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Il Successo Formativo e l’Apprendimento, principale fattore di Qualità di una scuola. 

Nuovi approcci teorici e didattici.

SILVANO TAGLIAGAMBE

PALERMO- RETE FARO

29 marzo 2007

Successoformativo

Apprendimento

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SUCCESSO FORMATIVO E SUCCESSO FORMATIVO E APPRENDIMENTOAPPRENDIMENTO

Crescita progressiva di Crescita progressiva di successo formativo esuccesso formativo e

apprendimentoapprendimento

ApprendimentoApprendimento

Successo formativoSuccesso formativo

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Hofstadter: gli “strani anelli” comeHofstadter: gli “strani anelli” comenodo cruciale della coscienzanodo cruciale della coscienza

Sono convinto che la spiegazione dei fenomeni “emergenti”Sono convinto che la spiegazione dei fenomeni “emergenti”nel cervello, come la coscienza, sia basata su qualche tipo di nel cervello, come la coscienza, sia basata su qualche tipo di “strano anello”: un’interazione tra livelli in cui il livello più alto “strano anello”: un’interazione tra livelli in cui il livello più alto torna indietro fino a raggiungere il livello più basso e lo torna indietro fino a raggiungere il livello più basso e lo influenza, mentre allo stesso tempo viene determinato da esso.influenza, mentre allo stesso tempo viene determinato da esso.

C’è una risonanza tra i diversi livelli che si autorafforza.

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COMPETENZE E CAPACITA’ NECESSARIE PERINQUADRARE UN PROBLEMA E RISOLVERLO.

LE POSSIAMO COSì SCHEMATIZZARE:

ANALISI; ASTRAZIONE; DEDUZIONE; ABDUZIONE; INDUZIONE; ANALOGIA.

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ANALISIPuò essere concepita in due modi differenti:

SCOMPOSIZIONE di un problema complesso nelle sue parti; RIDUZIONE di un problema a un altro.

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ASTRAZIONESI PRESENTA SOTTO DIVERSE FORME E TIPOLOGIE: PER ESTRAZIONE; PER SOPPRESSIONE; PER IBRIDAZIONE; PER SPOSTAMENTO DELL’ATTENZIONE

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     IBRIDAZIONENella Géométrie Descartes tratta le curvecome ibridi geometrici-algebrici-numerici chesono simultaneamente configurazioni formatespazialmente, equazioni algebriche con due incognite e una serie infinita di coppie di numeri.Ne consegue un’INSTABILITA’, perché questitre diversi modi di trattare le curve non sono equivalenti: ma questa instabilità conferisce allecurve una MULTIVALENZA che è la chiave perla loro indagine e per il loro impiego nella fisica della seconda metà del XVIII secolo.

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SPOSTAMENTO DELL’ATTENZIONE

Prima della creazione del calcolo infinitesimale, ci si concentrava solo sugli ASPETTI GEOMETRICI del problema dicalcolare l’area di una curva, e di conseguenza si riusciva a risolverlo solo acosto di una notevole ingegnosità.Dopo l’invenzione del calcolo, spostando l’attenziione sugli aspetti ALGEBRICI del problema, la curva venne considerata un’equazione e si poté RISOLVERE IL PROBLEMA CON UN PROCEDIMENTO DI ROUTINE e quasi meccanico.

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DEDUZIONE/1E’ l’inferenza in cui un parlante sostiene che la conclusione segue necessariamente dalle premesse. Detto in termini più precisi,“per un qualsiasi enunciato S, rispetto a un insieme di enunciati K, la deduzione è una successione finita di enunciati il cui ultimo elemento è S (quello di cui diciamo, appunto, che è dedotto), e tale che ogni suo elemento è un assioma o un elemento di K, oppure segue da enunciati che lo precedono nella successione grazie a una regola d’inferenza. Un termine sinonimo è ‘derivazione. La deduzione è un concetto relativo a un sistema. Ha senso dire che qualcosa è una deduzione solo in relazione a un particolare sistema di assiomi e regole d’inferenza. La stessa esatta successione di enunciati può essere una deduzione in un sistema, ma non in un altro”.

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DEDUZIONE/2Il concetto di deduzione è una generalizzazione del concetto di dimostrazione. Una dimostrazione è una successione finita di enunciati, ciascuno dei quali è un assioma o segue da enunciati che lo precedono nella successione tramite una regola inferenziale. L'ultimo enunciato della successione è un teorema. La deduzione e la dimostrazione sono gli strumenti più efficaci di cui possiamo disporre per cercare di controllare la validità del ragionamento di un agente qualsiasi e i risultati da lui ottenuti, anche sei fondamentali risultati conseguiti a partire dal 1930 da Gödel, Church e Turing hanno posto limiti ben precisi a questa possibilità.

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    ABDUZIONEE’ il processo che, dato un certo dominio, mira alla generazione di spiegazioni di uninsieme di eventi a partire da una data teoria, o legge, o ipotesi esplicativa, relativa a quel dominio.ESEMPIO:

A BB

A

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INDUZIONEE’ il processo in base a cui s’inferisce dalPARTICOLARE all’UNIVERSALE secondoil principio della GENERALIZZAZIONE.Alla conclusione generale si può arrivare:

A PARTIRE DA PARECCHI CASI; A PARTIRE DA UN SINGOLO CASO (se un certo membro a di una classe Q ha una data proprietà P, allora per un qualsiasi nuovo membro b della stessa classe Q si ipotizza il possesso della medesima proprietà P.

