Nel 2025 la Raspberry Pi Foundation ha pubblicato un position paper intitolato "Why kids still need to learn to code in the age of AI". La tesi di fondo è corretta: insegnare a programmare ai bambini significa in realtà insegnare loro a pensare con chiarezza, e uno strumento che scrive il codice al posto tuo non elimina la necessità di capire che cosa fa un buon codice. È una tesi giusta, ma prudente. La versione più forte dell'argomento riguarda il physical computing, cioè il codice che deve muovere un motore, leggere un sensore e sopravvivere al contatto con il mondo reale.

Che cosa diceva il documento, e perché ha fatto presa

La Foundation, che produce i piccoli computer Raspberry Pi usati nelle aule di tutto il mondo, ha messo il proprio nome su una posizione semplice: programmare è ancora una competenza fondamentale per i bambini, anche adesso che i sistemi di IA sanno generare codice su richiesta. Vale la pena sottolinearlo, perché la tesi opposta è diventata comune nelle sale professori e a tavola. Se una macchina sa scrivere il programma, si ragiona, perché mai un bambino di dieci anni dovrebbe imparare a farlo.

La risposta onesta è che produrre testo che assomiglia a del codice e capire un sistema sono due competenze diverse. Un bambino che sa scrivere un prompt a un'IA ma non sa leggere il risultato non è un programmatore: è una persona che spera che la macchina abbia ragione. Il valore del documento sta nel dirlo con chiarezza in un momento in cui molte scuole si stanno chiedendo sottovoce se togliere il coding dall'orario.

La tesi classica, presa nella sua forma migliore

Ridotto all'osso, l'argomento regge bene.

• Leggere conta più che scrivere. In un mondo con l'IA la competenza rara non è digitare codice da zero, ma leggere codice sconosciuto e giudicare se è corretto, sicuro e fa quel che è stato chiesto. Lo si impara solo scrivendone prima parecchio di proprio.
• Il debug è pensiero. Capire perché un programma fa la cosa sbagliata è un'abitudine mentale trasferibile. Formulare un'ipotesi, verificarla, restringere il campo. Quella capacità sopravvive a qualsiasi linguaggio.
• Un assistente ha bisogno di un operatore competente. Gli strumenti di IA per la programmazione sono più rapidi nelle mani di chi sa già che aspetto ha una buona soluzione. Date lo stesso strumento a un principiante e produrrà sciocchezze sicure di sé che il principiante non saprà cogliere.

Nulla di tutto questo è controverso. E non è nemmeno del tutto sufficiente da solo, perché ognuno dei punti qui sopra si può insegnare con uno schermo e un editor di testo, e gli schermi sono esattamente il terreno in cui l'IA è più persuasiva e più scivolosa.

La versione più forte: fare in modo che il codice muova qualcosa

Ecco l'estensione che il documento accenna ma non spinge abbastanza. Il modo più resistente all'IA di imparare a programmare è far controllare al codice qualcosa di fisico. Quando un programma si limita a stampare a schermo, il riscontro è morbido. L'output sembra plausibile, e una risposta sbagliata detta con sicurezza è difficile da individuare. Quando lo stesso programma deve far girare una ruota, accendere un LED secondo uno schema o fermare un robot prima che finisca giù dal tavolo, il riscontro è onesto. Il robot o si muove o non si muove. Non si può allucinare la propria strada attorno a un motore che non gira.

È questo il vantaggio silenzioso del physical computing. Un modello linguistico di grandi dimensioni può produrre una spiegazione che suona giusta su quasi qualunque cosa. Con la lettura di un sensore non si discute. I bambini che lavorano con l'hardware ottengono gratis una verità di riferimento, e la verità di riferimento è l'unica cosa che un assistente di IA non può falsificare per loro. Imparano a fidarsi del mondo più che del paragrafo scritto con sicurezza.

Perché questo conta per le aule sudafricane

Per le scuole di qui la posta pratica è precisa. I bilanci sono stretti, il tempo degli insegnanti ancora di più, e c'è una pressione reale a rincorrere qualsiasi cosa suoni moderna. Sarebbe facile leggere il momento dell'IA come un permesso a sostituire il coding pratico con qualche lezione sui prompt. Sarebbe un errore, e un errore costoso, perché i bambini che imparano soltanto a fare prompt finiranno con la versione più superficiale e più sostituibile di quella competenza.

La lettura migliore è quella a cui la Foundation punta: continuare a insegnare programmazione vera e ancorarla a qualcosa che un bambino possa tenere in mano. È anche più robusto di un curriculum che presuppone un'IA in cloud attiva in ogni lezione. Una scheda a batteria sul banco continua a funzionare quando il Wi-Fi non va, cosa che conta in un paese in cui il load shedding interrompe ancora la giornata scolastica.

Che cosa farne

Se gestite una classe, un club di coding o una famiglia che cerca di prendere una buona decisione, ecco una breve lista.

• Non saltate la scrittura per passare ai prompt. I bambini dovrebbero scrivere e correggere parecchio codice proprio prima che un assistente di IA possa dare una mano. L'assistente è un utensile elettrico per chi ha già le basi.
• Aggiungete un bersaglio fisico. Scegliete progetti in cui il codice pilota hardware reale, così gli errori si manifestano come cose che non si muovono e non come risposte che sembrano solo sbagliate. Una scheda programmabile come il nostro sheenbot∞ offre quel ciclo di riscontro immediato, e un set di dieci kit copre un gruppetto.
• Usate l'IA come tutor, non come autore. È davvero utile per spiegare un messaggio di errore o suggerire il passo successivo. È un pessimo sostituto del bambino che pensa con la propria testa.
• Vedetelo di persona prima di impegnarvi. Un progetto che funziona davvero vale più di un trimestre di teoria. Una sola lezione di prova alla nostra academy di Città del Capo basta per capire se un bambino ci prende gusto.

In sintesi

La Raspberry Pi Foundation ha ragione a dire che nell'era dell'IA i bambini devono ancora imparare a programmare, ma la tesi è più forte delle sole capacità di pensiero. La versione su cui vale la pena costruire è quella fisica: date ai bambini del codice che deve muovere qualcosa di reale e darete loro una forma di comprensione che un'IA non può consegnare né simulare. È la competenza che varrà ancora la pena avere quando gli strumenti cambieranno di nuovo. Per saperne di più su come la pensiamo, visitate la nostra newsroom.