Come creare videogiochi didattici con l’IA

È possibile, con l’intelligenza artificiale generativa, creare al volo, o quasi, semplici giochi didattici da utilizzare in classe alla digital board? La risposta è sì! E in questo articolo vedremo come farlo.

Per imparare a creare videogiochi didattici con l’IA partiamo da qualcosa di semplice. Pensiamo a un “videogioco” che sia eseguibile su un normale browser, quindi scritto in HTML5 e JavaScript. Non serve essere programmatrici o programmatori.

Definiamo un prompt semplice, ma completo:

Crea un videogioco sulle tabelline adatto ad alunni della scuola primaria. Sono un/una docente e lo utilizzerò sulla lavagna interattiva. Il videogioco dev'essere in HMTL5 + JavaScript, contenuto in un unico file (game.html), eseguibile da qualsiasi browser moderno.

Proviamo questo prompt con alcune tra le principali piattaforme di IA generativa e valutiamo i risultati ottenuti.

Gemini (versione 2.5 Flash)

La risposta di Gemini ci lascia un po’ con l’amaro in bocca (Figura 1).

Il realtà Gemini ci produce comunque un codice che possiamo copiare, incollare in un editor di testo e salvare come “game.html” (Figura 2).

Cliccando sopra il file salvato, il programma viene eseguito nel browser. Ma non risulta funzionante (Figura 3).

Non proseguiamo oltre nell’esperimento.

DeepSeek

Per quanto riguarda DeepSeek rimandiamo all’interessante articolo Deepseek, il Garante della privacy le dà la caccia da mesi. Senza successo.

DeepSeek è certamente in grado di produrre un buon codice, ma allo stato attuale non possiamo consigliarne l’uso, soprattutto in ambito scolastico.

ChatGPT (versione 5 Auto)

Anche ChatGPT, che produce un codice ben più articolato dei precedenti, ci dà la possibilità di eseguire il programma con un semplice click (Figura 4).

Il risultato è superiore alle aspettative, il tutto sembra estremamente configurabile (Figura 5).

Non è però completamente funzionante (ci dà un messaggio di errore), inoltre non è possibile inserire la risposta, manca proprio un “pezzo” di programma (Figura 6).

Per aggiustare le cose serve un ulteriore prompt, come questo:

Il tuo programma mi dà errore “Uncaught ReferenceError: sample is not defined”. Inoltre l’alunno non ha maniera di fornire una risposta sulla tabellina proposta dal computer. Puoi sistemarlo?

Dopo qualche decina di secondi ci viene fornita una nuova versione, ora funzionante (Figura 7).

Claude (versione Sonnet 4)

Invece di mostrarci subito il codice, Claude preferisce descrivere quello che ha preparato, che possiamo provare direttamente sul lato destro dello schermo (Figura 8). Sono comunque presenti le opzioni di “copia” e “scarica”.

Il risultato è semplice e lineare, simile a quello di DeepSeek (Figura 9).

Conclusioni

La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale generativa è realmente in grado di creare piccole app didattiche a partire da un singolo prompt.

Che cosa ci dobbiamo mettere noi umani? Sicuramente:

• creatività (ora che abbiamo lo strumento, dobbiamo capire che cosa farne);
• conoscenze pedagogiche (quali app possono essere realmente utili agli alunni?);
• abilità logica e linguistica (per creare dei prompt che diano risultati);
• capacità di testare l’applicazione prima di proporla in classe.