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  ANALOGIA

Varie nozioni di similarità:

PER EGUAGLIANZA DELLA FORMA; PER EGUAGLIANZA DELLA PROPORZIONE; PER ANALOGIA DEGLI ATTRIBUTI ESSENZIALI; PER POSSESSO DI ALCUNI ATTRIBUTI IN COMUNE; PER POSSESSO DI ALCUNI ATTRIBUTI IN COMUNE PUR IN PRESENZA DI TRATTI NON IN COMUNE (ANALOGIA POSITIVA-NEGATIVA- NEUTRA)

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INFERENZA INDUTTIVA E INFERENZA ANALOGICA

Sono connesse tra loro se si considera soloL’ANALOGIA POSITIVA, ma sono irriducibilil’una all’altra se si considera anche l’ANALOGIA NEGATIVA.In quest’ultimo caso questi due tipi di inferenzarisultano essere complementari tra loro e utiliin situazioni differenti.

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             INFERENZA INDUTTIVA E INFERENZA ANALOGICA

L’INFERENZA INDUTTIVA è utile quando nonsappiamo con precisione come i casi osservatidifferiscano tra loro, e quindi non ne conosciamoesattamente l’ANALOGIA NEGATIVA, per cui unaumento del numero dei casi può aiutarci a trarrequalche conclusione su di essi.L’INFERENZA ANALOGICA è utile quando non abbiamo osservato un numero elevato di casi, ma conosciamo con sufficiente precisione tantol’ANALOGIA POSITIVA quanto l’ANALOGIANEGATIVA dei relativamente pochi casi osservatiper cui l’analogia osservata può aiutarci a trarrequalche conclusione su di essi.

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INDUZIONE E ANALOGIASono PROCESSI FALLIBILI: procedere sulla base di essi comporta la rinuncia alla CERTEZZA propria della DEDUZIONE.Quella che possiamo chiamare la LOGICADELLA SCOPERTA ammette dunque il carattere strutturale e ineliminabile dellaINCERTEZZA e cerca di costruire su di esso.Questa logica, pertanto, riconosce l’illusorietàdell’obiettivo di acquisire una certezza assoluta e lo sostituisce con quello di disporre di strumenti per l’estensione della nostra conoscenza fallibili ma corredati di PROCEDURE DI CONTROLLO che consentano di riconoscere le anomalie e di correggerle.

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Processi balistici e non balistici: U.Neissen

Processi balistici Processi non balistici

Catena di riflessi nelsistema motorio centrale

Espressione del pensiero critico

Memoriaconseguenze

passate

Previsione delle

conseguenze

Sequenze memorizzate e riprodotte senza pensiero critico

Processi creativi

Capacità di affrontare i breakdown

Processi automatici di azione-reazione

Sequenze di percezione e azione

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Dai processi balistici a quelli non balistici Attività Parametro di

valutazioneSpecificità Apprendiment

o e trasferibilità

Esempi

Processi non balistici

4Pensiero critico

Capacità

Costruzione di soluzioni Creazione di nuovi contesti

Apprendimento etrasferimento per processi astrattivi

Costruzione di modelli, interpretazione di fenomeni

LEGO

3Percezione e Azione

CompetenzaKnow how

Catene circolari dipercezione azione previsione percezione …

Apprendimento specifico e contestualizzatoTrasferibilità parziale (capacità previsionali in altre situazioni)

Portiere davanti al rigoreProcessi da “buon venditore”

2Sequenze balistiche concatenate

AbilitàSkill

Attivazione di catene di azioni riflesse senza pensiero critico

Guidato dall’apprendimento Non trasferibili da un contesto a un altro

Guida autoInserimento ordine Iter

amministrativo

PROCESSIBALISTICI

1Processi automatici

EsecuzionePerformance

Meccanismi di Azione-reazione (Principi selettivi)

Non c’è né apprendimento né trasferibilità, ma solo rafforzamento

Reazione a stimolo luminoso o sonoro

Timbratura cartellino

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Dai processi balistici a quelli non balistici

Fonte : Silvano Tagliagambe TED 2002

AttivitàParametro di valutazione Conoscenze Esempi

4 Pensiero critico

Capacità

Complesse e difficilmente formalizzabili

Costruzione di modelli, interpretazione di fenomeni, simulazioni,

Gestione progetti complessi

3 Percezione e Azione

CompetenzaKnow how Articolate

Conoscenza e supporto prodotti Tecniche di projct mgmt

Processi da “buon venditore”

2

Sequenze concatenate di processi automatici

AbilitàSkill

(semplici)Inserimento ordine

Iter amministrativo standard

1 Processi automatici

EsecuzionePerformance

(elementari)Timbratura cartellino

Controllo stato manutenzione

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Le diverse fasi dell’apprendimento

Simulazione• Osservazione• Imitazione• Pratica

Conoscenze tacite

Conoscenze esplicite

Conoscenze collettive

Conoscenze individuali

Fonte Elab CCP da Ikujiro Nonaka A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation; ‘Organization Science’

Socializzazione

Esternalizzazione

Interiorizzazione

Combinazione

Formalizzazione• Modellazione• Verbalizzazione• Rappresentazione

Estensione• Networking• Communities• Arricchimento delle

conoscenze

Condivisione• Condivisione esperienze• Learning by doing

Lezioni tradizionali

Gruppi lavoro

Studio tradizionale

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Conoscenze tacite

Conoscenze esplicite

Conoscenze collettive

Conoscenze individuali

Micro eventi (on-line) partecipati

Corsi off-linericerche online

Eventi, lezioni live

Ambienti ad personam

Lezioni tradizionali

Gruppi lavoro

Studio tradizionale

Elementi didattici e tecnologie per l’apprendimento

Utilizzo di :Piattaforma e-learningProfiling

Fruizione di :Corsi, Learning ObjectDigital Asset

Utilizzo di : VideoconferenzeChat, Forum

Creazione di :Corsi - Broadcast live Contributi multimedialiNewsletter

Fonte Elab CCP da Ikujiro Nonaka A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation; ‘Organization Science’

