Migliorare l'apprendimento stemperando la complessità didatticaDall'uso di materiali concreti o astratti, al ritorno immediato o ritardato, ci sono dibattiti rampanti sulle migliori strategie didattiche da utilizzare. Ma, in realtà, migliorare l'istruzione non è così semplice come scegliere una tecnica rispetto ad un'altra.


I ricercatori della Carnegie Mellon University (CMU) e della Temple University hano esplorato il panorama della ricerca educativa e hanno scoperto che, poichè il miglioramento dell'apprendimento dipende da molti fattori diversi, ci sono in realtà più di 205,000 miliardi di opzioni didattiche disponibili.

 


Nella rivista Science i ricercatori analizzano esattamente quanto è complicato migliorare l'istruzione, se si considera la combinazione di diverse dimensioni (spaziatura della pratica, studio di esempi o pratica delle procedure, per citarne alcune) con variazioni nel dosaggio ideale e nelle esigenze degli studenti mentre imparano. I ricercatori offrono una nuova prospettiva sulla ricerca educativa, concentrandosi su degli approcci conclusivi che hanno un impatto vero sull'apprendimento in aula.


I risultati sono stati pubblicati solo una settimana dopo che la CMU ha lanciato la Simon Initiative per accelerare l'uso dell'apprendimento della scienza e della tecnologia per migliorare l'apprendimento degli studenti. Così chiamata in onore del lavoro del compianto Herbert Simon, premio Nobel e professore della CMU, l'iniziativa intende valorizzare decenni di raccolta dati e di ricerca della CMU per migliorare i risultati scolastici degli studenti di tutto il mondo.


"Non ci sono solo due modi per insegnare, come i nostri dibattiti di istruzione spesso sembrano indicare", ha detto l'autore Ken Koedinger, professore di interazione uomo-computer alla Carnegie Mellon, direttore del Pittsburgh Science of Learning Center (PSLC) e coordinatore della Simon Initiative. "Ci sono migliaia di miliardi di possibili modi per insegnare. Parte della sfida della complessità didattica è che l'istruzione non è «uno-va-bene-per-tutto» e le forme ottimali di istruzione dipendono da dettagli, come ad esempio quanto conosce già lo scolaro e se si punta un fatto, un concetto o un'abilità di pensiero".


Per lo studio, Koedinger, Julie Booth della Temple e David Klahr della CMU hanno indagato sulla ricerca educativa esistente per dimostrare che lo spazio è troppo ampio, con troppe possibilità perchè semplici studi possano determinare quali tecniche funzionano, per quali studenti, in momenti diversi di apprendimento.


"Come ricercatori dell'apprendimento, ci sentiamo frustrati quando il nostro lavoro non sembra avere un impatto sul sistema educativo", ha detto Booth, assistente professore di psicologia dell'educazione alla Temple, che ha ricevuto il suo PhD in psicologia alla Carnegie Mellon. "Ma gran parte del lavoro su questi principi di apprendimento sono stati condotti in laboratorio. Dobbiamo spostare la nostra attenzione per determinare quando, e per chi, queste tecniche funzionano nelle aule del mondo reale".


Per domare la complessità didattica e massimizzare il potenziale di migliorare la ricerca dietro la pratica educativa e l'apprendimento degli studenti, i ricercatori formulano 5 raccomandazioni:

  1. Poiché è impossibile provare tutte le opzioni educative (più di 205,000 miliardi) per scoprire ciò che funziona meglio, la ricerca dovrebbe concentrarsi su come le diverse forme di istruzione soddisfano le esigenze funzionali diverse, come ad esempio quali metodi sono i migliori per imparare a ricordare i fatti, quali sono migliori per imparare a indurre competenze generali, e quali sono i migliori per imparare a dare un senso a concetti e principi.
  2. Sono necessari ulteriori esperimenti per determinare come le diverse tecniche di istruzione migliorano le diverse funzioni di apprendimento. Ad esempio, il modo ottimale per memorizzare i fatti può essere un buon sistema per imparare ad indurre abilità generali.
  3. Approfittare delle tecnologie didattiche per capire meglio come le persone imparano e quali dimensioni didattiche possono o non possono essere trattate indipendentemente, effettuando massicci studi on-line, che utilizzano migliaia di studenti e testano centinaia di varianti di istruzione, allo stesso tempo.
  4. Per capire l'impatto, costruire una infrastruttura di dati nazionale, in cui i dati raccolti momento-per-momento (cioè, tutor cognitivi seguono giorno per giorno come uno studente apprende l'algebra nel corso di un anno scolastico) possono essere collegati con i risultati a lungo termine, come gli esami statali e le prestazioni nella classe successiva.
  5. Creare più partnership scolastiche e di ricerca permanenti per facilitare l'interazione tra istruzione, amministrazione e ricercatori. Ad esempio, il PSLC, finanziato dalla National Science Foundation, offre agli insegnanti un feedback immediato e permette ai ricercatori di esplorare solo teorie rilevanti.


"Queste raccomandazioni sono solo uno dei tanti passi necessari per fissare ciò che è necessario per migliorare realmente l'istruzione e per espandere la nostra conoscenza di come gli studenti imparano e come insegnare loro meglio", ha detto Klahr, Professore «Walter Van Dyke Bingham» di Psicologia alla CMU, che dirige il PIER, il programma di formazione a livello di laurea universitaria nella ricerca educativa. "Esse sono anche in linea con il modo in cui la Carnegie Mellon - una potenza nella ricerca educativa - approccia l'istruzione, studiando l'intersezione tra istruzione, psicologia cognitiva, informatica, statistica, filosofia e politica".

 

 

 

 

 


Fonte: Carnegie Mellon University  (>English version) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Kenneth R. Koedinger, Julie L. Booth, David Klahr. Instructional Complexity and the Science to Constrain It. Science, 2013 DOI: 10.1126/science.1238056

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