Una penna a inchiostro dotata di sensori può osservare non soltanto ciò che un bambino scrive, ma come lo scrive: tempi, pressione, fluidità del gesto e piccoli movimenti della mano. Uno studio italiano su 707 studenti mostra che questi segnali seguono traiettorie coerenti con lo sviluppo della scrittura e possono aiutare a individuare profili a rischio, anche se la tecnologia non è ancora pronta per essere usata come test di screening autonomo.
Una parola scritta sul quaderno racconta molto meno di quanto sembri.
Due bambini possono produrre sul foglio la stessa parola, con una grafia apparentemente simile, eppure arrivarci attraverso movimenti profondamente diversi. Uno può scrivere con un gesto fluido e quasi automatico; l’altro può fermarsi spesso, sollevare ripetutamente la penna, esercitare una pressione irregolare o dover “programmare” ogni nuovo tratto prima di eseguirlo.
A occhio nudo, parte di questa storia scompare.
È proprio ciò che un gruppo di ricercatori italiani ha cercato di recuperare trasformando una normale penna a inchiostro in uno strumento di misura. Lo studio, pubblicato nel luglio 2026 su PLOS Digital Health da Simone Toffoli, Linda Greta Dui e colleghi, ha analizzato quantitativamente la cinematica della scrittura di oltre settecento alunni italiani, dalla prima primaria alla terza secondaria di primo grado.
Il risultato più interessante non è che una penna elettronica possa “dire chi scrive bene e chi scrive male”. La questione è più sottile. I sensori sembrano riuscire a rendere visibili alcune componenti nascoste dell’apprendimento della scrittura: quanto tempo il bambino trascorre con la penna sollevata, quanto è regolare la pressione esercitata, quanto il movimento diventa fluido e quali oscillazioni accompagnano il gesto.
E molti di questi parametri cambiano con l’età in modo coerente con ciò che già sappiamo sullo sviluppo della scrittura.
Toffoli S, Dui LG, Fontolan S, Lunardini F, Malavolti M, et al. (2026) Quantitative analysis of handwriting kinematics in primary and lower secondary school children through a sensorized ink pen: A cross-sectional population-based study. PLOS Digital Health 5(7): e0001503. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001503
Scrivere non significa soltanto lasciare un segno
La scrittura a mano è un’attività sorprendentemente complessa. Dietro poche lettere tracciate sul foglio devono coordinarsi memoria, linguaggio, pianificazione motoria, controllo visivo e propriocettivo, movimenti fini delle dita e dell’arto superiore.
Quando il gesto diventa sufficientemente automatizzato, una parte di questo carico diminuisce. Il bambino non deve più dedicare la stessa quantità di attenzione a come formare ogni singola lettera e può destinare più risorse cognitive a ciò che vuole comunicare.
La letteratura scientifica individua nei primi tre anni della scuola primaria una fase particolarmente importante di questa trasformazione. Intorno alla terza classe molte componenti del gesto grafico tendono a diventare più automatiche, anche se la velocità di scrittura continua ad aumentare negli anni successivi.
Non per tutti, però, il percorso procede nello stesso modo.
Le difficoltà persistenti di scrittura possono manifestarsi con lentezza, scarsa leggibilità o controllo poco efficace del gesto. Nei casi che soddisfano specifici criteri clinici si può parlare di disgrafia. Il problema della valutazione tradizionale è che spesso si osserva soprattutto il risultato finale: quante lettere sono state prodotte, quanto sono leggibili, come sono distribuite sul foglio.
È un po’ come giudicare una corsa guardando soltanto la fotografia del traguardo. Si vede dove l’atleta è arrivato, ma non come ha corso.
Gli strumenti digitali possono aggiungere proprio questa dimensione dinamica.
Una penna normale, con undici segnali nascosti
La tecnologia impiegata nello studio è una sensorized ink pen, o SIP: una penna che scrive realmente con inchiostro su carta, ma che all’interno di un involucro stampato in 3D ospita una serie di sensori.
