Da Scratch all'artefatto tangibile: bricolage computazionionale intelligenza aumentata nel coding educativo con LLM

The emergence of conversational learning modes in generative artificial intelligence platforms marks a paradigmatic shift in educational coding: from procedural programming to the integration of visual thinking, textual generation, and material validation. Starting from Gehlen's conception of technical delegation and through Vanni Rovighi's gnoseological distinction between phainesthai and aletheia, this contribution analyzes how ChatGPT Study Mode, Gemini Guided Learning, and Claude Learning Mode embody pedagogical epistemologies that converge toward an integrated model. The analysis reveals how the computational bricolage of Lévi-Strauss and Papert manifests in the journey from Scratch to tangible artifact: visual design guides conversational code generation, but only empirical verification in makerspaces distinguishes syntactic plausibility from semantic functionality. The work proposes an ecological vision where augmented intelligence emerges from the productive tension between algorithmic opacity and debugging transparency, outlining the teacher's role as curator of ecosystems where human and artificial intelligence mutually enhance each other.

Partendo dalla concezione della delega tecnica di Gehlen e attraverso la distinzione gnoseologica tra phainesthai e aletheia di Vanni Rovighi, il contributo analizza come ChatGPT Study Mode, Gemini Guided Learning e Claude Learning Mode incarnino epistemologie pedagogiche che convergono verso un modello integrato. L'analisi rivela come il bricolage computazionale di Lévi-Strauss e Papert si manifesti nel percorso da Scratch all'artefatto tangibile: la progettazione visuale guida la generazione conversazionale di codice, ma solo la verifica empirica nei makerspace distingue la plausibilità sintattica dalla funzionalità semantica. Il lavoro propone una visione ecologica dove l'intelligenza aumentata emerge dalla tensione produttiva tra opacità algoritmica e trasparenza del debugging, delineando il ruolo del docente come curatore di ecosistemi dove intelligenza umana e artificiale si potenziano reciprocamente.