Tecnologie a scuola, per imparare appassionandosi

“Perché m’imponi ciò che sai se io desidero apprendere l’ignoto ed essere fonte della mia stessa scoperta?

Non chiedo la verità, dammi ciò che è sconosciuto. […]

Lascia che il conosciuto sia la mia liberazione, non la mia schiavitù. […]”

Ho voluto iniziare questa breve memoria con le parole audaci della “Pregheria dello Studente” di Humberto Maturana, biologo cileno e studioso dei processi di apprendimento, in quanto ispirano la mia azione didattica da quando è iniziata l’avventura da maestro di Scuola Primaria.

Credo fermamente che apprendere sia cambiare, imparare a guardare il mondo con occhi sempre nuovi, avvertire il bisogno di sapere per affrontare una sfida, un problema che ci rende inquieti e desta la nostra curiosità. Affinché ciò accada, è fondamentale che il docente, anche servendosi della tradizione, immagini per i suoi ragazzi delle vere e proprie avventure della conoscenza… piccoli e stuzzicanti segreti di una “valigetta delle sorprese” che abbia il fascino della passione e della voglia di stupirsi. Essendo anche un ricercatore, ho sempre avuto grande interesse per la Scienza e la Tecnologia, nonché fiducia nel loro potere di rendere migliore l’uomo. Così mi sono impegnato a progettare e realizzare percorsi di apprendimento in cui gli allievi potessero sviluppare la dimensione computazionale del loro pensiero, scoprire che le discipline di studio sono strumenti culturali per divertirsi a risolvere problemi e, infine, comprendere che le tecnologie sono un mezzo potente per esprimere sé stessi e contribuire al progresso, lavorando con e per gli altri.

Ne è derivato un nugolo di unità di apprendimento che propongono agli studenti esperienze di digital design in tre fondamentali ambiti: la realizzazione di storie animate e giochi con linguaggi di programmazione visuale a blocchi; la creazione delle abilità di un artefatto robotico; lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale da incorporare in progetti o applicazioni. Per darne un’idea più precisa, illustrerò le linee essenziali di una proposta didattica in cui i ragazzi sono guidati dal docente nello sviluppo di un modello di machine learning capace di discriminare un testo offensivo da un apprezzamento. In una prima fase del percorso, gli allievi costruiscono il campione di frasi che servirà per l’addestramento del modello di intelligenza artificiale. Successivamente si avvia il processo automatico di apprendimento supervisionato del modello. Infine, i ragazzi trasferiscono il modello di intelligenza artificiale per far sì che un emoticon reagisca con espressioni di tristezza quando gli sono rivolte delle frasi offensive. L’esperienza può consentire agli allievi di conseguire una molteplicità di obiettivi di apprendimento:

  • comprendere che un modello di machine learning è costituito da tre elementi essenziali: l’insieme dei dati, l’algoritmo di apprendimento, la previsione/classificazione finale.
  • Scoprire, per esplorazione, gli effetti negativi sull’accuratezza delle previsioni/classificazioni di eventuali problemi nei dati di input (la presenza di asimmetrie che implichino una rappresentazione distorta del fenomeno: ad esempio, escludere dal novero delle offese una determinata categoria d’insulti).
  • Riconoscere nella classificazione dei testi uno dei campi di ricerca più promettenti degli studi sull’intelligenza artificiale, suscettibile di molteplici utili applicazioni: sentiment analysis (ad esempio, l’analisi della reputazione di un profilo social/blog/…), spam detection, etc.
  • Conoscere ed ideare semplici metodi di rappresentazione numerica di uno scritto che debba fungere da input di un modello di machine learning per la classificazione testuale. Ciò può consentire, in un’ottica di interdisciplinarità, riflessioni collettive sulle regole della grammatica e la struttura della lingua.
  • Perfezionare la capacità di creare semplici programmi che prevedano l’impiego degli elementi fondamentali di un linguaggio di programmazione.
  • Maturare conoscenze e consapevolezze sul fenomeno del Cyberbullismo e le sue principali manifestazioni, nonché imparare ad immaginare e progettare la struttura generale di algoritmi per l’identificazione, il filtraggio e la segnalazione automatici delle molestie indirizzate ai giovani fruitori del cyberspazio ed individuare le possibili fonti dei dati necessari.

Mario CATALANO, Docente, Ricercatore, Editore Scientifico

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