  5. Gli effetti osservati persistono quando il supporto dell’IA viene rimosso, nel corso di un utilizzo ripetuto o di fronte a nuovi compiti?
  6. Quanto sono coerenti e valide le modalità attraverso cui il pensiero critico viene definito e misurato nella ricerca sull’interazione umano-IA?

COLLEGAMENTO CON LA HUMAN-COMPUTER INTERACTION

La tesi è strettamente connessa alla Human-Computer Interaction e alla Human-Centered AI, poiché analizza come le caratteristiche dell’interfaccia e dell’interazione possano influenzare la cognizione e il comportamento umano.

Tra le caratteristiche rilevanti potranno essere considerate:

  • fornitura diretta di risposte oppure domande di guida;
  • ragionamento human-first oppure AI-first;
  • spiegazioni e comunicazione dell’incertezza;
  • presentazione di evidenze, fonti, alternative e controargomentazioni;
  • richieste di giustificare, verificare o rivedere i propri giudizi;
  • scaffolding adattivo e riduzione graduale dell’assistenza;
  • controllo dell’utente, iniziativa dell’IA e distribuzione dell’agency epistemica;
  • forme di friction e pause deliberate finalizzate a stimolare la riflessione.

La tesi analizzerà quindi non soltanto se l’IA influenzi il pensiero critico, ma anche come i sistemi di IA dovrebbero essere progettati e valutati per preservare un’agency umana significativa e l’autonomia cognitiva.

ATTIVITA’ PREVISTE E METODOLOGIA

Il lavoro seguirà un protocollo predefinito di revisione sistematica e linee guida metodologiche riconosciute a livello internazionale. Le principali attività comprenderanno:

  1. studio delle basi teoriche relative a pensiero critico, interazione umano-IA, cognitive offloading, overreliance e Sostenibilità Cognitiva;
  2. perfezionamento e validazione della strategia di ricerca;
  3. svolgimento di ricerche strutturate in database quali Scopus, Web of Science, PsycINFO, ERIC, PubMed, ACM Digital Library e IEEE Xplore;
  4. gestione dei riferimenti bibliografici e identificazione dei duplicati;
  5. screening indipendente di titoli, abstract e full text sulla base di criteri espliciti;
  6. documentazione del processo di selezione attraverso un diagramma PRISMA;
  7. sviluppo e applicazione di un codebook dettagliato per l’estrazione dei dati;
  8. classificazione di sistemi di IA, compiti, popolazioni, configurazioni di interazione, meccanismi cognitivi e outcome di pensiero critico;
  9. valutazione della qualità metodologica e del rischio di bias degli studi inclusi;
  10. costruzione di una mappa delle evidenze e di una sintesi strutturata dei risultati;
  11. svolgimento, quando la comparabilità dei dati lo consentirà, di analisi quantitative o meta-analitiche;
  12. elaborazione di un framework concettuale integrato e di implicazioni basate sull’evidenza per la progettazione e la valutazione dei sistemi umano-IA.

Tutte le decisioni metodologiche, le ricerche, le decisioni di screening e i dati estratti saranno documentati in modo trasparente e riproducibile.

DELIVERABLE ATTESI

I principali deliverable della tesi comprenderanno:

  • una strategia di ricerca completa e riproducibile;
  • un database bibliografico strutturato e deduplicato;
  • un processo di screening documentato e il corpus finale degli studi eleggibili;
  • un diagramma di flusso PRISMA;
  • un codebook operativo per l’estrazione dei dati;
  • una matrice completa delle caratteristiche e dei risultati degli studi;
  • una valutazione della qualità metodologica e del rischio di bias;
  • una tassonomia delle configurazioni di interazione umano-IA;
  • una classificazione degli outcome e delle modalità di misurazione del pensiero critico;
  • una sintesi qualitativa strutturata e, ove possibile, quantitativa delle evidenze;
  • una evidence gap map relativa a popolazioni, sistemi, outcome ed effetti temporali ancora insufficientemente studiati;
  • un framework concettuale che colleghi progettazione dell’interazione, meccanismi cognitivi, processi di pensiero critico, capacità autonoma, mantenimento e trasferimento;
  • una tesi magistrale completa, comprendente metodologia, risultati, implicazioni teoriche e progettuali, limiti e direzioni future;
  • una presentazione finale chiara del lavoro e dei principali risultati.

