La società della conoscenza: la scuola come risorsa e capitale sociale

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1 La società della conoscenza: la scuola come risorsa e capitale sociale
Silvano Tagliagambe Progetto “FRAMES” San Benedetto del Tronto 1-2 dicembre 2006

2 La società della conoscenza
E’ caratterizzata dalla centralità del nesso fra: innovazione; partecipazione; concertazione; sussidiarietà istruzione/formazione

3 La società della conoscenza
La relazione tra innovazione, istruzione, partecipazione, concertazione, sussidiarietà non è di tipo SEQUENZIALE, ma CIRCOLARE, caratterizzata dalla presenza di PROCESSI DI RETROAZIONE.

4 INNOVAZIONE E ISTRUZIONE
Crescita progressiva di innovazione e istruzione innovazione istruzione

5 Hofstadter: gli “strani anelli” come nodo cruciale della coscienza
Sono convinto che la spiegazione dei fenomeni “emergenti” nel cervello, come la coscienza, sia basata su qualche tipo di “strano anello”: un’interazione tra livelli in cui il livello più alto torna indietro fino a raggiungere il livello più basso e lo influenza, mentre allo stesso tempo viene determinato da esso. C’è una risonanza tra i diversi livelli che si autorafforza.

6 La Retroazione alla base dell’autoregolazione
Processi di retroazione (feedback) Causalità circolare in un anello di retroazione A C B

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11 Esempi di auto-organizzazione
I sistemi di reazione-diffusione Il modello di Turing della morfogenesi la reazione di Belusov-Zhabotinsky il modello predatore-preda di Lotka-Volterra le celle di convezione di Bènard il LASER (Light Amplification trhough Stimulated Emission of Radiation ) Haken gli iper-cicli di Eigen (cicli catalitici). Sono tutti sistemi auto-oscillatori, i cui attrattori appartengono alla classe dei cosiddetti cicli-limite. Se si evolve verso l’autorganizzazione esiste un parametro universale. Dopo un periodo di instabilità (risposte non lineari, cambiamenti bruschi) emerge una nuova forma d’ordine

12 DALLA SEQUENZIALITA’ ALLA CIRCOLARITA’
Il passaggio dal linguaggio della sequenzialità a quello della circolarità è importante perché da esso, secondo Bateson, comincia a emergere l’AUTONOMIA come capacità di CONTROLLO DI SÉ che scaturisce dalla struttura ricorsiva del sistema e dalla presenza di meccanismi di retroazione. “Si può discutere se una macchina semplice con regolatore possa o no controllarsi o essere controllata da se stessa, ma immaginiamo di aggiungere a questo semplice circuito altri anelli d’informazione e di azione. Quale sarà il contenuto del materiale di segnalazione che si propagherà lungo questi anelli? La risposta, naturalmente, è che lungo tali anelli si propagheranno messaggi intorno al comportamento dell’intero sistema. In un certo senso, il semplice circuito originale conteneva già queste informazioni («va troppo forte», «va troppo piano»), ma il livello successivo porterà un’informazione del tipo «la correzione di ‘va troppo forte’ non è abbastanza rapida», o «la correzione di ‘va troppo forte’ è eccessiva». Cioè, i messaggi diventano messaggi intorno al livello immediatamente inferiore. Di qui all’autonomia il passo è molto breve.

13 AMBIENTE INNOVATIVO E’ definito come un insieme di relazioni circolari che portano a UNITA’ un contesto locale di produzione, un insieme di attori e di rappresentazioni e una cultura industriale, trasformandolo in un SISTEMA ORGANIZZATO, all’interno del quale si genera un processo dinamico e localizzato di APPRENDIMENTO COLLETTIVO. Lo SPAZIO, anziché essere inteso come mera estensione e distanza geografica, viene visto come SPAZIO RELAZIONALE, cioè come contesto in cui operano comuni modelli cognitivi e in cui la conoscenza tacita viene creata e trasmessa; il TEMPO viene assunto in una dimensione che fa riferimento al RITMO DEI PROCESSI DI APPRENDIMENTO E DI INNOVAZIONE/CREAZIONE.

