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IDENTITA' DIGITALI E COMUNITA' VIRTUALI, PROFESSIONALI E FORMATIVE 23 settembre 2008 -22 settembre 2010 Unità di ricerca Milano Bicocca- Valle dAosta Incontro.

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Presentazione sul tema: "IDENTITA' DIGITALI E COMUNITA' VIRTUALI, PROFESSIONALI E FORMATIVE 23 settembre 2008 -22 settembre 2010 Unità di ricerca Milano Bicocca- Valle dAosta Incontro."— Transcript della presentazione:

1 IDENTITA' DIGITALI E COMUNITA' VIRTUALI, PROFESSIONALI E FORMATIVE 23 settembre settembre 2010 Unità di ricerca Milano Bicocca- Valle dAosta Incontro progetto PRIN Roma 8 ottobre 2010

2 Membri dellUnità Ottavia Albanese, Stefano Castelli, Luca Vanin, Barbara De Marco, Eleonora Farina, Caterina Fiorilli, Giovanna Conenna (Università Milano Bicocca) Stefano Cacciamani (Università della Valle dAosta) Aggiunti dopo il : Vittore Perrucci e Alessandra Coscarelli, rispettivamente assegnista e tirocinante presso Università della Valle dAosta Accordo di collaborazione con gruppo di ricerca dellUniversità della Valle dAosta per la costruzione del questionario sul Senso di Comunità (gli stessi del punto precedente + Giulia Balboni) Obiettivi Rilevare le interazioni reciproche e il contributo specifico di tre variabili: -le componenti auto-regolative individuali e motivazionali individuali; -il senso di comunità tra i partecipanti; -lo stile di tutorship sulla partecipazione attiva alla formazione di e-learning.

3 Senso di Comunità Il questionario costruito da Balboni, Cacciamani Coscarelli Perrucci si compone di 60 items ed è basato sul modello di Mc Millan e Chavis a quattro dimensioni: A) appartenenza; B) influenza reciproca membro-gruppo; C) integrazione e appagamento dei bisogni; D) condivisione emotiva Lattendibilità della scala è stata testata su 126 studenti universitari delle sedi di Aosta, Milano Bicocca, Roma e Bologna; I dati evidenziano: -a livello di attendibilità, un Alpha di Cronbach=0,91; - a livello di validità convergente, una correlazione con il questionario di Rovai (2002) sul senso di comunità statisticamente significativa (r di Pearson pari a 0.82, p<.01).

4 Autoregolazione Individuazione degli strumenti di valutazione: –Qualitativi (Analisi di diari individuali sul metodo di studio) –Quantitativi (Uso di questionari) predisposizione dei moduli online Diario sul metodo di studio 1.Quanto tempo hai dedicato allo studio individuale questa settimana? (C) 2.In quali momenti hai studiato? (C) 3.Cosa hai fatto quando hai studiato? (A) ****************MDS************** 1.A quali sezioni del percorso sul metodo di studio hai partecipato questa settimana? (A) 2.Quali sezioni del percorso sul metodo di studio hai trovato utili? Perché? (A) 3.Quali sezioni del percorso sul metodo di studio hai trovato poco utili? Perché? (A) Categorie di analisi: verifica della frequenza di riferimenti Componente cognitiva: Ripetizione, Elaborazione, Organizzazione del materiale Componente metacognitiva: Pianificazione, Monitoraggio, Autovalutazione Componente motivazionale: Autoefficacia, Riflessione sugli obiettivi di studio, Motivazione intrinseca e interesse, Gestione delle emozioni Componente comportamentale o ambientale Organizzazione dello spazio online, Gestione del tempo, Riflessioni sulle caratteristiche dello strumento

5 Autoregolazione: Questionari Questionario autovalutativo delle emozioni legate allo studio (QAES, Mega, Moè, Pazzaglia, Rizzato, De Beni, 2007) Frequenza di vissuti emotivi: –Positivi –Negativi (20 emozioni) Contesti: –Se stesso –Rendimento scolastico –Quando studia Questionario sulle strategie e le motivazioni allo studio (MSLQ, Pintrich, 1999; Trad. it) Scale motivazionali: 1.Valore/utilità ( obiettivi di studio, attribuzione di valore al compito ) 2.Aspettative ( controllo delle credenze, autoefficacia ) 3.Affetti ( ansia ) Scale sulle strategie di apprendimento 1.Strategie cognitive e metacognitive ( ripetizione, elaborazione, organizzazione, pensiero critico, autoregolazione metacognitiva ) 2.Strategie di gestione delle risorse ( tempo e ambiente di studio, regolazione dello sforzo, apprendimento dai pari, richiesta di aiuto )

