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E-Portfolio (e-portfolio) — una raccolta digitale del lavoro di chi apprende, delle sue riflessioni e delle prove del suo raggiungimento, utilizzata per la valutazione, l'apprendimento e la valutazione complessiva. Nell'era dell'IA, gli e-portfolio si sono affermati come una forma di valutazione relativamente robusta rispetto all'IA e assistita dall'IA: catturano il processo di apprendimento (ragionamento, stesura, riflessione) anziché solo il manufatto finale, il che li rende preziosi di fronte al crollo del manufatto-come-proxy, e l'IA generativa può supportarne la creazione, il Feedback e la valutazione.

Domande da considerare

  • Un e-portfolio cattura il processo di apprendimento — bozze, revisioni, riflessioni — non solo il manufatto finale. Perché il processo potrebbe essere esattamente ciò che l'IA non può facilmente fabbricare, e cosa rende i portfolio utili in una classe fortemente basata sull'IA?
  • Con l'IA in grado di produrre prodotti finali rifiniti su richiesta, il 'manufatto-come-proxy' dell'apprendimento è crollato. Cosa pensi che un valutatore possa apprendere da un portfolio che non può più trarre da un singolo saggio o esame consegnato?
  • Alcune ricerche raccomandano portfolio annotati, difese orali e percorsi registrati per sondare il ragionamento in tempo reale, a specchio della pratica professionale. Quanto diverso renderebbe tutto ciò la valutazione rispetto ai saggi e agli esami che avete sostenuto — ed equo o più difficile da scalare?
  • L'IA può supportare il processo stesso del portfolio — fornendo feedback, aiutando la stesura e sollecitando la riflessione. Dov'è il confine tra l'IA che aiuta genuinamente uno studente a imparare e l'IA che compie silenziosamente il ragionamento che il portfolio è destinato a rivelare?

Introduzione

Gli e-portfolio sono una forma di valutazione autentica e di valutazione formativa: raccolgono il lavoro degli studenti nel tempo, spesso con commenti riflessivi, in un corpo di evidenze che può essere valutato in modo olistico. La loro forza è che mettono in luce il processo di apprendimento — bozze, revisioni, feedback e autoriflessione — che è esattamente ciò che l'IA non può facilmente fabbricare e che i valutatori devono esaminare per valutare l'apprendimento genuino. Questo rende i portfolio un candidato privilegiato per la riprogettazione della valutazione nell'era dell'IA generativa.

E-portfolio nell'era dell'IA

La ricerca della knowledge base mostra che gli e-portfolio sono sempre più centrali per un'integrazione produttiva dell'IA e per la riprogettazione della valutazione.

  • La valutazione tramite portfolio è relativamente robusta rispetto all'IA generativa. Zhan, Boud & Du (2025) individuano i portfolio di contributo sociale e i manufatti co-creati con catene di provenienza verificabili tra le forme di valutazione autentica più robuste rispetto all'IA generativa. Beyond detection (2025) raccomanda analogamente portfolio annotati / difese orali / percorsi registrati per sondare il ragionamento in tempo reale, a specchio della pratica professionale.
  • Valutazione del portfolio assistita dall'IA. Ni & Lam (2026) studiano le percezioni degli studenti sulla valutazione del portfolio assistita dall'IA per lo sviluppo delle multialfabetizzazioni, mostrando che l'IA può supportare il processo del portfolio (feedback, stesura, riflessione) e aumentare il coinvolgimento, mentre gli studenti valutano criticamente il feedback dell'IA.
  • ChatGPT + e-portfolio per l'apprendimento delle lingue. Laksana et al. (2026) combinano ChatGPT con la valutazione tramite e-portfolio (modello CEA) per il parlato in EFL: la MANOVA ha mostrato guadagni significativi nella performance oratoria (F(1)=48,554, p<.001) e nella competenza sul feedback (F(1)=16,135, p<.001), con gli e-portfolio che supportano sia la capacità oratoria sia le abilità metacognitive per usare il feedback in modo efficace.
  • Portfolio come strategia di valutazione nell'era dell'IA. Responsible assessment (2026) sostiene il passaggio dai test una tantum alla valutazione continua e incorporata tramite portfolio e ad approcci basati sulle competenze. Rowe (2026) indica i portfolio (con gli orali e la pratica osservata) come risposte parziali al problema aperto della valutazione su larga scala quando il manufatto-come-proxy si è rotto.
  • Portfolio come tracce di apprendimento valutabili. Uden & Hwang (2026) utilizzano i portfolio di apprendimento personale come meccanismo del framework LEARN — tracce di apprendimento valutabili (portfolio, dichiarazione dell'uso dell'IA) che rendono trasparente e verificabile il ricorso all'IA.
  • Portfolio simbiotici per chi apprende in modo ibrido. Elsayed (2026) propone un Portfolio Simbiotico per chi apprende in modo post-umano/ibrido, valutato con una rubrica a cinque criteri (Dialogo Generativo, Revisione Epistemica, Riflessione Critica, ecc.) — un modello esplicito per valutare il lavoro collaborativo umano+IA.

Perché gli e-portfolio contano per l'integrazione dell'IA

Poiché gli e-portfolio mettono in primo piano processo, riflessione e comprensione dimostrata rispetto a un singolo manufatto finale, affrontano direttamente il problema centrale dell'IA: quando l'IA può produrre un prodotto rifinito, il prodotto non testimonia più il coinvolgimento che sta dietro di esso. Gli e-portfolio spostano la valutazione verso le evidenze che sopravvivono — bozze, revisioni, tracce di ragionamento e autovalutazione riflessiva — mentre l'IA stessa può assistere nella generazione di feedback, nell'impalcatura della riflessione e (con un'adeguata progettazione della rubrica) nel supporto alla valutazione. Questo rende gli e-portfolio un caposaldo della valutazione autentica, della valutazione formativa e della valutazione basata sul processo nell'era dell'IA generativa, e una sede naturale per la competenza sul feedback e l'apprendimento autoregolato.

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