14 AMBIENTE INNOVATIVO/2 Perché si possa parlare di ambiente innovativo non basta dunque la vicinanza geografica. A essa si deve accompagnare necessariamente una prossimità socio-culturale, definibile come presenza di MODELLI CONDIVISI di comportamento, fiducia reciproca, linguaggi e rappresentazioni comuni e comuni codici morali e cognitivi. Prossimità geografica e prossimità socio-culturale determinano alta probabilità di interazione e sinergia fra i soggetti individuali e collettivi, contratti ripetuti che tendono all’informalità, assenza di comportamenti opportunistici, elevata divisione del lavoro e cooperazione all’interno dell’ambiente: quello che chiamiamo il suo CAPITALE RELAZIONALE, fatto di attitudine alla cooperazione, fiducia, coesione e senso di appartenenza.

15 PARTECIPAZIONE Caratterizza i SISTEMI SOCIALI CAPACI DI AUTOORGANIZZARE la propria vita, scegliendo – in gruppi comunitari e in soggetti collettivi di varia natura- che cosa sapere o che cosa fare, seguendo la propria idea di quale sia la qualità del sistema per cui vale davvero la pena darsi da fare. La loro caratteristica essenziale è l’AUTONOMIA.

16 CONCERTAZIONE E’ il risultato della PIANIFICAZIONE STRATEGICA definita come la COSTRUZIONE COLLETTIVA DI UNA VISIONE CONDIVISA DEL FUTURO DI UN DATO TERRITORIO, attraverso processi di partecipazione, discussione, ascolto; un patto fra amministratori, attori, cittadini e partner diversi per realizzare tale visione attraverso una strategia e una serie conseguente di progetti, variamente interconnessi, giustificati, valutati e condivisi; e infine come il coordinamento delle assunzioni di responsabilità dei differenti attori nella realizzazione di tali progetti.

17 SUSSIDIARIETA’ E’ la ridistribuzione delle funzioni e delle attribuzioni del “soggetto pubblico”, nell’ambito della quale lo Stato assume la funzione fondamentale di regolatore di funzioni pubbliche, al quale compete: definire il pacchetto di servizi sociali (e relativi standard di qualità) che si impegna ad assicurare a tutti i cittadini, in termini di risposta ai“diritti sociali”; Fissare le regole di accesso, valide per tutti, alle prestazioni così definite; dunque i necessari interventi redistributivi necessari a garantire l’universalismo degli accessi; predisporre e attuare le forme di controllo e valutazione dei prodotti che rispondono a tali “diritti sociali”.

18 SUSSIDIARIETA’/2 E’ il cardine della Legge 15 marzo 1997, n. 59
Articolo 4, comma 3, lettera a: “il principio di sussidiarietà, con l'attribuzione della generalità dei compiti e delle funzioni amministrative ai comuni, alle province e alle comunità montane, secondo le rispettive dimensioni territoriali, associative e organizzative, con l'esclusione delle sole funzioni incompatibili con le dimensioni medesime, attribuendo le responsabilità pubbliche anche al fine di favorire l'assolvimento di funzioni e di compiti di rilevanza sociale da parte delle famiglie, associazioni e comunità, alla autorità territorialmente e funzionalmente più vicina ai cittadini interessati”.

19 AUTONOMIA SCOLASTICA E SUSSIDIARIETA’
L’autonomia scolastica trae pieno significato dal raccordo con il principio di sussidiarietà: DPR 275/1999. Art.1 comma 2: “L'autonomia delle istituzioni scolastiche è garanzia di libertà di insegnamento e di pluralismo culturale e si sostanzia nella progettazione e nella realizzazione di interventi di educazione, formazione e istruzione mirati allo sviluppo della persona umana, adeguati ai diversi contesti, alla domanda delle famiglie e alle caratteristiche specifiche dei soggetti coinvolti, al fine di garantire loro il successo formativo, coerentemente con le finalità e gli obiettivi generali del sistema di istruzione e con l'esigenza di migliorare l'efficacia del processo di insegnamento e di apprendimento”.

20 AUTONOMIA SCOLASTICA E SUSSIDIARIETA’
La combinazione di AUTONOMIA e SUSSIDIARIETA’ comporta il passaggio dal modello tradizionale del sistema scolastico,incardinato sull’offerta, a quello PROATTIVO, in base al quale alla scuola compete raccordarsi alla domanda sociale, raccoglierla, strutturarla e ORGANIZZARLA.

21 MODELLO PROATTIVO E ORGANIZZAZIONE A RETE
DPR 275/1999. Art.7 commi 1 e 2: “Le istituzioni scolastiche possono promuovere accordi di rete o aderire ad essi per il raggiungimento delle proprie finalità istituzionali. L'accordo può avere a oggetto attività didattiche, di ricerca, sperimentazione e sviluppo, di formazione e aggiornamento; di amministrazione e contabilità, ferma restando l'autonomia dei singoli bilanci; di acquisto di beni e servizi, di organizzazione e di altre attività coerenti con le finalità istituzionali”.