Contiene un’unità inerziale a nove gradi di libertà, composta da accelerometro, giroscopio e magnetometro tridimensionali, oltre a un sensore piezoelettrico che misura la forza esercitata sulla punta. Nel complesso vengono registrati undici segnali: accelerazioni sui tre assi, velocità angolari, campo magnetico, forza e tempo. La frequenza di campionamento è di 50 hertz, cioè cinquanta misurazioni al secondo. I dati vengono memorizzati nella penna e possono poi essere trasferiti via Bluetooth a un tablet.
Il dettaglio è importante: i bambini continuano a scrivere sulla carta.
Non devono imparare a usare una tavoletta grafica né modificare drasticamente il proprio comportamento. In termini sperimentali si parla di una maggiore “validità ecologica”: la misurazione avviene in condizioni più vicine possibile alla normale esperienza scolastica.
Nello studio, i 707 partecipanti provenivano da scuole della provincia di Varese e di Novara e coprivano tutte le classi dalla prima primaria alla terza media.
I ricercatori hanno utilizzato due compiti appartenenti alla BVSCO-3, una batteria clinica impiegata in Italia per valutare le competenze di scrittura. Per un minuto, gli studenti dovevano scrivere ripetutamente la parola “UNO” oppure proseguire la sequenza dei numeri scritti in lettere: “UNO DUE TRE…”. I compiti venivano eseguiti sia in stampato sia, quando possibile, in corsivo.
In altre parole, niente esercizi artificiali costruiti apposta per i sensori: la tecnologia veniva sovrapposta a un test già utilizzato nella pratica valutativa.
Il vero dato non è la parola, ma il gesto
Dai segnali grezzi della penna i ricercatori hanno estratto numerosi indicatori, suddivisi in diversi domini: tempo, forza, fluidità del movimento, inclinazione della penna, oscillazioni cinematiche e caratteristiche in frequenza.
Uno dei parametri più intuitivi è il tempo trascorso “in aria”, cioè gli intervalli in cui la penna non tocca il foglio.
Non è necessariamente tempo perso. Può corrispondere al momento in cui il bambino prepara il movimento successivo, recupera la forma della parola o organizza la sequenza grafica. Per questo gli autori lo interpretano anche come un’indicazione indiretta del carico di pianificazione.
Il dato emerso è particolarmente chiaro: chi otteneva prestazioni migliori tendeva a ridurre proprio questi intervalli. In altre parole, gli scrittori più competenti non erano semplicemente più veloci nel muovere la penna sul foglio; trascorrevano meno tempo tra un tratto e l’altro.
È una distinzione cruciale.
Immaginiamo due automobilisti che percorrono lo stesso tragitto. Il primo guida a velocità altissima ma si ferma continuamente agli incroci; il secondo mantiene un’andatura regolare e anticipa meglio le decisioni. Guardando soltanto la velocità massima si capirebbe poco. Il tempo complessivo dipende anche da quanto efficacemente vengono organizzate le transizioni.
Qualcosa di simile sembra accadere nella scrittura.
Una mano che diventa più stabile
Anche la pressione racconta una storia.
I bambini con migliori prestazioni mostravano generalmente una maggiore regolarità tra i picchi di forza applicati alla punta. Non significa necessariamente “premere meno”, ma controllare in maniera più consistente l’interazione tra penna e foglio.
Un altro gruppo di indicatori misura invece la fluidità del gesto. In biomeccanica si utilizza, tra le altre cose, il cosiddetto jerk, cioè la variazione dell’accelerazione nel tempo. Senza entrare nella matematica, si può pensare al jerk come a una misura di quanto un movimento sia spezzato o brusco: un gesto ben automatizzato tende a procedere con continuità; uno meno stabile presenta più correzioni e discontinuità.
Nel campione analizzato, una maggiore fluidità risultava generalmente associata a prestazioni migliori.
La penna misurava inoltre piccole oscillazioni ad alta frequenza della mano. È un’area più difficile da interpretare, perché questi segnali possono riflettere diverse componenti del controllo motorio e dipendono molto dal modo in cui vengono acquisiti.
Ed è proprio qui che lo studio offre anche un buon esempio di prudenza scientifica: alcuni risultati nel dominio delle frequenze non coincidevano perfettamente con quanto riportato da precedenti lavori condotti con tavolette digitali.
Gli autori non cercano di forzare una spiegazione. Sottolineano invece che la loro penna campiona a 50 Hz, mentre altri strumenti arrivano comunemente a 100 o 200 Hz, e soprattutto che la SIP non registra la traiettoria spaziale della punta. Questo rende alcuni confronti meno diretti e limita l’analisi delle componenti ad alta frequenza.
