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Un corso di matematica applicata alla Brown University è finito al centro di un acceso dibattito sull’uso dell’intelligenza artificiale negli esami: risultati sospetti a un test svolto da casa, poi un secondo appello in presenza con voti molto più bassi. La vicenda riaccende oggi la domanda cruciale per le università: come valutare competenze e proteggere la integrità accademica in era di strumenti AI sempre più potenti?
Il caso riguarda un corso avanzato considerato tra i più impegnativi dell’ateneo. Per la prima volta in vent’anni il docente responsabile, il professor Roberto Serrano, aveva autorizzato lo svolgimento dell’esame di metà semestre da remoto, decisione presa anche per motivi di sicurezza dopo una sparatoria sul campus avvenuta a dicembre.
Voti insolitamente alti e segnali d’allarme
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Quando i compiti sono tornati corretti, la media è risultata stranamente elevata: quasi tutti i voti ben sopra la norma storica e molti risultati perfetti. Il numero di iscritti è aumentato sensibilmente rispetto al passato — da solitamente poche decine a 86 iscritti — complice probabilmente la possibilità di sostenere la prova a casa.
Chi ha esaminato le risposte ha notato anomalie nello stile e in alcuni passaggi argomentativi: costruzioni verbali innaturali, soluzioni corrette ma eccessivamente convolute, e ripetuti approcci metodologici che richiamavano testi prodotti da modelli di generazione automatica. Alcune risposte, in particolare dimostrazioni matematiche svolte per assurdo, presentavano un’impronta che ha insospettito il corpo docente.
La verifica in aula: un confronto impietoso
Per chiarire la situazione Serrano ha dato agli studenti la possibilità di sostenere un secondo esame in presenza, indicando che avrebbe preso in considerazione i risultati comparativi prima di convalidare il test svolto da remoto.
Il responso è stato netto e contrario alle aspettative: la prova in aula ha registrato una media molto più bassa — attorno a 48,6 su 100 — con tre studenti che hanno ottenuto zero e una decina che hanno deciso di ritirarsi o non presentarsi. Solo pochi hanno ripetuto l’eccellenza mostrata precedentemente. Alla fine, 19 studenti sono stati giudicati non idonei al superamento del corso.
Accanto ai numeri, il confronto mette in evidenza un problema più ampio: la discrepanza suggerisce che, quando l’esame è svolto senza sorveglianza, la disponibilità di strumenti esterni può falsare la valutazione delle competenze effettive.
Reazioni dell’ateneo e implicazioni
Serrano ha deciso di annullare l’esame a distanza e di attribuire un peso molto maggiore all’esame finale in aula, stabilendo criteri stringenti per il superamento del corso. L’Università, inizialmente cauta nelle dichiarazioni, ha poi coinvolto l’Academic Code Committee, che ha definito l’accaduto «un campanello d’allarme» senza però proporre misure immediate.
Il docente ha espresso frustrazione per quella che ha giudicato una risposta amministrativa insufficiente, sottolineando che la difesa della qualità educativa richiede regole chiare e supporto collettivo del corpo docente. In una istituzione come la Ivy League, dove le rette e le aspettative sono elevatissime, episodi del genere sollevano questioni serie su fiducia, merito e responsabilità.
A livello pratico, la vicenda spinge le università a rivedere modalità di esame, tecnologie di sorveglianza, e forme di valutazione che privilegino il ragionamento critico — difficili da replicare attraverso l’uso improprio dell’AI.
Un fenomeno più ampio
Il caso di Brown non è isolato. In Italia, alcuni docenti universitari segnalano un calo nella qualità del ragionamento degli studenti, dovuto all’affidamento a strumenti di intelligenza artificiale per svolgere esercizi e compiti. La questione è dunque globale: va ripensata la progettazione degli esami oppure va intensificato il controllo sulle condizioni in cui vengono svolti?
Per chi lavora nel mondo dell’istruzione e per chi assume neolaureati, la lezione è chiara: la disponibilità di AI cambia il modo in cui si dimostrano le competenze. Senza adattamenti nei metodi di valutazione, aumenta il rischio di sovrastime delle capacità reali.
Le università si trovano davanti a scelte concrete: introdurre sistemi di sorveglianza a distanza più sofisticati, ripensare le prove verso compiti orali o pratici, oppure valorizzare progetti e iter formativi che rendano più difficile l’uso improprio di assistenti digitali. Nessuna soluzione è semplice, ma la vicenda di Brown mostra che agire è ormai urgente.