22 MODELLO PROATTIVO E RETI MISTE
DPR 275/1999. Art.9 commi 1 e 2: “Le istituzioni scolastiche, singolarmente, collegate in rete o tra loro consorziate, realizzano ampliamenti dell'offerta formativa che tengano conto delle esigenze del contesto culturale, sociale ed economico delle realtà locali. I predetti ampliamenti consistono in ogni iniziativa coerente con le proprie finalità, in favore dei propri alunni e, coordinandosi con eventuali iniziative promosse dagli Enti locali, in favore della popolazione giovanile e degli adulti. I curricoli determinati a norma dell'articolo 8 possono essere arricchiti con discipline e attività facoltative, che per la realizzazione di percorsi formativi integrati le istituzioni scolastiche programmano sulla base di accordi con le Regioni e gli Enti locali.

23 MODELLO PROATTIVO E ORGANIZZAZIONE A RETE
Il MODELLO PROATTIVO comporta dunque un’organizzazione, all’interno della quale l’istituzione scolastica autonoma assume la funzione di NODO che deve saper stabilire un sistema di connessioni, ricco e articolato, con il sistema sociale e il territorio.

24 MODELLO PROATTIVO E NUOVI SOGGETTI COLLETTIVI
DPR 275/1999. Art.7 commi 10: “Le istituzioni scolastiche possono costituire o aderire a consorzi pubblici e privati per assolvere compiti istituzionali coerenti col Piano dell'offerta formativa di cui all'articolo 3 e per l'acquisizione di servizi e beni che facilitino lo svolgimento dei compiti di carattere formativo”. Art. 9 comma 3. “Le istituzioni scolastiche possono promuovere e aderire a convenzioni o accordi stipulati a livello nazionale, regionale o locale, anche per la realizzazione di specifici progetti”.

25 MODELLO PROATTIVO E NUOVI SOGGETTI COLLETTIVI
La normativa consente dunque la costituzione di nuovi soggetti collettivi (organizzazioni no profit, associazioni temporanee di scopo ecc.), nuove tipologie di IMPRESA SOCIALE con il compito primario di costuire, consolidare e arricchire il CAPITALE RELAZIONALE E SOCIALE.

26 Centralità dell’istruzione/formazione
La centralità del nesso tra innovazione, partecipazione, concertazione, formazione e sussidiarietà, che caratterizza l’ambiente innovativo, fa del sistema dell’istruzione e della formazione il luogo privilegiato da cui partono e verso il quale si concentrano le relazioni decisive ai fini dello sviluppo del sistema locale. Qui sta il fondamento dell’esigenza, per il Paese intero, di riconoscere priorità ai processi dell’istruzione e della formazione globalmente considerati, riconoscimento che non è quindi una pura formula retorica, ma l’espressione di una necessità vitale e indifferibile.

27 IL CAPITALE RELAZIONALE
Il CAPITALE RELAZIONALE E SOCIALE è il risultato di quell’insieme di relazioni, all’interno e all’esterno del sistema, che emerge e si consolida grazie alla COOPERAZIONE dei SOGGETTI, INDIVIDUALI E COLLETTIVI (istituzioni, parti sociali, fornitori, clienti) GEOGRAFICAMENTE E CULTURALMENTE PROSSIMI, sostenuta e alimentata da reti infrastrutturali, direttamente e indirettamente funzionali allo sviluppo del sistema medesimo. Questo capitale è l’espressione di una nuova forma di intelligenza, che è il frutto della capillarità e della ricchezza delle relazioni dei singoli agenti. Questa intelligenza, chiamata CONNETTIVA proprio perché è il risultato di un sistema di nessi, produce apprendimento e innovazione, migliorando le competenze e le prestazioni dei singoli e del sistema.

28 Visualization of Jeffrey Heer’s-
Group for User Interface ResearchUniversity of California, Berkeley- personal friendster network (circa February, 2004). The network consists of 47471 People connected by edges.