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PBL- PROBLEM BASED LEARNING

Dimensione operativa della conoscenzaSpostare l’attenzione da concetti e nozioni a problemi, schemi d’azione e comportamenti

Da dati certi e inoppugnabili procedimento induttivo generalizzazioni induttive leggi

     STILE INDUTTIVO

Problema

Tentativo teorico di soluzione

Procedura di individuazione ed eliminazione dell’erroreProcesso nella

soluzione dei problemi

P1

Problemapiù avanzatoP2

TT

EE

La conoscenza non come apprendimento di regole e concetti ma come risultato di una costruzione collettiva la cui efficacia è data dalla partecipazione a questo processo

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Il cuore di un’ambiente di apprendimento costruttivista sono:

I PROBLEMI E I PROGETTI

Destrutturati, non a soluzione unica, autentici

3. GLI AMBIENTI FAVOREVOLI ALL’APPRENDIMENTODELLE COMPETENZE SCIENTIFICHE.

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PBL- PROBLEM BASED LEARNING

• Dimensione operativa della conoscenzaSpostare l’attenzione da DEFINIZIONI e NOZIONI ALLA CAPACITà DI INQUADRARE E RISOLVERE PROBLEMI, a schemi d’azione e comportamenti

Da dati certi e inoppugnabili procedimento induttivo generalizzazioni induttive leggi

     STILE INDUTTIVO

Problema

Tentativo teorico di soluzione

Procedura di individuazione ed eliminazione dell’erroreProcesso nella

soluzione dei problemi

P1

Problemapiù avanzatoP2

TT

EE

• La conoscenza non come apprendimento di regole e concetti ma come risultato di una costruzione collettiva la cui efficacia è data dalla partecipazione a questo processo

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L’Apprendimento SIGNIFICATIVO

In un ambiente COSTRUTTIVISTICO l’apprendimento deve essere:

attivo; collaborativo; conversazionale; riflessivo; contestualizzato; intenzionale; costruttivo.

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                            JONASSEN: L’ AMBIENTE                   D’APPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICO

Un AMBIENTE COSTRUTTIVISTICO deve:

  dare enfasi alla costruzione della conoscenza e non alla       sua riproduzione; evitare eccessive semplificazioni nel rappresentare la       complessità delle situazioni reali; presentare compiti autentici (contestualizzare piuttosto       che astrarre); offrire ambienti d’apprendimento derivati dal mondo    reale, basati su casi, piuttosto che sequenze istruttive        predeterminate;   offrire rappresentazioni multiple della realtà;   favorire la riflessione e il ragionamento; permettere costruzioni di conoscenze dipendenti dal        contesto e dal contenuto; favorire la costruzione cooperativa della conoscenza,        attraverso la collaborazione con altri.

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Fattorisocio

ambientali

StrumentiCollaborativi

StrumentiCognitivi

Risorseper la

Informazione

CasiCorrelati

StrumentiPer la

Valutazione

ProblemiProgetti

Fattorisocio

ambientali

StrumentiCollaborativi

StrumentiCognitivi

Risorseper la

Informazione

CasiCorrelati

StrumentiPer la

Valutazione

ProblemiProgetti

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CHE COS’È UNA TEORIA SCIENTIFICA

Una teoria scientifica è un modello o un insieme di modelli che spiegano i dati osservativi a disposizione, e che offrono predizioni che possono essere verificate. Nella scienza, una teoria non può essere mai completamente provata, perché non é possibile assumere che conosciamo tutto ciò che c’è da conoscere (compresi eventuali elementi che potrebbero confutare la teoria). Invece, le teorie che spiegano le osservazioni vengono accettate finché un'altra osservazione non è in disaccordo con esse. In tal caso, la teoria incriminata viene eliminata del tutto oppure, se possibile, cambiata leggermente per poter comprendere l'osservazione.Esempi di teorie che sono state rigettate sono l'evoluzione Lamarkiana e la teoria geocentrica dell'Universo. Le osservazioni sono state sufficienti per dichiararle false, e teorie migliori hanno preso il loro posto.

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La centralità del rapporto tra Problemi, Casi correlati, La centralità del rapporto tra Problemi, Casi correlati, Strumenti cognitivi e Risorse per l’informazione emerge Strumenti cognitivi e Risorse per l’informazione emerge conconla CONCEZIONE la CONCEZIONE STRUTTURALISTICASTRUTTURALISTICA delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

Concezione linguistica

Concezione strutturalistica

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

Le mappe come metafora della concezione strutturalistica

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

Fu Carnap a suggerire nella sua opera Costruzione logica del mondo, del 1928, una metafora alternativa:

La mappa come modello delle proprietà strutturali

Rappresentazione topologica (non le distanze ma le disposizioni e le relazioni)

Confronto di rappresentazione del contesto tra più teorie:

•Complesso di relazionipresenti nelle diverse teorie

Diverse rappresentazioni cartografiche interrelate tra loro e sui diversi aspetti della stessa realtà

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

Critica alla:

isolabilità e neutralità dei dati osservativi e degli enunciati che li esprimono e alla indipendenza da presupposti teorici

Gli oggetti da osservare sono dati e riconoscibili solo unitamente alle relazioni con altri oggetti

Toulmin 1968 e Hanson 1971

Le teorie servono per:

• Dare ordine e regolarità a un complesso di dati

• Organizzare un campo di fenomeni in una struttura relazionale

Regole di proiezione

Rilevazione sul campo

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

Hanson 1958 : critica a Berkeley

Analisi delle figure ambigue

Cosa cambia nelle diverse letture dell’immagine?