6 Relazione tra SdC e autoregolazione: prima raccolta dati I potesi –Esiste una relazione tra sviluppo precoce del senso di comunità e le competenze autoregolative possedute dagli studenti in ingresso –Tale relazione si mantiene nel tempo. Partecipanti Hanno partecipato alla ricerca 29 e-learners dellUniversità di Milano Bicocca. –Corso di laurea di provenienza: 23 del CdL in Scienze della Formazione Primaria, 6 del CdL in Psicologia –Sesso: 4 maschi 25 femmine

7 Relazione tra SdC e autoregolazione: prima raccolta dati Risultati: Si evidenziano correlazioni significative in ingresso tra il senso di comunità e tre scale del MLSQ: Positive con: 1) valore 2) aspettative 3) gestione delle risorse. Inoltre i risultati indicano correlazioni significative tra il senso di comunità e lautoregolazione in uscita su tutte le scale del MSLQ: positive con: 1) valore 2) aspettative 3) strategie e 4) gestione risorse negative con: 5) ansia

8 Stile di tutorship Analisi Qualitativa: Modalità di presenza Analisi Quantitativa: Frequenza della presenza PRIN 2005

9 Analisi quantitativa Lo stile di tutorship livello quantitativo viene rilevato in termini di frequenza della Presenza indicata dalla frequenza dei messaggi inseriti dal tutor nelambiente on line, distinguendo: Alta Presenza: tutor che scrive un numero di messaggi superiore alla media dei messaggi scritti dai partecipanti Bassa Presenza: un tutor che scrive un numero di messaggi al di sotto della media dei messaggi scritti dai partecipanti;

10 Analisi qualitativa Community of Inquiry Garrison and Anderson (2003)

11 Analisi qualitativa Costruzione di uno schema di codifica ispirato a Garrison and Anderson (2003)

12 Accordo tra giudici 2° test Indicatori (60/114)x100=52,6% Dimensioni (69/114)x100=60,5% Presenze (92/114)x100= 80,7% Analisi qualitativa Lo schema di codifica è stato sottoposto a due successivi test con precisazione delle categorie tra il 1 e il 2° test da due giudici indipendenti. I casi controversi sono stati discussi fino al raggiungimento di pieno accordo Poiché lo schema di codifica è finalizzato a distinguere le presenze il grado di accordo a questo livello è stato giudicato adeguato in base alle indicazioni della letteratura

13 Analisi qualitativa Sulla base delle tre presenze individuate dal modello ed assumendo che il tutor giochi il suo ruolo a partire dalla teaching presence (segnalato dal fatto che essa è presente almeno nel 25% dei segmenti dei messaggi nell ambiente on line, soglia al di sotto della quale assumiamo che il tutor non abbia assunto il suo ruolo), possiamo individuare quattro stili di tutorship in base alla modalità di intervento: a prevalente teaching presence (almeno il 50% dei segmenti esprime contenuti di teaching presence): il tutor tende a rendere prevalente la sua azione di regia didattica e a porsi all esterno sia dei processi di creazione di conoscenza sia delle interazioni di tipo socio-affettivo; a prevalente cognitive presence (almeno il 50% dei segmenti dei messaggi ha contenuti di cognitive presence): il tutor pur svolgendo una funzione di regia, tende ad implicarsi nel processo di creazione di conoscenza come ogni altro membro della comunit à ; a prevalente social presence (almeno il 50% dei segmenti dei messaggi ha contenuti di social presence): ): il tutor tende ad implicarsi maggiormente negli scambi di tipo relazionale, orientati a favorire l emergere di contenuti di natura sociale ed emotiva; equilibrante teaching, cognitive e social presence (se nessuna delle tre presenze supera il 50% nei contenuti dei segmenti dei messaggi dell ambiente on line): il tutor integra in maniera equilibrata i tre tipi di presenza.

14 Direzioni di sviluppo della ricerca Aumentare il numero dei soggetti relativi allanalisi della relazione tra Senso di Comunità e Autoregolazione con una seconda raccolta dati Analizzare la relazione tra Senso di Comunità e Stile di tutorship considerata sia a livello qualitativo sia a livello quantitativo Analizzare la relazione tra Autoregolazione e Stile di tutorship considerata sia a livello qualitativo sia a livello quantitativo


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