29 INTELLIGENZA CONNETTIVA
L’intelligenza connettiva è, secondo la definizione che ne fornisce Derrick De Kerckhove, una forma di connessione e collaborazione tra soggetti individuali e collettivi diversi che è il risultato di una CONDIVISIONE tra loro costruita sulla base di uno scambio dialogico. Il suo aspetto caratterizzante, che la distingue da quella che può essere chiamata “intelligenza collettiva” è che, a differenza di quanto avviene in quest’ultima, all’interno dell’intelligenza connettiva ogni singolo individuo o gruppo MANTIENE LA PROPRIA SPECIFICA IDENTITÀ pur nell’ambito di una struttura molto articolata ed estesa di connessioni.

30 Creazione di uno sfondo condiviso
Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva Linguaggio B Approccio B Linguaggio unico Linguaggio A Linguaggio C Omogeneità di fondo di premesse valori e obiettivi Approccio A Approccio C Procedure e strumenti linguistici Creazione di uno sfondo condiviso Assenso

31 Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva
Cultura A Cultura B T.Winograd F. Flores Non esiste un punto di vista assoluto da cui effettuare osservazioni e descrizioni indipendenti dal linguaggio Il linguaggio NON è uno strumento neutro Cultura C Linguaggio B Linguaggio A Dominio cognitivo A Linguaggio C Dominio cognitivo B Dominio cognitivo C Dominio di condotta (consensuale) Il Linguaggio è una modellizzazione del comportamento di orientamento reciproco Cooperazione Interazione Rigenerazione

32 Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva
Heidegger Vedere Il mio mondo Dare senso alle cose Guardare Il mio vivere Il senso dipende in modo essenziale dal contesto

33 Sfondo comune di comprensione
Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva Cultura B Cultura A Contesto Sfondo di assunzioni Sfondo comune di comprensione Gli oggetti del discorso vengono disvelati, esibiti,e mostrati e diventano comunicabili solo dopo essere divenuti parte di uno sfondo comune di comprensione

34 Rete di impegni reciproci
Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva Il ruolo chiave dei soggetti collettivi (comunità, organizzazioni, associazioni) Soggetti individuali Rete di impegni reciproci Presa delle decisioni Pre-orientamento di possibilità (azioni possibili e occultamento di altre) Derrik De Kerckhove: Intelligenza connettiva

35 Intelligenza collettiva Intelligenza connettiva
Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva Intelligenza connettiva Intelligenza collettiva Questa è la mente, questo è il mentale, un contesto e uno spazio condiviso Intelligenza connettiva I singoli partecipano con la loro identità individuale Conoscenza non come un fenomeno concentrato e localizzato, ma distribuito Nuova disposizione (sintonica, solidaristica e relazionale) Nuovo modo di concepire, rappresentare e costruire la conoscenza

36 PROBLEMA CRUCIALE Quale ORGANIZZAZIONE SCOLASTICA, quale MODELLO DI EROGAZIONE DEI SAPERI e quale forma di RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA risultano funzionali al MODELLO PROATTIVO e alla piena affermazione dell’idea della scuola come risorsa e come capitale sociale?

37 SCUOLA COME CAPITALE SOCIALE e RELAZIONALE
Assumere la scuola come risorsa e come capitale sociale significa affermare che l’insegnamento/apprendimento è una delle fonti primarie di struttura e di organizzazione sociale, di costituzione di una COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA.

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39 SCUOLA COME CAPITALE SOCIALE E RELAZIONALE
Entrare a far parte di una COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA e contribuire ad arricchirla significa non solo entrare nella sua CONFIGURAZIONE INTERNA, ma anche nel sistema di RELAZIONI CHE ESSA INTRATTIENE CON L’AMBIENTE ESTERNO E CON IL RESTO DEL MONDO. Le comunità di sapere e di pratica sono sia FONTI DI CONFINI, sia CONTESTI PER LA CREAZIONE DI CONNESSIONI A VASTO RAGGIO.

40 COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA E INTERMEDIAZIONE
Lo strumento di supporto delle relazioni tra un comunità di sapere e di pratica e l’ambiente esterno è l’INTERMEDIAZIONE, un’attività complessa che esige la capacità di legare i saperi e le pratiche, facilitando le TRANSAZIONI e i PASSAGGI tra essi e di promuovere un apprendimento capace di introdurre in un sapere e in una pratica elementi di altri saperi e di altre pratiche.

