Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro
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Le simulazioni. Una ipotesi di lavoro
Dott. Giovanni Bonaiuti
Università di Firenze
LTE – Laboratorio Tecnologie dell’Educazione, Università 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
Apprendimento per ricezione
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Applicazione a
problemi e
situazioni reali
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Strategia didattica basata sull’esperienza
Opportunità di
agire e osservare le
conseguenze delle
proprie azioni
Test della
comprensione delle
relazioni
causa-effetto
Test della
comprensione dei
principi generali
Apprendimento per scoperta
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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 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’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 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. 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
Carico
cognitivo
Complessità
del contenuto
Metodi
didattici
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 totale
Carico cognitivo
intrinseco
Carico cognitivo
estraneo
Carico cognitivo
rilevante
Carico cognitivo totale
Carico cognitivo
intrinseco
Carico cognitivo
estraneo
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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
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Aumentare
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SimQuest propone una riconciliazione tra …
Apprendimento per ricezione
Apprendimento per scoperta
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Si cerca di rispondere su due livelli:
Quali variabili?
Orientamento
Cosa fare ora?
Cosa ho fatto?
Pianificazione
Monitoraggio
Quali ipotesi?
Ipotesi
Esperimento
Come fare?
Interpretazioni
Quali conclusioni?
Valutazione
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
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