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Formazione docenti in TIC e TD prassi: prima competenze di base in TIC, poi quelle in TID prassi indispensabile? Cosa conta veramente per la formazione.

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Presentazione sul tema: "Formazione docenti in TIC e TD prassi: prima competenze di base in TIC, poi quelle in TID prassi indispensabile? Cosa conta veramente per la formazione."— Transcript della presentazione:

1 Formazione docenti in TIC e TD prassi: prima competenze di base in TIC, poi quelle in TID prassi indispensabile? Cosa conta veramente per la formazione in TIC? * relazione docente - informatica strumenti per proprie attività personali e professionali componenti concettuali (modellare problema o procedura) componenti operative (usare le TIC familiarità con dinamiche informative/culturali basate su MM e web AUTONOMIA in: trovare soluzioni orientarsi valutare progettare essere attore nel mondo ICT

2 Formazione docenti in TIC e TD prassi: prima competenze di base in TIC, poi quelle in TID prassi indispensabile? Cosa conta veramente per la formazione in TD? da TIC come strumento per pensare e operare, segue facilmente una reazione sinergica tra competenze disciplinar/didattiche e quelle in TIC Strumenti/ambienti per formazione in TD, focus sul: carattere esperienziale progettare e fare esplorare riferimenti e risorse riuso e montaggio di materiali reperiti confronto con colleghi transizione verso insegnamento costruttivista

3 Libro come forma della scuola : sapere delimitato, scomposto in pezzi, fissato in forma statica discipline autonome organizzazione apprendimento per fasce di età articolazione compiti nellimparare valutazione dellapprendimento efficacia della formalibro Irruzione computer e web quale forma della scuola? Ripensare alla forma libro Scelta di nuove forme e integrazione con la vecchia Visione plurale vs una sola prospettiva Libro come lingua materna Computer e web come lingua altra Transizione da didattica della riproduzione scritta e decontestuale a didattica dellinterazione orale e dellesperienza contestualizzata cfr. R. Maragliano

4 Campi del sapere estensione in forte e rapida crescita accessibilità illimitata agli elementi di conoscenza indebolimento dellarticolazione in discipline tradizionali zone nuove e zone di confine/integrazione di aree consolidate Sapere-flusso e ri-definizione dinamica della conoscenza apertura vs chiusura gerarchica e predefinita delle discipline metafora di struttura reticolare interpretazione in continua trasformazione nuovi nodi e nuovi legami tra nodi revisioni dei nodi e legami già noti attitudine alla ricerca di ed orientamento nelle informazioni (.. Web) attitudine a mantenere la rotta in molte reti di conoscenza

5 EDUCAZIONE SCIENTIFICA DI BASE A SCUOLA Circa 90% attraverso linguaggio verbale (incluso formule) scienze sperimentali come narrazioni Poca o no enfasi su difficoltà Apprendimento/Insegnamento pratiche dinsegnamento versativo Poco laboratorio, quasi sempre come verifica no focus su esplorazione fenomenologia Fenomeni ideali come punto di partenza dellinsegnamento apprendimento di formule, spesso mnemonico

6 Ruolo del Lab in educazione scientifica Situazione attuale Punti di vista diversi Il Lab è necessario? Quale Lab è più efficace per aiutare la comprensione di contenuti di Fisica e Matematica? Quale Lab e quali esperimenti per enfatizzare intreccio tra aspetti sperimentali e di modellizzazione?

7 Situazione Lab in SSS italiana Licei: Lab occasionale, buona volontà del docente (poco tempo/supporto) Bienni ITI: Lab come supporto costante; ore Lab fino al 50% del monte ore Progetti di sperimentazione in corso Lab fino al 30 % delle ore di fisica Insegnanti più consapevoli su ruolo Lab in educazione scientifica di base Attrezzature Lab migliorano in quantità/qualità (cfr. PTD e simili) TIC e TD ampliano molto il Lab didattico (es. esperimenti in tempo-reale) Percorsi basati su risultati ricerca spesso comportano attività di Lab Progetti internazionali studiano come Lab è realizzato nei vari paesi

8 COMUNI DIFFICOLTA APPRENDIMENTO CDA/I Fisica di senso comune Fisica di senso comune Approcci, Materiali Inadeguati Edutainment Insegnamento direttivo Formalismi insufficienti Formalismi insufficienti Complessità della fisica carenza LAB Strumenti Fenomeni familiari Fenomeni familiari Modelli Previsione Esperimento Confronto Previsione Esperimento Confronto Visibilità di invisibili Visibilità di invisibili Dal Reale allIdeale LAB Cause e fattoriStrumenti per affrontarle