41 La modellistica matematica
Problema reale Modello matematico Analisi qualitativa Risoluzione al calcolatore Algoritmi Modellistica numerica

42 La Modellistica Matematica
Con il termine modellistica matematica si intende dunque il processo che si sviluppa attraverso l'interpretazione di un determinato problema, la rappresentazione dello stesso problema mediante il linguaggio e le equazioni della matematica, l'analisi di tali equazioni, nonché l'individuazione di metodi di simulazione numerica idonei ad approssimarle, e infine, I'implementazione di tali metodi su calcolatore tramite opportuni algoritmi. Qualunque ne sia la motivazione, grazie alla modellistica matematica un problema del mondo reale viene trasferito dall'unverso che gli è proprio in iin altro habitat in cui può essere analizzato più convenientemente, risolto per via numerica,indi ricondotto al suo ambito originario previa visualizzazione e interpretazione dei risultati ottenuti.

43 Rapporto tra il Modello Matematico e la Realtà
Il modello non esprime necessariamente l'intima e reale essenza del problema (la realtà è spesso così complessa da non lasciarsi rappresentare in modo esaustivo con formule matematiche), ma deve fornirne una SINTESI UTILE. La matematica aiuta a vedere e a capire la natura intrinseca di un problema, a determinare quali caratteristiche sono rilevanti e quali non lo sono, e, di conseguenza, a sviluppare una rappresentazione che contiene l'essenza del problema stesso.Una caratteristica della sfera d'indagine matematica presente in questo processo è l'ASTRAZIONE, ovvero la capacità di identificare caratteristiche comuni in campi differenti, così che idee generali possano essere elaborate a priori e applicate di conseguenza a situazioni fra loro assai diverse.

44 Carattere interdisciplinare della modellistica matematica
La presenza di laboratori sperimentali e di gallerie del vento, di specialisti nell’analisi teorica, nell’informatica e nelle scienze fondamentali, quali la fisica e la chimica, e nei settori più spiccatamente tecnologici, e anche nell’architettura, nella grafica avanzata e nel design, è l’elemento distintivo di una CULTURA POLITECNICA e può fungere da elemento catalizzatore e propulsivo di una DISCIPLINA INTERSETTORIALE quale è la modellistica matematica.

45 La Modellistica Numerica/1
L'obiettivo primario per un matematico applicato è la risoluzione effettiva del problema. I problemi matematici formulati nell'ambito della modellistica non sono quasi mai risolubili per via analitica. I teoremi dell'analisi matematica e della geometria, seppur fondamentali per stabilire se il problema sia "ben posto" o meno, assai raramente hanno natura costruttiva atta a indicare un processo di rappresentazione esplicita della soluzione. E’ pertanto necessario sviluppare METODOLOGIE DI APPROSSIMAZIONE che, in ogni circostanza, conducano ad algoritmi che rendano possibile la risoluzione su calcolatore. Il compito di trasformare una procedura matematica in un programma di calcolo corretto richiede attenzione alla struttura, efficienza, accuratezza e affidabilità.

46 La Modellistica Numerica/2
La scelta di un metodo numerico non può prescindere da una conoscenza adeguata delle proprietà qualitative della soluzione del modello matematico, del suo comportamento rispetto alle variabili spaziali e temporali, delle sue proprietà di regolarità e stabilità. E’ pertanto giustificato l'uso del termine MODELLISTICA NUMERICA che generalmente si adotta a tale riguardo. Essa è una SCIENZA INTERDISCIPLINARE, che si trova alla confluenza di vari settori, quali la matematica, l'informatica e le scienze applicate e richiede, appunto, INTERMEDIAZIONE tra tutti questi settori.

47 Interazioni fra mondo reale e modellistica
Pre-processing Post-processing e validazione Modellistica matematica Modellistica numerica

48 Interazioni fra mondo reale e modellistica
Intrinseco al concetto di modello numerico vi è quello di approssimazione, e dunque di errore. La modellistica numerica mira a garantire che l'errore sia piccolo e controllabile e a sviluppare algoritmi di risoluzione efficienti. La controllabilità è un requisito cruciale per un modello numerico: l'analisi numerica fornisce stime dell'errore che garantiscano che esso stia al di sotto di una soglia di precisione fissata a priori (la ben nota tolleranza percentuale accettabile dall'ingegnere). A tale scopo vengono progettati algoritmi adattivi, i quali, adottando una procedura di feedback a partire dai risultati già ottenuti, modificano i parametri della discretizzazione numerica e migliorano la qualità della soluzione. Ciò è reso possibile dalla analisi a posteriori (quella basata sulla conoscenza del residuo della soluzione calcolata), uno strumento supplementare di cui può giovarsi la modellistica numerica.