Il punto di svolta intorno alla terza primaria
Uno degli obiettivi dello studio era verificare se gli indicatori digitali seguissero l’evoluzione delle competenze di scrittura lungo gli anni scolastici.
La risposta è, in larga parte, sì.
Gli autori distinguono tre tipi di andamento. Alcuni parametri mostrano uno sviluppo precoce, con un cambiamento rapido nelle prime classi e una sorta di plateau già intorno alla terza primaria. Altri continuano a migliorare anche successivamente; altri ancora mostrano variazioni soprattutto a partire dalla quinta classe.
Il dominio temporale è quello che segue più nettamente queste traiettorie.
In particolare, il tempo trascorso con la penna sollevata diminuisce molto nei primi anni. È compatibile con l’idea che il bambino impari progressivamente a pianificare il gesto in maniera più automatica.
La terza primaria emerge quindi come una sorta di spartiacque. Ma “plateau” non significa che a otto o nove anni la scrittura sia ormai definitivamente adulta. Gli stessi autori precisano che diverse caratteristiche continuano a migliorare nelle classi successive. Si stabilizza piuttosto una struttura del gesto, sulla quale continua poi un affinamento più graduale.
Questo è coerente anche con la velocità di scrittura, che può continuare a crescere molto più a lungo.
Può una penna riconoscere chi è in difficoltà?
La parte probabilmente più vicina all’intelligenza artificiale riguarda i modelli di classificazione.
Gli studenti sono stati divisi in gruppi “a rischio” e “non a rischio” utilizzando il punteggio standardizzato del test BVSCO-3. La soglia era uno Z-score inferiore o uguale a -1,5. È importante chiarirlo: non si trattava di bambini diagnosticati con disgrafia, ma di una classificazione basata sulla prestazione nel test.
I ricercatori hanno quindi chiesto a diversi algoritmi se fosse possibile distinguere i due gruppi partendo dai segnali della penna.
I risultati migliori sono stati ottenuti nei compiti in corsivo. Nel compito “UNO” il modello migliore ha raggiunto un F1-score medio di 0,80; nella sequenza dei numeri in corsivo, 0,83-0,84 a seconda della metrica e del modello considerato. Nel secondo caso, il modello TabPFN ha raggiunto un’accuratezza media di circa l’84%, con sensibilità dell’81% e specificità dell’86%.
L’F1-score combina in un solo numero due aspetti: quanti dei soggetti a rischio vengono effettivamente individuati e quanti dei casi segnalati dal modello sono davvero appartenenti a quel gruppo.
Sono risultati incoraggianti, ma non equivalgono a una diagnosi automatica.
Anzi, il lavoro mostra perché sarebbe pericoloso confondere le due cose.
L’algoritmo può anche spiegare cosa ha osservato
Per i modelli sul corsivo gli autori hanno utilizzato SHAP, un metodo di spiegabilità dell’intelligenza artificiale che permette di stimare quali caratteristiche abbiano contribuito maggiormente a una previsione.
Non emerge un singolo “marcatore della disgrafia”.
Le difficoltà sembrano piuttosto derivare da una combinazione di segnali: meno tratti prodotti, tempi più lunghi tra un movimento e l’altro, maggiore irregolarità temporale, modulazione della forza meno efficace e caratteristiche differenti della velocità angolare e delle oscillazioni.
È forse uno dei risultati concettualmente più interessanti.
La scrittura non è una capacità monolitica. Un bambino può essere lento perché pianifica a fatica il gesto, un altro perché esercita un controllo motorio poco fluido, un altro ancora perché adotta una strategia grafica inconsistente.
Un eventuale sistema di supporto futuro potrebbe quindi non limitarsi a segnalare che “qualcosa non va”, ma indicare quale componente del processo appare più anomala.
Ed è proprio questa possibilità che gli autori collegano, con prudenza, all’idea di interventi maggiormente personalizzati.
Cosa potrebbe cambiare a scuola
Il vantaggio pratico della tecnologia è evidente: non richiede di sostituire carta e penna con uno schermo.