L’organizzazione della figura

Ovvero

Il complesso delle relazioni che collegano gli elementi e

quindi l’interpretazione di questi ultimi

• L’organizzazione di una figura non è qualcosa che venga registrato sulla retina assieme ad altri particolari

• La struttura della figura emerge nell’atto del vederla (retroazione dei processi secondari sui processi primari)

QuickTime™ e undecompressore TIFF (Non compresso)

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

La visione di un tubo a raggi X e l’interpretazione dell’oggetto sono sono due componenti inscindibilidue componenti inscindibili

Musica

•Il filo

•La disposizione

Dipinto

•Il suono (le note)

•La composizione

•Il colore

•La distribuzione

Tessuto

analogamente

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La concezione La concezione strutturalisticastrutturalistica delle teorie scientifiche delle teorie scientifiche

• Visione entro un contesto che ne determina il modo di lettura

• Non limitarsi allo specifico contesto ma valutare possibili alternative

• Aggiungere interpretazioni

Non possono essere applicate nozioni di verità, probabilità, falsificazione ma solo di efficienza dell’ordine e regolarità

Osservazioni input

Osservazionioutput

Una teoria non è una scatola nera

Le teorie coincidono con l’ordine e la struttura stessa dei fenomeni

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ESEMPIO DELL’INCIDENZA DEL CONTESTO

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ESEMPIO DELL’INCIDENZA DEL CONTESTO

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LE COMPONENTI DI UNA TEORIA SCIENTIFICALE COMPONENTI DI UNA TEORIA SCIENTIFICA

• Le generalizzazioni simboliche

Forme schematiche la cui espressione simbolica cambia da applicazione ad applicazione

Esempi standard di problemi risolti (dimestichezza con il linguaggio e conoscenza della natura)

Stimolo per la scoperta

Relazioni di somiglianza

Applicazione 1

Applicazione 2

Applicazione 3

• Gli esemplari

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LE COMPONENTI DI UNA TEORIA SCIENTIFICA:ESEMPILE COMPONENTI DI UNA TEORIA SCIENTIFICA:ESEMPI

• Le generalizzazioni simboliche

Relazioni di somiglianza

Applicazione Legge di Coulomb nel campo elettrico

Applicazione al Sole e alla Terra

Applicazione alla Terra e

alla Luna

• Gli esemplari

F = maF = maPredicato: x è una meccanica classica

Un oggetto x è una meccanica classica delle particelle in caso di presenza di:3 funzioni: f(forza) m(massa) p(posizione)2 insiemi : I (insieme delle particelle)

t (intervallo di tempo)

e ovviamente la relazione f=max è così una struttura determinata

F = G

m1 m2

r2

Legge di gravitazione universale

Applicazione al sistema solare

F=k

q1 q2

r2

Sneed 1971 The logical structure of Mathematical Phisics

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Problema reale

Modello matematico

Analisi qualitativa

AlgoritmiModellisticanumerica

Risoluzione al calcolatore

La modellistica matematica

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La Modellistica Matematica

Con il termine modellistica matematica si intende dunque il processo che si sviluppa attraverso l'interpretazione di un determinato problema, la rappresentazione dello stesso problema mediante il linguaggio e le equazioni della matematica, l'analisi di tali equazioni, nonché l'individuazione di metodi di simulazione numerica idonei ad approssimarle, e infine, I'implementazione di tali metodi su calcolatore tramite opportuni algoritmi.Qualunque ne sia la motivazione, grazie alla modellistica matematica un problema del mondo reale viene trasferito dall'unverso che gli è proprio in iin altro habitat in cui può essere analizzato più convenientemente, risolto per via numerica,indi ricondotto al suo ambito originario previa visualizzazione e interpretazione dei risultati ottenuti.

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Rapporto tra il Modello Matematico e la Realtà

Il modello non esprime necessariamente l'intima e reale essenza del problema (la realtà è spesso così complessa da non lasciarsi rappresentare in modo esaustivo con formule matematiche), ma deve fornirne una SINTESI UTILE.La matematica aiuta a vedere e a capire la natura intrinseca di un problema, a determinare quali caratteristiche sono rilevanti e quali non lo sono, e, di conseguenza, a sviluppare una rappresentazione che contiene l'essenza del problema stesso.Una caratteristica della sfera d'indagine matematica presente in questo processo è l'ASTRAZIONE, ovvero la capacità di identificare caratteristiche comuni in campi differenti, così che idee generali possano essere elaborate a priori e applicate di conseguenza a situazioni fra loro assai diverse.

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Carattere interdisciplinare della modellistica matematica

La presenza di laboratori sperimentali e di gallerie del vento, di specialisti nell’analisi teorica, nell’informatica e nelle scienze fondamentali, quali la fisica e la chimica, e nei settori più spiccatamente tecnologici, e anche nell’architettura, nella grafica avanzata e nel design, è l’elemento distintivo di una CULTURA POLITECNICA e può fungere da elemento catalizzatore e propulsivo di una DISCIPLINA INTERSETTORIALE quale è la modellistica matematica.

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La Modellistica Numerica/1

L'obiettivo primario per un matematico applicato è la risoluzione effettiva del problema. I problemi matematici formulati nell'ambito della modellistica non sono quasi mai risolubili per via analitica.I teoremi dell'analisi matematica e della geometria, seppur fondamentali per stabilire se il problema sia "ben posto" o meno, assai raramente hanno natura costruttiva atta a indicare un processo di rappresentazione esplicita della soluzione. E’ pertanto necessario sviluppare METODOLOGIE DI APPROSSIMAZIONE che, in ogni circostanza, conducano ad algoritmi che rendano possibile la risoluzione su calcolatore.Il compito di trasformare una procedura matematica in un programma di calcolo corretto richiede attenzione alla struttura, efficienza, accuratezza e affidabilità.