9 Sviluppo concettuale Abilità operative PUNTI DI VISTA SUL RUOLO DEL LABORATORIO DIDATTICO

10 Von Glaserfeld ….la tragedia della teoria della conoscenza occidentale è da vedersi nel suo esser partita dallipotesi (comprensibile ma insensata) che ciò che arrivo a conoscere è già presente là fuori… Costruttivismo La realtà è il prodotto dellesperienza di chi apprende e la conoscenza è costruzione di significati e di interpretazioni dellesperienza responsabilità cognitiva dellindividuo carattere situato della conoscenza conoscenza come costruzione attiva del discente forte valore della collaborazione e negoziazione sociale Comportamentismo indurre comportamenti di risposta a stimoli definiti Insegnamento versativo

11 conoscenza Nella visione costruttivista, apprendere è azione attiva del discente che costruisce la sua rete di conoscenza anzichè ingoiare nozioni a lui trasferite dal docente o dal computer La conoscenza non è più impersonale o oggettiva (cfr. Oggettivismo) ma qualcosa che ognuno costruisce attraverso lesperienza personale Nella visione costruttivista, apprendere è azione attiva del discente che costruisce la sua rete di conoscenza anzichè ingoiare nozioni a lui trasferite dal docente o dal computer La conoscenza non è più impersonale o oggettiva (cfr. Oggettivismo) ma qualcosa che ognuno costruisce attraverso lesperienza personale DAL COMPORTAMENTISMO AL COSTRUTTIVISMO

12 Gli ambienti di apprendimento aperti sono strumenti con sostanziale controllo del discente sulle attività di apprendimento. Gli offrono un amichevole insieme di funzioni e strumenti; NON propongono percorsi pedagogici prestabiliti con guida passo passo. Controllo al discenteControllo ad altri AMBIENTI DI APPRENDIMENTO APERTI

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14 Real-Time Esperimenti e Immagini (RTEI) Strategia vecchia (anni 80) sempre migliorata Tecnologia matura, sistemi amichevoli Molta ricerca e varie sperimentazioni Strumento cognitivo oltre che tecnologico Molte forti potenzialità dinnovazione: Integrazione di vari tipi di conoscenza Ri-strutturazione di contenuti da studiare Ciclo d apprendimento PEC Impostazione da Reale a Ideale

15 Real-Time Esperimenti e Immagini Impostazione Che succede se..? praticabile con rapida ripetizione di esperimenti in differenti condizioni (variazione parametri e setting) Molti dettagli osservabili; scelte richieste per procedere a modellizzare Sviluppo ed interpretazione di modelli esplicativi di fenomeni familiari e complessi ben noti in termini di Conoscenza Comune e Percettiva

16 RTEI (Real-Time Esperimenti e Immagini) Impatto sulla Qualità dellApprendimento e Insegnamento APPROCCIO REALE -> IDEALE da fenomeni Reali e Familiari allastrazione dei Casi/Modelli Ideali Percettiva di Senso Comune Formale Variazionale …. Esplorazione fenomeni Ricerca di Regolarità Formulazione di Regole Modelli matematici Legge di Caso Ideale Ciclo PEC Visibilità di fenomeni inaccessibili Integrazione di Conoscenze

17 Ciclo dapprendimento Previsione Esperimento Confronto Idee e Ragionamenti Idee e Ragionamenti PrevisioneEsperimenti o Modelli Confronto Abilità trasversali: - esprimere idee - analizzare risultati - confrontare - modellizzare Abilità Sperimentali e/o Formali Abilità Sperimentali e/o Formali Se non accordo, che fare? Se non accordo, che fare?