49 Analisi fenomenologica
Analisi preliminare Pre-processing Analisi sperimentale Avan-progetto Analisi fenomenologica CAD Modello geometrico Analisi di dati Modellistica matematica

50 Analisi preliminare/1 A monte, i modelli matematici traggono linfa vitale dall'analisi fenomenologica e sperimentale. Le equazioni sono sempre ispirate da leggi fisiche fondamentali, quali le condizioni di equilibrio nella statica, o la conservazione della massa, dell'energia e del momento nella dinamica dei mezzi continui. In tali equazioni, gli aspetti inerenti la reologia dei materiali, l'individuazione delle condizioni al contorno, nonché la determinazione dimensionale dei coefficienti e dei parametri caratteristici, sono fornite dall'analisi ingegneristica.

51 Analisi preliminare/2 Ulteriore elemento distintivo dell'analisi preliminare è, in molti casi, la costruzione di un modello geometrico, ovvero la rappresentazione, attraverso modellatori solidi o strumenti di CAD, della regione tridimensionale entro cui le equazioni andranno risolte. Si pensi, per esempio, alla complessità del modello geometrico necessario a rappresentare un aereo in configurazione completa, partendo da un design preliminare, prima di intraprenderne la simulazione numerica.

52 Dal design preliminare alla simulazione numerica
CAD Design preliminare Simulazione numerica

53 i casi test sperimentali Modellistica matematica
Analisi a posteriori Post - processing Visualizzazione e analisi dei risultati Confronto con i casi test sperimentali Modellistica matematica

54 Analisi a posteriori A valle del processo, la complessità dei risultati numerici ottenuti da un modello rende necessaria una loro analisi in forma logicamente organizzata, e una verifica alla luce delle prove sperimentali disponibili, ma, soprattutto, dell'intuizione dell'ingegnere. Quest'analisi retroattiva può, a sua volta, innescare un processo iterativo di modifica del modello (nelle equazioni e/o nei parametri che lo definiscono), sino a quando i risultati ottenuti su una classe significativa di casi di studio non siano ritenuti soddisfacenti da chi ha posto il problema.

55 Progettazione aerodinamica Analisi delle prestazioni
Dall’avan-progetto al progetto Progettazione aerodinamica Settore aeronautico/automobilistico Avan-progetto CAD Galleria del vento Modelli numerici uso complementare no Forma accettabile ? Analisi delle prestazioni si Progetto requisiti

56 COMUNITA’ DI SAPERE E DI PRATICA E INTERMEDIAZIONE
La rilevanza e la funzionalità delle comunità di sapere e di pratica non viene perciò attenuata, ma viene al contrario arricchita e potenziata dalla formazione di configurazioni sempre più vaste.

57 APPRENDIMENTO, COMPETENZE E PRATICHE
L’apprendimento soffre sia quando l’esperienza pratica e la competenza sono TROPPO VICINI, sia quando sono TROPPO DISTANTI. Poiché crea una TENSIONE tra esperienza pratica e competenza, L’ATTRAVERSAMENTO DEI CONFINI delle comunità di sapere e di pratica è un processo, attraverso il quale l’apprendimento viene potenzialmente favorito, a patto che la distanza con il sapere e la pratica di partenza non sia eccessiva.

58 La conoscenza è dinamica e incompleta
Dall’intersoggettività all’intelligenza connettiva      La conoscenza è dinamica e incompleta Sviluppo delle alternative Accordarsi sulle premesse per la selezione Ragionamento distribuito e ruolo della comunicazione Il pensiero come forma di connessione tra persone e gruppi Sviluppo di teorie sistemiche per sistemi multiagente le quali prevedono la possibilità, da parte di ciascun agente, di ragionare sulle proprie conoscenze e su quelle altrui, e permettono l’identificazione di conoscenze distribuite (distribuited knowledge) o condivise da un gruppo di agenti (common knowledge)

59 Intelligenza distribuita
L’intelligenza distribuita e la swarm intelligence Swarm phoenomena Teoria dei Sistemi e sistemi a Rete Intelligenza distribuita Web Sistemi viventi Sistemi cognitivi

60 L’intelligenza distribuita e la swarm intelligence
   Il modello di intelligenza distribuita è caratterizzato da: Assenza di una cabina di regia Ruolo della quantità dei messaggi e delle interazioni tra i componenti Kaufmann e i sistemi complessi Swarm intelligence: Insetti, stormi di uccelli, branchi di mammiferi Periodo di incubazione prolungato (diffusione e link dei nodi), dopo il quale si ha un’impennata nella crescita dell’intelligenza del sistema Flussi energetici, di materia e informativi Reti patchwork : cooperative, eterogenee e distribuite

