Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro LTE – Laboratorio Tecnologie dellEducazione, Università di...

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Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro LTE – Laboratorio Tecnologie dell’Educazione, Università di Firenze 1 di 68 Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro Dott. Giovanni Bonaiuti Università di Firenze

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Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro

LTE – Laboratorio Tecnologie dell’Educazione, Università di Firenze

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Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro

Dott. Giovanni BonaiutiUniversità di Firenze

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Strategia didattica espositiva

Presentazione dell’informazione

Test della ricezione, del ricordo e della

comprensione

Pratica per applicare i principi a degli

esempi

Applicazione a problemi e

situazioni reali

Apprendimento per ricezione

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Strategia didattica basata sull’esperienza

Apprendimento per scoperta

Opportunità di agire e osservare le conseguenze delle

proprie azioni

Test della comprensione delle

relazioni causa-effetto

Test della comprensione dei principi generali

Applicazione a problemi e

situazioni reali

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Apprendimento per scoperta: le simulazioni

• L’uso didattico delle simulazioni, solitamente, rimanda al modello dell’inquiry based learning che vede gli studenti come piccoli scienziati

• Si ipotizza cioè che:

– si possa apprendere attraverso l’indagine empirica di fenomeni (specie in un setting controllato)

– gli studenti siano capaci, attraverso l’esplorazione, di fare ipotesi e congetture, ovvero: costruire autonomamente la conoscenza

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Gli studenti, lasciati soli, compiono errori a livello di …

1. Generazione di ipotesi1. Generazione di ipotesi• Non si identificano bene le variabili e/o le relazioni tra queste

• Paura dell’errore (“fear of rejection” che porta a evitare le ipotesi meno intuitive)

2. Progettazione dell’esperimento2. Progettazione dell’esperimento• Esperimenti inconcludenti (non si svolgono le giuste azioni)

• Esperimenti non efficaci (uso ripetitivo di esperimenti potenzialmente poco esplorativi)

• Errore della “conferma” (gli studenti cercano prevalentemente informazioni che verifichino le proprie ipotesi)

• Approccio ingegneristico (si cerca di ottenere un risultato piuttosto che comprendere il “modello”)

(da: Jan van der Meij (2007), Simulation-based inquiry learning with Simquest)

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… ma anche a livello di …

3. Interpretazione dei risultati3. Interpretazione dei risultati• Errori nella codifica dei dati (es. non si è capaci di leggere

correttamente i dati organizzati in tabelle)

• Errori nell’interpretazione di grafici (es. non si comprende il significato delle curve)

4. Regolazione4. Regolazione• Assenza di pianificazione (e/o di sistematicità)

• Monitoraggio insufficiente

• Tentativi scomposti (per prova ed errore)

(da: Jan van der Meij (2007), Simulation-based inquiry learning with Simquest)

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La questione del “carico cognitivo”

• La Cognitive Load Theory (CLT) elaborata da Sweller (e altri) propone un interessante schema per comprendere questo fenomeno:

Expertise dello studente

Complessità del contenuto

Metodi didattici

Carico cognitivo

Il carico cognitivo dipende dall’interazione tra l’expertise dello studente, la complessità del contenuto, e i metodi didattici usati nell’ambiente di apprendimento.

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Sono individuati tre diversi tipi di carico cognitivo

Carico cognitivo rilevante– È associato a processi che sono direttamente rilevanti per

l’apprendimento (inteso come “costruzione di schemi mentali” e acquisizione di maggiore automazione)

Carico cognitivo intrinseco– È determinato dall’interazione fra la natura dei materiali da

apprendere e il livello di expertise dello studente

Carico cognitivo estraneo– È associato a processi che non sono direttamente necessari

per l’apprendimento e che possono essere modificati dall’intervento didattico

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I tre tipi di carico cognitivo sono additivi

Risorse mentali

Carico cognitivo rilevante

Carico cognitivo intrinseco

Carico cognitivo estraneo

Carico cognitivo totale

Carico cognitivo intrinseco

Carico cognitivo estraneo

Carico cognitivo totale

Carico cognitivo rilevante

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Cosa occorre fare

Carico cognitivo intrinseco

• Chunking

• Sequencing

Carico cognitivo estraneo

• Evitare il sovraccarico della componente visiva o di quella uditiva della memoria di lavoro

• Facilitare la ricerca delle informazioni necessarie per completare un compito

Carico cognitivo rilevante• Aumentare la variabilità dei

problemi da risolvere• Proporre situazioni per

l’applicazione efficace degli schemi• Offrire occasioni per rivedere i

concetti attraverso l’applicazione

Diminuire Aumentare

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SimQuest propone una riconciliazione tra …

Apprendimento per scoperta

Apprendimento per ricezione

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Si cerca di rispondere su due livelli:

Pianificazione

Monitoraggio

Orientamento

Ipotesi

Esperimento

Interpretazioni

Valutazione

Cosa fare ora?

Cosa ho fatto?

Quali variabili?

Quali ipotesi?

Come fare?

Quali conclusioni?

Cosa ho appreso?

(da: Jan van der Meij (2007), Simulation-based inquiry learning with Simquest)

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Orientamento

• L’orientamento iniziale è necessario per consentire allo studente la costruzione delle prime idee sul dominio. Il software permette di fornire questo supporto iniziale in svariati modi (testi, testi e immagini, filmati, animazioni, ecc.)

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Generazione di ipotesi

• La generazione delle ipotesi riguarda un importante momento nel processo di apprendimento per scoperta. Gli studenti possono essere aiutati a formulare ipotesi circa le relazioni tra due o più variabili utilizzando le conoscenze acquisite nella fase precedente (di orientamento)

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Sperimentazione

• La fase di sperimentazione è necessaria per scoprire le proprietà del dominio. In questa fase lo studente può effettuare le sue scelte circa quali variabili utilizzare e in quale ordine. Anche in questo caso possono essere forniti dei feedback.

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Interpretazione dei dati e valutazione

Durante queste fasi lo studente:

• Interpreta, ovvero prova a dare un senso ai dati raccolti durante la fase sperimentale. Questo può richiedere l’estrazione e interpretazione di dati fornite mediante molteplici forme di rappresentazione: tabelle, grafici, animazioni, ecc.

• Valuta, ovvero compara i dati attesi (previsti nella fase di “generazione dell’ipotesi”) e, basandosi su questi dati, verifica se l’ipotesi regge o meno.

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Ringraziamenti:

Antonio Calvani (Università di Firenze)

Franco Landriscina (Lloyd Adriatico)

Jan van der Meij (University of Twente)

Il programma SimQuest è disponibile all’indirizzo:http://www.simquest.nl