18 PHYTEB Dalla camminata al carrello su piano liscio al moto ideale 1D di corpo puntiforme 11 Approccio Reale -> Ideale: moti a velocità costante

19 Camminata regolare e corsa Grafici s(t), v(t), a(t) di camminata regolare in avvicinamento (scuro) e di corsa in avvicinamento (chiaro)

20 Approccio Reale -> Ideale: composizione velocità Piatto mosso da studente: fermo e in moto verso (o via dal) sensore V piatto quando lo studente cammina = V piatto quando lo studente è fermo + o – Vel. della camminata

21 Piatto mosso da studente seduto: sedia mossa in fase (controfase) V piatto quando sedia è mossa avanti/indietro = V piatto quando sedia è ferma + o – Vel. della sedia Idem: piatto mosso da studente che oscilla avanti/indietro Approccio Reale -> Ideale: composizione velocità

22 Moto quasi uniforme di carrello tirato a mano su pavimento liscio Misure Indipendenti con sensori di Moto e Forza Attrito Dinamico Approccio Reale -> Ideale: lattrito è una forza

23 Oscillazioni ritmiche di una persona e di massa-molla (quasi libere) Approccio Reale -> Ideale: dal ritmo a oscillatore armonico

24 Legge oraria s(t) di carrello su rampa (sensore in alto)

25 Velocità v(t) di carrello su rampa (sensore in alto)

26 Legge oraria s(t) di carrello su rampa Caso ideale: agisce solo la gravità accelerazione costante = g sin( ) V(t) è lineare in t V(t) = V(0) + a t S(t) è quadratica in t s(t) = s(0) +v(0) t + ½ a t 2 Parabola y = A + B t + C t 2 se C cresce parabola si stringe se C decresce parabola si allarga

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28 v FaFa v FaFa Salita: accelerazione da attrito si somma A tot > g sin( ) Discesa: accelerazione da attrito si sottrae A tot < g sin( )

29 y = A+Bx+Cx 2 A= 11,56 B = - 3,58 C=0,30 y = A+Bx+Cx 2 A= 9,91 B = - 3,06 C=0,26 s(t) CARRELLO SU RAMPA

30 y = A + Bx A= -3,691 B = 0,624 y = A + Bx A= -3,793 B = 0,717 v(t) CARRELLO SU RAMPA

31 s(t) CARRELLI SU RAMPA

32 Sviluppo del Pensiero Formale: un processo complesso Principi Matematica Valori riconosciuti MODELLI ESPERIMENTI Fit dei Dati Fit dei Dati Esplorazione Modelli Costruzione Modelli, ……. Variabili Significative Approssimazioni Errori Andamenti vs Dettagli Cosa se..? da Reale a Ideale Limiti dei modelli Previsione di risultati Test di validità Esperimenti suggeriti

33 Modelli Interpretativi Simulazione del raffreddamento di un solido A.condizione iniziale (solido caldo e molecole dellaria fredde) B.solido in equilibrio termico con laria C.grafico della temperatura vs.tempo A)B)C)

34 RTEI e MODELIZZAZIONE Lapproccio RTEI facilita i legami tra lavoro di laboratorio e di modellizzazione. Con grafici in tempo reale si riconoscono subito andamenti globali e si distinguono dettagli locali. La facilità di analisi ed esportazioni dei dati, aiuta sia il fit delle misure che la loro modellizzazione. Il processo di astrazione può essere così fortemente sostenuto. Lapproccio RTEI facilita i legami tra lavoro di laboratorio e di modellizzazione. Con grafici in tempo reale si riconoscono subito andamenti globali e si distinguono dettagli locali. La facilità di analisi ed esportazioni dei dati, aiuta sia il fit delle misure che la loro modellizzazione. Il processo di astrazione può essere così fortemente sostenuto. Esportazione dati MODELLIMODELLI Andamenti Qualitativi Analisi dati Regolarità RTEIRTEI ASTRAZIONE

35 Modelli dei sistemi fisici Adattamento dei dati Esplorare i Modelli Costruire i Modelli Cinematica dei Modelli Dinamica dei Modelli Modello ha molte accezioni in Fisica. I modelli matematici sono molto comuni. Nella ricerca didattica vi è un ampio consenso sullutilità dellinterpretare e costruire modelli. Lattività di modellizzazione aiuta ad acquisire capacità trasversali, utili in molti contesti disciplinari. Modello ha molte accezioni in Fisica. I modelli matematici sono molto comuni. Nella ricerca didattica vi è un ampio consenso sullutilità dellinterpretare e costruire modelli. Lattività di modellizzazione aiuta ad acquisire capacità trasversali, utili in molti contesti disciplinari. RUOLO della MODELLIZZAZIONE nella DIDATTICA della FISICA

36 - Laboratorio quotidiano - Laboratorio povero - Laboratorio con strumenti didattici chiavi in mano - Laboratorio in Tempo- Reale Quale? La scelta è funzione del razionale, dellobiettivo e del contesto Le integrazioni fra tipi sono in genere molto fruttuose


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