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Gli studenti di fisica non cercano più risposte come prima
Un gruppo guidato dalla Bar-Ilan University, con la collaborazione della University of Colorado Boulder, ha pubblicato un'analisi internazionale secondo cui le persone interessate alla fisica stanno passando dai motori di ricerca alle risposte conversazionali. Lo studio collega il cambiamento alla rapida diffusione dell'intelligenza artificiale generativa, delineando una trasformazione nel modo in cui gli studenti potrebbero cercare spiegazioni, esempi e soluzioni.
La ricerca, apparsa su Physical Review Physics Education Research, esamina l'andamento delle ricerche dedicate a concetti di fisica tra il 2022 e il 2025. Gli autori hanno utilizzato Google Trends, che misura l'interesse relativo per una query, e hanno confrontato i risultati con le visualizzazioni delle pagine di Wikipedia dedicate agli stessi argomenti in sette lingue.
Nei dati provenienti da oltre 20 Paesi emerge un calo coerente delle ricerche tradizionali, accompagnato dalla diminuzione delle consultazioni dell'enciclopedia online. La contrazione risulta meno evidente negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Australia, mentre appare più marcata in numerosi Paesi non anglofoni. Secondo gli autori, questa differenza potrebbe riflettere la possibilità di ottenere spiegazioni direttamente nella propria lingua.
I sistemi conversazionali potrebbero quindi ridurre la cosiddetta tassa linguistica affrontata da chi deve studiare attraverso materiali prevalentemente in inglese. Un modello capace di riformulare un concetto, adattare il lessico e rispondere a domande successive offre un accesso differente rispetto a una lista di siti, anche se accuratezza e qualità delle spiegazioni non sono garantite.
La transizione non appare uniforme tra gli argomenti. Le ricerche sono diminuite maggiormente per i concetti spiegabili attraverso testo e ragionamento logico, mentre hanno resistito meglio quelle relative a grafici, diagrammi e rappresentazioni visive. Il risultato rispecchierebbe le attuali capacità dei modelli linguistici, efficaci nella produzione di spiegazioni verbali ma ancora meno affidabili quando il compito richiede una comprensione visiva sofisticata.
Lo studio non misura direttamente le richieste inviate a ChatGPT o ad altri servizi e non identifica chi abbia effettuato ogni ricerca. Google Trends e le visite a Wikipedia funzionano come indicatori indiretti del comportamento informativo: la correlazione temporale con la crescita dell'IA non dimostra da sola che ogni ricerca mancante sia stata sostituita da una conversazione con un chatbot. Non consente neppure di concludere che gli studenti stiano imparando meno.
I risultati suggeriscono comunque che le risorse per l'educazione scientifica dovranno adattarsi a un ambiente nel quale molti studenti si aspettano risposte personalizzate e immediate. Per docenti e università diventano centrali la verifica delle fonti, il riconoscimento degli errori e la capacità di valutare se una spiegazione generata abbia prodotto comprensione autentica oppure soltanto una risposta plausibile.
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