OBIETTIVI FORMATIVI

La tesi consentirà di acquisire competenze avanzate e trasferibili in:

  • revisioni sistematiche ed evidence synthesis;
  • ricerca nelle banche dati scientifiche;
  • metodi di ricerca trasparenti e riproducibili;
  • valutazione critica degli studi empirici;
  • Human-Computer Interaction e Human-Centered AI;
  • teorie e misurazione del pensiero critico;
  • sintesi qualitativa delle evidenze;
  • organizzazione, analisi e visualizzazione dei dati;
  • scrittura accademica e argomentazione scientifica;
  • valutazione responsabile delle conseguenze cognitive dell’IA.

Lo studente selezionato contribuirà in modo significativo a un tema di ricerca attuale e socialmente rilevante, all’intersezione tra interazione umano-IA, scienze cognitive, educazione, processi decisionali e Intelligenza Artificiale responsabile.

PREREQUISITI

La proposta è rivolta principalmente a studenti motivati di corsi di laurea magistrale in Human-Centered Artificial Intelligence, Informatica, Data Science o discipline affini.

Il candidato ideale dovrebbe possedere:

  • forte interesse per l’interazione umano-IA, il pensiero critico, la Human-Centered AI o le implicazioni cognitive dell’IA;
  • buona capacità di lettura e scrittura in inglese;
  • precisione e attenzione ai dettagli;
  • capacità di organizzare le informazioni in modo sistematico;
  • disponibilità ad affrontare criticamente una letteratura scientifica interdisciplinare;
  • continuità nel lavoro e disponibilità a partecipare a incontri periodici di supervisione;
  • apertura all’apprendimento di metodi rigorosi di revisione ed evidence synthesis.

Sono apprezzate, ma non indispensabili, precedenti esperienze con revisioni sistematiche, software di gestione bibliografica, fogli di calcolo, R, Python o analisi statistica. L’affidabilità metodologica, la curiosità intellettuale e la disponibilità a imparare sono più importanti del possesso iniziale di tutte le competenze tecniche.

DURATA DELLO STAGE/TESI E CONTESTO RACCOMANDATO

Durata: 5–6 mesi complessivi.

Si tratta di un progetto di tesi strutturato e intellettualmente impegnativo, che richiede un buon livello di motivazione, continuità, rigore metodologico e capacità di lavorare in modo sistematico durante l’intero percorso.

L’attività è particolarmente indicata per uno studente che desideri affrontare seriamente una domanda di ricerca, comprendere in profondità la letteratura e realizzare un lavoro accurato e scientificamente solido. Non è invece adatta a un approccio esclusivamente dell’ultimo momento o caratterizzato da un coinvolgimento minimo.

Il lavoro sarà comunque articolato in fasi chiare e gestibili, accompagnate da supervisione regolare, risorse metodologiche condivise e feedback continui. Lo studente verrà quindi sostenuto durante tutto il percorso, sviluppando progressivamente autonomia e competenze di ricerca.

Considerata la natura del progetto, è auspicabile che le principali attività di analisi vengano completate nei primi mesi di lavoro, così da poter dedicare la fase finale alla validazione dei risultati, alla loro interpretazione e al perfezionamento della tesi.

MODALITA’ E ORARI DI LAVORO

Il lavoro sarà principalmente remoto, con incontri periodici (online o in presenza) per:

  • definire e monitorare gli obiettivi settimanali;
  • discutere protocolli, criteri di codifica e strumenti di analisi;
  • rivedere insieme la stesura dei capitoli della tesi e/o dei manoscritti scientifici.

L’impegno previsto è a tempo pieno nel periodo di tesi, con una pianificazione flessibile ma strutturata, concordata con i tutor.

CONTATTI

Per candidarsi, contattare il Dott. Luca Marconi all’indirizzo email: luca.marconi@unimib.it e in cc il Prof. Federico Cabitza (federico.cabitza@unimib.it).

La candidatura dovrà includere:

  • CV aggiornato;
  • corso di laurea e situazione attuale del percorso accademico;
  • esami completati o ancora da sostenere e sessione di laurea prevista;
  • breve descrizione delle eventuali esperienze pregresse rilevanti;
  • competenze metodologiche, tecniche e linguistiche;
  • principali interessi di ricerca;
  • breve motivazione per la scelta della proposta;
  • periodo nel quale lo studente potrebbe lavorare al progetto.

I candidati potranno essere invitati a un incontro preliminare per discutere preparazione, interessi, disponibilità e adeguatezza rispetto ai requisiti metodologici del progetto.

mudilab