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La scelta di un metodo numerico non può prescindere da una conoscenza adeguata delle proprietà qualitative della soluzione del modello matematico, del suo comportamento rispetto alle variabili spaziali e temporali, delle sue proprietà di regolarità e stabilità. E’ pertanto giustificato l'uso del termine MODELLISTICA NUMERICA che generalmente si adotta a tale riguardo. Essa è una SCIENZA INTERDISCIPLINARE, che si trova alla confluenza di vari settori, quali la matematica, l'informatica e le scienze applicate e richiede, appunto,INTERMEDIAZIONE tra tutti questi settori.

La Modellistica Numerica/2

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Pre-processing

Modellisticanumerica

Modellisticamatematica

Interazioni fra mondo reale e modellistica

Post-processing e validazione

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Interazioni fra mondo reale e modellistica

Intrinseco al concetto di modello numerico vi è quello di approssimazione, e dunque di errore. La modellistica numerica mira a garantire che l'errore sia piccolo e controllabile e a sviluppare algoritmi di risoluzione efficienti. La controllabilità è un requisito cruciale per un modello numerico: l'analisi numerica fornisce stime dell'errore che garantiscano che esso stia al di sotto di una soglia di precisione fissata a priori (la ben nota tolleranza percentuale accettabile dall'ingegnere). A tale scopo vengono progettati algoritmi adattivi, i quali, adottando una procedura di feedback a partire dai risultati già ottenuti, modificano i parametri della discretizzazione numerica e migliorano la qualità della soluzione. Ciò è reso possibile dalla analisi a posteriori (quella basata sulla conoscenza del residuo della soluzione calcolata), uno strumento supplementare di cui può giovarsi la modellistica numerica.

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Pre-processing

Analisi fenomenologica

Modellisticamatematica

Analisi preliminare

Analisi sperimentale

Avan-progetto

Modello geometrico

Analisi di dati

CAD

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Analisi preliminare/1

A monte, i modelli matematici traggono linfa vitale dall'analisi fenomenologica e sperimentale. Le equazioni sono sempre ispirate da leggi fisiche fondamentali, quali le condizioni di equilibrio nella statica, o la conservazione della massa, dell'energia e del momento nella dinamica dei mezzi continui. In tali equazioni, gli aspetti inerenti la reologia dei materiali, l'individuazione delle condizioni al contorno, nonché la determinazione dimensionale dei coefficienti e dei parametri caratteristici, sono fornite dall'analisi ingegneristica.

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Analisi preliminare/2

Ulteriore elemento distintivo dell'analisi preliminare è, in molti casi, la costruzione di un modello geometrico, ovvero la rappresentazione, attraverso modellatori solidi o strumenti di CAD, della regione tridimensionale entro cui le equazioni andranno risolte. Si pensi, per esempio, alla complessità del modello geometrico necessario a rappresentare un aereo in configurazione completa, partendo da un design preliminare, prima di intraprenderne la simulazione numerica.

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Designpreliminare

Dal design preliminare alla simulazione numerica

CAD

Simulazione numerica

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Post - processing

Visualizzazione eanalisi dei risultati

Modellistica matematica

Analisi a posteriori

Confronto con i casi test sperimentali

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A valle del processo, la complessità dei risultati numerici ottenuti da un modello rende necessaria una loro analisi in forma logicamente organizzata, e una verifica alla luce delle prove sperimentali disponibili, ma, soprattutto, dell'intuizione dell'ingegnere. Quest'analisi retroattiva può, a sua volta, innescare un processo iterativo di modifica del modello (nelle equazioni e/o nei parametri che lo definiscono), sino a quando i risultati ottenuti su una classe significativa di casi di studio non siano ritenuti soddisfacenti da chi ha posto il problema.

Analisi a posteriori

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Progetto

Analisi delle prestazioni

Progettazione aerodinamicaSettore aeronautico/automobilistico

CAD

requisiti

Dall’avan-progetto al progetto

Galleria del vento

Avan-progetto

Modelli numerici

uso complementare

Forma accettabile ?

si

no

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SIMULAZIONEPer simulazione si intende un modello della realtà che consente di valutare e prevedere lo svolgersi dinamico di una serie di eventi susseguenti all'imposizione di certe condizioni da parte dell'analista o dell'utente. Un simulatore di volo, ad esempio, consente di prevedere il comportamento dell'aeromobile a fronte delle sue caratteristiche e dei comandi del pilota.Le simulazioni sono uno strumento sperimentale molto potente e si avvalgono delle possibilità di calcolo offerte dall'informatica; la simulazione, infatti, non è altro che la trasposizione in termini logico-matematica-procedurali di un "modello concettuale" della realtà; tale modello concettuale può essere definito come l'insieme di processi che hanno luogo nel sistema valutato e il cui insieme permette di comprendere le logiche di funzionamento del sistema stesso.

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SIMULAZIONE: ESEMPIO

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Che cos’è la Realtà Virtuale ?

Il termine Realtà Virtuale nasce nel 1988, in un’intervista a Jaron Lanier “A Portrait of the Young Visionary”.

Lanier:

“La VR è una tecnologia usata per SINTETIZZARE UNA REALTÀ CONDIVISA. Ricrea la nostra relazione con il mondo fisico in un nuovo piano. Non influisce sul mondo soggettivo e non ha niente a che fare direttamente con ciò che è nel cervello. Ha a che fare solo con cosa i nostri organi sensoriali percepiscono.

Nella VR non c’è bisogno di una singola metafora, come accade per il computer. Siamo abituati a cambiare contesto nella vita reale: è normale comportarsi diversamente in luoghi diversi.”