61 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO
                                      1 Il senso di questo passaggio può essere illustrato attraverso un proverbio africano citato e fatto proprio da Samuel Papert, l’inventore del Logo. Il proverbio è il seguente: “Se un uomo ha fame gli puoi dare un pesce, ma meglio ancora è dargli una lenza e insegnargli a pescare". A esso Papert aggiunge, di suo, la seguente considerazione: “Naturalmente, oltre ad avere conoscenze sulla pesca, è necessario anche disporre di buone lenze, ed è per questo che abbiamo bisogno di computer e di sapere dove si trovano le acque più ricche...".

62 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/2
                                       Questa metafora ha il pregio di costituire un’efficace integrazione tra esigenze teoriche e istanze che emergono dal mondo delle pratiche e delle tecnologie. Raccoglie pienamente ed esprime con semplicità l’idea di coevoluzione, basata sul presupposto che l'ambiente non sia una struttura imposta agli esseri viventi dall'esterno, ma sia in realtà uno “sfondo” alla cui costituzione e precisazione essi danno un contributo fondamentale, in quanto i loro sistemi nervosi centrali e i loro schemi percettivi e cognitivi non sono adattati a leggi naturali assolute, ma piuttosto a leggi naturali che operano in una struttura condizionata dalla loro stessa attività sensoria.

63 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/3
Pone al centro dell’attenzione non l’azione di sfamare e il soggetto che la compie, ma chi deve essere sfamato e la necessità di fornire a esso le risorse e gli strumenti per poter appagare i suoi bisogni non soltanto qui e ora, in questa specifica contingenza, ma anche in futuro e, possibilmente, per tutto l’arco della sua vita. Detto in termini più precisi e più rispondenti allo spirito del proverbio, sposta l’attenzione dai due soggetti implicati (chi dà e chi riceve) al processo di relazione interpersonale e di cooperazione tra di essi.

64 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/4
A questa prima “mossa” teorica essenziale Papert aggiunge, come corollario indispensabile, il riferimento imprescindibile alla conoscenza (sapere il più possibile non solo sull’attività della pesca, in modo da diventare il più possibile competenti in relazione a questa pratica, ma anche sull’ambiente naturale nel quale essa si deve esercitare, così da riuscire a localizzare le acque più ricche) e agli strumenti di cui occorre dotarsi (le buone lenze).

65 IL MODELLO DELL’APPRENDISTATO COGNITIVO
Proposto da Allan Collins, da John Seely Brown e da Susan Newman e poi ripreso e sviluppato da Jonassen all’interno della sua teoria degli ambienti d’apprendimento di matrice costruttivistica. Come l’apprendistato tradizionale, quello pratico, l’apprendistato cognitivo si basa su tre momenti successivi: 1. osservazione 2. strutturazione 3. crescente capacità pratica

66 DIFFERENZE TRA APPRENDISTATO COGNITIVO E                 APPRENDISTATO TRADIZIONALE
L’ Apprendistato Cognitivo mira a rafforzare la capacità di apprendere ad apprendere, quello che Bateson chiama “deutero-apprendimento”, concentrando quindi la propria attenzione soprattutto sui processi e sulle competenze metacognitive. A tal scopo l'esperto si pone, come obiettivo prioritario, quello di modellare e strutturare l'attività percettiva del principiante, proponendogli situazioni nelle quali quest’ultimo possa trarre dall’ osservazione del comportamento complessivo di chi lo guida non solo raffronti rispetto al proprio modo di affrontare e risolvere i problemi che gli vengono proposti, ma anche immediate valutazioni sull’efficacia delle soluzioni che sta mettendo in atto

67 DALL’APPRENDISTATO TRADIZIONALE A QUELLO COGNITIVO
                                                      1 Dall'apprendistato tradizionale quello cognitivo mutua le quattro fasi fondamentali per promuovere la competenza esperta: l’apprendista osserva prima il maestro che mostra come fare e poi      lo imita (modelling); il maestro assiste di continuo il principiante, ne agevola il lavoro,    interviene secondo le necessità, dirige l’attenzione su un aspetto,      fornisce feedback (coaching): il maestro fornisce un sostegno in termini di stimoli e di risorse, pre-    imposta il lavoro (scaffolding); il maestro diminuisce progressivamente il supporto fornito per   lasciare via via maggiore autonomia e un crescente spazio di       responsabilità a chi apprende (fading).

