La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Informatica e didattica. Obiettivi del corso Analisi dei processi di insegnamento e apprendimento Uso della moderna tecnologia nella didattica per la.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Informatica e didattica. Obiettivi del corso Analisi dei processi di insegnamento e apprendimento Uso della moderna tecnologia nella didattica per la."— Transcript della presentazione:

1 Informatica e didattica

2 Obiettivi del corso Analisi dei processi di insegnamento e apprendimento Uso della moderna tecnologia nella didattica per la costruzione di ambienti interattivi –tra lallievo e il computer –tra tutti i partecipanti al processo didattico

3 Etimologia dei termini Educazione: ex-ducere trarre fuori ma anche da educare … = dar da mangiare alle oche!! Insegnare: mettere un segno su una tabula rasa Apprendere: prendere con forza (della mente) Didattica: strumento per linsegnante

4 Evoluzione degli strumenti Per Socrate, la scoperta della scrittura favorisce la perdita della memoria; la parola produce poi un "effetto estemporaneo" che la scrittura tende ad annullare. Un editto dellUniversità di Parigi vietò luso della stampa e il suo uso a scopo educativo

5 Nuovi Strumenti Test di Turing Le macchine possono pensare!! –stratema.sigis.net/n/dl/Turing.doc Gioco dellimitazione A uomo, scopo di ingannare C B donna, C interrogante scopo di indovinare dove uomo, dove donna

6 Le macchine possono pensare? Io credo che tra una cinquantina danni sarà possibile programmare calcolatori aventi una capacità di memoria di circa 10^ 9 in modo da farli giocare così bene al gioco dellimitazione che un interrogante medio avrà una probabilità non superiore al 70% di compiere lidentificazione giusta dopo 5 minuti di interrogatorio. la domanda non ha senso

7 Obiezioni previste Argomento della coscienza –Siamo sicuri della coscienza degli interlocutori umani? Concezione teologica –Cosa impedirebbe di assegnare unanima alla macchina? Obiezione dello struzzo –Non è unobiezione tapparsi gli occhi!! Obiezione matematica –Esistono questioni indecidibili. Forse luomo sa rispondere a tutto?

8 Obiezioni previste Argomenti fondati su incapacità varie Obiezione di Lady Lovelace Argomento fondato sulla continuità del sistema nervoso Argomento del comportamento senza regole rigide

9 Artificial Intelligence Il computer digitale è in grado di replicare i comportamenti intelligenti umani. Ovvero esso è una mente, ove opportunamente programmato. intelligenza = manipolazione di simboli

10 Searle: la stanza cinese members.xoom.virgilio.it/ailab/biblio/searle 1.htm La stanza serviva per mettere in evidenza la estraneità rispetto al fine da raggiungere da parte dellesecutore dellalgoritmo. la comprensione del calcolatore non è (come la mia del tedesco) solo parziale, è nulla.

11 Searle: critica La mente sta al cervello come il programma allo hardware. Possiamo certo simulare lo stato formale delle scariche neuroniche ma gli stati INTENZIONALI? Il cervello umano è unentità biologica che produce pensiero.

12 Ricaduta didattica Le macchine possono insegnare. Un domani ogni essere umano potrebbe avere a suo fianco un Maestro meccanico in grado di aiutarlo a crescere intellettualmente!! Possiamo provare a esprimere il test di Turing per il maestro? Insegnare = sapere??

13 Trasposizione didattica so ma come trasmettere quello che so? Metodo Cosa è importante trasmettere? Oggetto Come tutto questo si riflette nelluso dellinformatica? Nei nostri programmi (VB, java, ecc..)

14 Un secolo prima Lorigine delle specie La selezione naturale consente levoluzione. Forse ha senso studiare cosa succede negli organismi inferiori. Vari livelli di apprendimento. Ma cosa è?

15 Apprendimento: una definizione Variazione del comportamento non fisiologica (cresco e.., invecchio e.., è buio e la retina..), non traumatica ( cado e..), sostanzialmente irreversibile, legata a esercizio e rinforzo. –Tempo che si dedica allapprendimento = esercizio. –Interesse alle conseguenze del nuovo comportamento = rinforzo

16 Apprendimento: osservazioni Si può apprendere a rispondere ad uno stimolo con qualcosa che già si conosceva (novità del legame) Si può apprendere a rispondere con qualcosa di veramente nuovo

17 Apprendimento: osservazioni Definizione che tratta chi apprende come una scatola nera. Può essere riferita a un automa, un essere umano, un animale. Misura lapprendimento come capacità di eseguire un compito.

18 Una curva dapprendimento a b c a = adattamento; b= progresso; c= stabile e caduta di performance

19 Apprendimento tutto-nulla

20 Condizionamento classico Pavlov Stimolo incondizionato (o naturale): salivazione alla vista di cibo Stimolo neutro (un campanello) presentazione dei due stimoli contigui SN+SI SN produce da solo il riflesso condizionato della salivazione

21 LINK roscienze/apprendimento/inrete/APP/neurop sicologia/neuropsicologia01.html plit-brain/index.html

22 Risposta condizionata Esempi: esperienze sensitive, emotive. –il maglione che mi hai fatto tu … –laula dove ho fatto male lesame –effetto placebo, fobie, manie... Esperienze con animali inferiori. –Altri studi dimostrano che non necessita del SNC Gli apprendimenti sono tutti riducibili allapprendimento di Pavlov?

23 Software e riflesso condizionato Arricchire il software con rinforzi emotivi che lo rendano gradevole In effetti risulta difficile eliminare il riflesso condizionato: lestinzione inibisce il riflesso appreso ma non lo elimina. Non usare rinforzi negativi alias con le buone maniere si ottiene tutto

24 Condizionamento operante Si crea una situazione sperimentale attendendo che il soggetto emetta spontaneamente il comportamento desiderato. Esempio: la gabbia di Thorndike, la gabbia di Skinner;

25 la gabbia di Thorndike Si lascia un gatto affamato in una gabbia e..questo impara ad abbassare il chiavistello che gli consente di uscire a mangiare Apprendimento per prove ed errori –Prima movimenti inconsulti –Poi più mirati –Infine immediati

26 la gabbia di Skinner La leva è collegata con una penna che registra su una striscia di carta che si avvolge nel tempo. Si ottiene un grafico delle risposte. Si studiano anche i rinforzi parziali, dati ogni tot di tempo oppure ogni certo numero di risposte corrette

27 La base teorica Lorganismo apprende le attività che sono state rinforzate, cioè hanno avuto un premio sia pure interno (soddisfazione per una buona riuscita) Tutti i processi derivano da due fattori –Maturazione o sviluppo (biochimico) –Esperienza condizionante

28 Esempi Mi trovo sulla strada di casa mentre devo andare altrove… segnali stradali imparo a pronunciare una parola straniera. Qui il rinforzo può essere il mio stesso ok.

29 Nel software Premiare comportamenti che portano alla meta Ignorare gli altri comportamenti Dividere il compito a pezzettini ….

30 Apprendimento senza errori I piccioni, le forme e i colori Abbondanza di stimoli tale da impedire praticamente lerrore Attenuazione via via del contorno

31 Istruzione programmata Macchine per insegnare di Skinner e istruzione programmata Una rivoluzione didattica? Nasce intanto il computer digitale.

32 Conclusioni Teorie stimolo risposta Acquisizione di abilità per prove ed errori tramite associazioni Si imparano abitudini?


Scaricare ppt "Informatica e didattica. Obiettivi del corso Analisi dei processi di insegnamento e apprendimento Uso della moderna tecnologia nella didattica per la."

Presentazioni simili


Annunci Google