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Che cos’è la Realtà Virtuale ?La Realtà Virtuale (VR) è “faticosamente” definibile…

Dickelman:Un AMBIENTE GENERATO DAL COMPUTER CHE SIMULA LA REALTÀ in modo che i sensi lo possano percepire.

Withrow:UN’INTERFACCIA UMANO-COMPUTER in cui un computer crea un ambiente immersivo che risponde interattivamente ed è controllato dal comportamento dell’utente.umsebiz.com:Una SIMULAZIONE INFORMATICA TRIDIMENSIONALE che risponde così realisticamente agli input da far sembrare di vivere in un altro mondo.

Mavericks of the mind:Una TECNOLOGIA INTERATTIVA che controlla totalmente gli input sensoriali e crea la convincente illusione di essere completamente immersi in un mondo generato dal computer.

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Che cos’è la Realtà Virtuale ?

Immersività

Presenza

Utente

Interazione

Computer

Simulazione

Ambiente

Sensi

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Il CyberspazioDa tempo la fantascienza aveva intuito le potenzialità degli strumenti della VR. Ma la VR non era ancora nata…

Uno dei padri morali della VR è considerato Philip K. Dick, con UBIK (1969).La VR è creata direttamente con stimo-lazioni sensoriali su corpi in animazione sospesa.

Nel 1984 Gibson scrive Neuromancer e introduce il Cyberspace, l’insieme delle informazioni di una rete di computer.

Oggi comunemente si definisce Cyberspazio il Virtual Environment (VE) che Internet crea con tutti i servizi e le informazioni da esso fornite.

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Applicazioni: architetturaFare in modo che gli utenti possano esplorare in tempo reale una scena 3D che rappresenta un ambiente architettonico.

Valutare gli spazi, l’illuminazione, i materiali, l’acustica.

Usare la VR come tool di modellazione per analizzare gli spazi “dall’interno” e valutare differenti scelte di progetto.

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Applicazioni: arte

Ricostruire opere d’arte o ambienti artistici che il tempo ha deteriorato o distrutto per permetterne la conservazione.

Permettere l’accesso del pubblico a monumenti che non possono normalmente essere visitati.

Fornire assistenza per azioni di restauro.

La VR stessa può essere usata per creare opere d’arte.

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Applicazioni: istruzioneE’ possibile apprendere nuovi concetti in maniera interattiva, cosa che facilita l’apprendimento e lo rende più efficace.

La VR è una tecnologia di grande impatto ed è dunque per suanatura più stimolante e coin-volgente.

Costituisce uno strumento di supporto per gli insegnanti.

L’insegnamento a distanza è realisticamente realizzabile.

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Applicazioni: addestramentoTramite l’uso di simulatori la VR consente di addestrare personale per ridurre i rischi dovuti all’addestramento reale svolto in condizioni pericolose (soldati, piloti, chirurghi etc.)

Permette di simulare condizioni di rischio non riproducibili nella realtà.

Riduce i costi potendo simulare più piattaforme diverse con poche modifiche.

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Applicazioni: medicinaE’ possibile simulare un’operazione chirurgica non solo a fini di addestramento, ma anche per pianificare un’operazione reale sulla base dei dati fisicamente rilevati sul paziente.

Oltre che per la chirurgia, è possibile addestrare i medici sulla palpazione dei tessuti, l’inserzione di aghi, etc.

E’ uno strumento utilissimo per la riabilitazione e per trattare particolari sindromi di fobia e panico.

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Applicazioni: industriaLa modellazione CAD evolve in Virtual Prototyping (VP). La VP consente di ridurre i costi di dei prototipi facendo eseguire verifiche in sede virtuale prima della costruzione fisica.

Consente inoltre progetta-zione e verifica collaborativa.

E’ possibile simulare i processi e linee produttive e individuarne tempestivamente i possibili problemi.

VR come strumento di marketing per presentazioni.

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Applicazioni: intrattenimentoUno dei più redditizi campi applicativi è l’intrattenimento. L’industria videoludica ha dato un’enorme spinta tecnologica che ha prodotto aumenti di performance e riduzione dei costi.

I simulatori, oltre che utili per il training, sono strumenti di intrattenimento molto attraenti.

La VR e il suo “indotto” sono efficaci mezzi e affascinanti temi per il cinema.

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VR & VideoGames (VG)

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VR e Cinema

RIVELAZIONI (1995, Barry Levinson)

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VR e CinemaNIRVANA (1997, Gabriele Salvatores)

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VR e CinemaMATRIX (1999, Wachoski Bros.)

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Sfide per il futuroNaturalezza dell’interazione:Piena e corretta interpretazione delle azioni: sensori, speech recognition.

REALISMO DELLE RAPPRESENTAZIONI:Ritorno realistico su tutti i canali sensoriali e motori. In particolare affrontare le problematiche di:

Tatto: utilizzo di interfacce indossabili che forniscano sensazioni tattili;

Movimento: interfacce per la locomozione;

Olfatto: analizzatore e sintetizzatore olfattivo;

Stimolazione nervosa diretta. Eccitante ma disturbante.

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REALTA’ VIRTUALE E REALTA’ AUMENTATA

La REALTA’ VIRTUALE (VR) mira a presentarsi come un DOPPIO del mondo reale o una sua ALTERNATIVA;la REALTA’ AUMENTATA (AR) mira invece ad ARRICCHIRE la realtà di INFORMAZIONI utili per l'espletamento di compiti complessi.

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Esempio di biopsia guidata da un sistema AR che mette in evidenza il profilo ecografico

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Esempio di sovrapposizione di informazioni 3D ricavate da una risonanza magnetica per applicazioni in chirurgia ortopedica.

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Il chirurgo prova un sistema di AR applicabile ad interventi in laparoscopia.