In prospettiva, un alunno potrebbe svolgere un normale esercizio di scrittura mentre la penna raccoglie automaticamente informazioni sul movimento. Un software potrebbe poi confrontare quei parametri con curve di riferimento per età e classe scolastica.
Il sistema non avrebbe il compito di formulare una diagnosi, ma di individuare deviazioni sufficientemente marcate da suggerire un approfondimento.
Gli autori parlano infatti di un possibile screening digitale preclinico su larga scala, potenzialmente utile per indirizzare più efficacemente verso i servizi clinici gli studenti che hanno realmente bisogno di una valutazione specialistica.
In un contesto in cui l’identificazione delle difficoltà può avvenire relativamente tardi e l’accesso ai servizi può essere rallentato dalle liste d’attesa, anticipare il riconoscimento dei segnali merita attenzione.
Ma qui serve una distinzione essenziale: il paper suggerisce una direzione tecnologica, non dimostra che quella direzione sia già pronta per l’uso clinico.
I limiti: perché questa penna non è ancora uno screening
Gli stessi ricercatori sono molto espliciti.
Il primo limite è geografico. I partecipanti provengono da scuole del Nord Italia. Metodi di insegnamento, tempi di introduzione del corsivo, lingua e pratiche educative possono modificare il modo di scrivere. Prima di generalizzare i risultati servono quindi campioni multicentrici, più diversi dal punto di vista geografico e culturale.
Il secondo limite riguarda l’equilibrio dei gruppi. In alcune prove, soprattutto in stampato, i bambini classificati “a rischio” erano pochi rispetto agli altri, e questo rende più difficile addestrare modelli affidabili.
C’è poi una limitazione dello strumento stesso. La penna registra movimento e forza, ma non ricostruisce direttamente il segno scritto. Non può quindi sapere con precisione quale tratto appartenga a una determinata lettera né valutare forma, organizzazione spaziale o correttezza grafica.
Il limite forse più importante è però il disegno dello studio.
Si tratta di una ricerca trasversale: confronta bambini di classi diverse in un determinato momento, invece di seguire gli stessi bambini per molti anni.
Se un gruppo di terza scrive in modo diverso da un gruppo di prima, possiamo osservare una differenza associata all’età e alla scolarizzazione. Non possiamo però dimostrare direttamente che ogni singolo bambino attraversi esattamente quella traiettoria.
Per stabilire il valore predittivo della penna servirebbero studi longitudinali.
Gli autori lo affermano senza ambiguità: allo stato attuale, la SIP non può ancora essere considerata uno strumento di screening. Sarà inoltre necessario confrontare i dati con quelli di bambini con diagnosi clinica di disgrafia.
Una tecnologia interessante proprio perché non pretende di sostituire l’uomo
La prospettiva più convincente aperta da questo lavoro non è quella di un algoritmo che emetta un verdetto al posto di insegnanti, psicologi o neuropsichiatri.
È quasi l’opposto.
La penna potrebbe aggiungere una nuova categoria di informazioni a quelle già disponibili: non soltanto il prodotto finale della scrittura, ma la dinamica con cui quel prodotto viene costruito.
È una differenza simile a quella tra osservare un elettrocardiogramma e limitarsi a contare i battiti: entrambi dicono qualcosa sul funzionamento del sistema, ma il primo conserva la struttura temporale del fenomeno.
Questo studio mostra che tale struttura contiene effettivamente informazioni utili. I parametri temporali, di forza e di fluidità sono associati ai punteggi clinici; molti seguono traiettorie compatibili con lo sviluppo noto della scrittura; i modelli statistici riescono, soprattutto nel corsivo, a distinguere con una discreta efficacia gruppi con prestazioni differenti.
La strada verso l’applicazione reale resta però lunga: serviranno campioni più ampi e diversificati, studi longitudinali, confronti con diagnosi cliniche, strumenti capaci di ricostruire anche la traccia grafica e verifiche di usabilità con insegnanti e professionisti sanitari.
La parte forse più promettente è proprio la semplicità del gesto richiesto al bambino.
Scrivere come ha sempre fatto.
Se un giorno questa tecnologia entrerà davvero nella scuola, il cambiamento più sofisticato potrebbe essere nascosto dentro uno degli oggetti più familiari del banco: una penna.