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In rosso è evidente l'immagine di sintesi sovraimpessa a quella reale dal sistema di AR. L'immagine 3D può essere generata da vari strumenti diagnostici (ecografie 3D, TAC, RMN) e in taluni casi anche aggiornata in tempo reale.

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  LA RETEIl fenomeno Rete è l’insieme combinato di :

• Tecnologia (strutture, topologie, sistemi di relazione,    supporti fisici, logici, software, protocolli, standard…)

• Modelli (astrazione e relative rilevanze concettuali)

• L’ambiente (sistemi di relazione presenti : sociali,    organizzativi, comportamenti individuali e collettivi:    communities, privacy, riservatezza, identità, business, … )

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Ruolo Ruolo della della RETERETE

Infrastrutture Infrastrutture Modello del mondo e Modello del mondo e della realtàdella realtàAmbienteAmbiente

Nuovi tipi di gruppi Nuovi tipi di gruppi Nuove modalità creazione soggetti Nuove modalità creazione soggetti collettivicollettivi

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La Rete come…La Rete come…

Cosa succede al concetto di Rete?Cosa succede al concetto di Rete?

Infrastruttura

Tecnologie, servizi , applicazioni …

Ambiente

Modalità di formazione di

nuove comunità

ModelloModello

Modelli di interazione, Modelli di interazione, topologie, gerarchie …topologie, gerarchie …

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La rete globale della ricerca

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La Rete GARR

RETI INDISPENSABILIPER IMPLEMENTARE:

AMBIENTI DI APPRENDIMENTO; COMUNITA’ DI APPRENDIMENTO

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PROBLEMA CRUCIALE

Quale ORGANIZZAZIONE SCOLASTICA, quale MODELLO DI EROGAZIONE DEI SAPERI e quale forma di RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA risultano funzionali al MODELLO A RETE e alla piena affermazione della sua efficacia?

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SCUOLA COME CAPITALE SOCIALE e RELAZIONALE

Assumere la scuola come risorsa e come capitale sociale significa affermare che l’insegnamento/apprendimento è una delle fonti primarie di struttura e di organizzazione sociale, di costituzione di una COMUNITA’

DI SAPERE E DI PRATICA.

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Soggetti collettivi : comunità e relazioniD

imen

sio

ne

part

ecip

ati

va

•Completezza archivi•Facilità di accesso•Velocità di consultazione

Comunità di Sapere e di Pratica

• Istanza di partecipazione• Scambio di opinioni ed

esperienze

Sono caratterizzate da: Impegno reciproco; Impresa comune; Repertorio comune e sfondo condiviso

Comunità di Interesse

Comunità di Partecipazion

e

Dimensione informativa

Soggetto A

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SCUOLA COME CAPITALE SOCIALE E RELAZIONALE

Entrare a far parte di una COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA e contribuire ad arricchirla significa non solo entrare nella sua CONFIGURAZIONE INTERNA, ma anche nel sistema di RELAZIONI CHE ESSA INTRATTIENE CON L’AMBIENTE ESTERNO E CON IL RESTO DEL MONDO.

Le comunità di sapere e di pratica sono sia FONTI DI CONFINI, sia CONTESTI PER LA CREAZIONE DI CONNESSIONI A VASTO RAGGIO.

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COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA E INTERMEDIAZIONE

Lo strumento di supporto delle relazioni tra un comunità di sapere e di pratica e l’ambiente esterno è l’INTERMEDIAZIONE, un’attività complessa che esige la capacità di legare i saperi e le pratiche, facilitando le TRANSAZIONI e i PASSAGGI tra essi e di promuovere un apprendimento capace di introdurre in un sapere e in una pratica elementi di altri saperi e di altre pratiche.

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COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA E INTERMEDIAZIONE

La rilevanza e la funzionalità delle comunità di sapere e di pratica non viene perciò attenuata, ma viene al contrario arricchita e potenziata dalla formazione di configurazioni sempre più vaste.

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APPRENDIMENTO, COMPETENZE E PRATICHE

L’apprendimento soffre sia quando l’esperienza pratica e la competenza sono TROPPO VICINI, sia quando sono TROPPO DISTANTI.

Poiché crea una TENSIONE tra esperienza pratica e competenza, L’ATTRAVERSAMENTO DEI CONFINI delle comunità di sapere e di pratica è un processo, attraverso il quale l’apprendimento viene potenzialmente favorito, a patto che la distanza con il sapere e la pratica di partenza non sia eccessiva.

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Dall’intersoggettività all’intelligenza connettivaDall’intersoggettività all’intelligenza connettiva

     La conoscenza è dinamica e incompleta• Sviluppo delle alternative• Accordarsi sulle premesse per la

selezione

• Ragionamento distribuito e ruolo della comunicazione

• Il pensiero come forma di connessione tra persone e gruppi

• Sviluppo di teorie sistemiche per sistemi multiagente le quali prevedono la possibilità, da parte di ciascun agente, di ragionare sulle proprie conoscenze e su quelle altrui, e permettono l’identificazione di conoscenze distribuite (distribuited knowledge) o condivise da un gruppo di agenti (common knowledge)

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L’intelligenza distribuita e la swarm intelligenceL’intelligenza distribuita e la swarm intelligence

Teoria dei Sistemi e sistemi a Rete

Swarm phoenomena

Sistemi viventi

Web

Sistemi cognitivi

Intelligenza Intelligenza distribuitadistribuita

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L’intelligenza distribuita e la swarm intelligenceL’intelligenza distribuita e la swarm intelligence

• Assenza di una cabina di regia• Ruolo della quantità dei messaggi e

delle interazioni tra i componenti• Kaufmann e i sistemi complessi

• Swarm intelligence: • Insetti, stormi di uccelli, branchi di

mammiferi• Periodo di incubazione prolungato

(diffusione e link dei nodi), dopo il quale si ha un’impennata nella crescita dell’intelligenza del sistema

• Flussi energetici, di materia e informativi

   Il modello di intelligenza distribuita è caratterizzato da:

Reti patchwork : cooperative, eterogenee e distribuite

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DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO                                      1

Il senso di questo passaggio può essere illustrato attraverso un proverbio africano citato e fatto proprio da Samuel Papert, l’inventore del Logo. Il proverbio è il seguente: “Se un uomo ha fame gli puoi dare un pesce, ma meglio ancora è dargli una lenza e insegnargli a pescare". A esso Papert aggiunge, di suo, la seguente considerazione: “Naturalmente, oltre ad avere conoscenze sulla pesca, è necessario anche disporre di buone lenze, ed è per questo che abbiamo bisogno di computer e di sapere dove si trovano le acque più ricche...".

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DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/2                                      

Questa metafora ha il pregio di costituire un’efficace integrazione tra esigenze teoriche e istanze che emergono dal mondo delle pratiche e delle tecnologie. Raccoglie pienamente ed esprime con semplicità l’idea di coevoluzione, basata sul presupposto che l'ambiente non sia una struttura imposta agli esseri viventi dall'esterno, ma sia in realtà uno “sfondo” alla cui costituzione e precisazione essi danno un contributo fondamentale, in quanto i loro sistemi nervosi centrali e i loro schemi percettivi e cognitivi non sono adattati a leggi naturali assolute, ma piuttosto a leggi naturali che operano in una struttura condizionata dalla loro stessa attività sensoria.

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DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/3

Pone al centro dell’attenzione non l’azione di sfamare e il soggetto che la compie, ma chi deve essere sfamato e la necessità di fornire a esso le risorse e gli strumenti per poter appagare i suoi bisogni non soltanto qui e ora, in questa specifica contingenza, ma anche in futuro e, possibilmente, per tutto l’arco della sua vita. Detto in termini più precisi e più rispondenti allo spirito del proverbio, sposta l’attenzione dai due soggetti implicati (chi dà e chi riceve) al processo di relazione interpersonale e di cooperazione tra di essi.

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DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/4

A questa prima “mossa” teorica essenziale Papert aggiunge, come corollario indispensabile, il riferimento imprescindibile alla conoscenza (sapere il più possibile non solo sull’attività della pesca, in modo da diventare il più possibile competenti in relazione a questa pratica, ma anche sull’ambiente naturale nel quale essa si deve esercitare, così da riuscire a localizzare le acque più ricche) e agli strumenti di cui occorre dotarsi (le buone lenze).

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IL MODELLO DELL’APPRENDISTATO COGNITIVO

Proposto da Allan Collins, da John Seely Brown e da Susan Newman e poi ripreso e sviluppato da Jonassen all’interno della sua teoria degli ambienti d’apprendimento di matrice costruttivistica.Come l’apprendistato tradizionale, quello pratico, l’apprendistato cognitivo si basa su tre momenti successivi:

1. osservazione2. strutturazione3. crescente capacità pratica

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DIFFERENZE TRA APPRENDISTATO COGNITIVO E                 APPRENDISTATO TRADIZIONALE

L’ Apprendistato Cognitivo mira a rafforzare la capacità di apprendere ad apprendere, quello che Bateson chiama “deutero-apprendimento”, concentrando quindi la propria attenzione soprattutto sui processi e sulle competenze metacognitive. A tal scopo l'esperto si pone, come obiettivo prioritario, quello di modellare e strutturare l'attività percettiva del principiante, proponendogli situazioni nelle quali quest’ultimo possa trarre dall’ osservazione del comportamento complessivo di chi lo guida non solo raffronti rispetto al proprio modo di affrontare e risolvere i problemi che gli vengono proposti, ma anche immediate valutazioni sull’efficacia delle soluzioni che sta mettendo in atto

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DALL’APPRENDISTATO TRADIZIONALE A QUELLO COGNITIVO                                                      1

Dall'apprendistato tradizionale quello cognitivo mutua le quattro fasi fondamentali per promuovere la competenza esperta:

l’apprendista osserva prima il maestro che mostra come fare e poi      lo imita (modelling); il maestro assiste di continuo il principiante, ne agevola il lavoro,    interviene secondo le necessità, dirige l’attenzione su un aspetto,      fornisce feedback (coaching): il maestro fornisce un sostegno in termini di stimoli e di risorse, pre-    imposta il lavoro (scaffolding); il maestro diminuisce progressivamente il supporto fornito per   lasciare via via maggiore autonomia e un crescente spazio di       responsabilità a chi apprende (fading).

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DALL’APPRENDISTATO TRADIZIONALE A QUELLO COGNITIVO                                                      2

A queste strategie di base se ne affiancano anche altre quali:

l’ articolazione (si incoraggiano gli studenti a verbalizzare la loro      esperienza); la riflessione (li si induce a confrontare i propri problemi con       quelli di un esperto); l’ esplorazione (li si spinge a porre e risolvere problemi in forma      nuova).

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LIVELLI RUOLO DOMANDA MODALITA’

IDENTITA’ SPONSOR CHI Riconoscimento

Individuale

VALORI MENTOR PERCHE’ ISPIRARE

CAPACITA’ DOCENTE COME STIMOLARE

BEHAVIOR COACH CHE COSA ADDESTRARE

AMBIENTE FACILITATORE

DOVE,

QUANDO

GESTIREECCEZIONI

LE FUNZIONI DELL’INSEGNANTE

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RINGRAZIAMENTI

GRAZIE DELL’ATTENZIONE!