68 A queste strategie di base se ne affiancano anche altre quali:
DALL’APPRENDISTATO TRADIZIONALE A QUELLO COGNITIVO                                                       2 A queste strategie di base se ne affiancano anche altre quali: l’ articolazione (si incoraggiano gli studenti a verbalizzare la loro      esperienza); la riflessione (li si induce a confrontare i propri problemi con       quelli di un esperto); l’ esplorazione (li si spinge a porre e risolvere problemi in forma      nuova).

69 LE FUNZIONI DELL’INSEGNANTE
LIVELLI RUOLO DOMANDA MODALITA’ IDENTITA’ SPONSOR CHI Riconoscimento Individuale VALORI MENTOR PERCHE’ ISPIRARE CAPACITA’ DOCENTE COME STIMOLARE BEHAVIOR COACH CHE COSA ADDESTRARE AMBIENTE FACILITATORE DOVE, QUANDO GESTIRE ECCEZIONI

70 GLI AMBIENTI D’APPRENDIMENTO
Da questo approccio si possono desumere principi per la progettazione complessiva di nuovi ambienti di apprendimento (learning environments), che possono essere definiti come luoghi “in cui coloro che apprendono possono lavorare aiutandosi reciprocamente avvalendosi di una varietà di strumenti e risorse informative in attività di apprendimento guidato o di problem solving”

71 GLI AMBIENTI D’APPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICI
                                               1 L’importante è riuscire a realizzare un ambiente d’apprendimento che stimoli la partecipazione e il coinvolgimento dei destinatari dei processi formativi e che favorisca la collaborazione reciproca e lo scambio interattivo tra di essi. Come osserva in proposito Jonassen, che getta un ponte interessante e significativo tra l’apprendistato cognitivo e la sua teoria dei Constructivist Learning Environments, progettare e creare un ambiente di apprendimento che risponda alle caratteristiche suddette, e che possa per questo essere legittimamente definito “costruttivistico”, è molto più difficile che progettare una serie di interventi didattici tradizionalmente intesi. “Questo perché non esistono modelli predefiniti per ambienti d’apprendimento costruttivistici, e per molti non potranno neanche mai esistere, in quanto i processi di costruzione della conoscenza sono sempre inseriti in contesti specifici.

72 GLI AMBIENTI D’APPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICI/2
                                                Jonassen delinea una serie di raccomandazioni fondamentali che un ambiente d’apprendimento di questo tipo dovrebbe promuovere: dare enfasi alla costruzione della conoscenza e non alla sua        riproduzione; evitare eccessive semplificazioni rappresentando la complessità      delle situazioni reali; presentare compiti autentici (contestualizzare piuttosto che astrarre); offrire ambienti d’apprendimento derivati dal mondo reale, basati      su casi, piuttosto che sequenze istruttive predeterminate; offrire rappresentazioni multiple della realtà; favorire la riflessione e il ragionamento; permettere costruzioni di conoscenze dipendenti dal contesto; favorire la costruzione cooperativa della conoscenza, attraverso la      collaborazione con altri e la negoziazione sociale.

73 AMBIENTI D’APPRENDIMENTO GENERATIVO
All'interno della matrice teorica dell'apprendistato cognitivo si muove la sperimentazione del Cognition & Technology Group at Vanderbilt sugli ambienti di apprendimento generativo. Anche qui si parte dal presupposto che la conoscenza appresa nei curricoli scolastici, in quanto astratta dal contesto, sia destinata per lo più a restare “inerte”, nel senso che gli studenti sono incapaci di applicarla attivamente ad altri contesti. Come rimedio a tale lacuna viene proposta una linea di ricerca e d’azione che valorizza un tipo di istruzione ancorata o situata, in cui cioè i problemi sono innanzitutto presentati attraverso l'illustrazione di situazioni autentiche, significative, attinte dalla vita reale. Gli studenti sono introdotti in questa situazione e stimolati, attraverso la discussione di gruppo, a prospettare vari modi di soluzione personale (e proprio per questo gli ambienti sono definiti generativi), con la possibilità poi di mettere a confronto queste loro ipotesi con le modalità avanzate dagli esperti o le soluzioni in diversi contesti.

74 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO
1 Il passaggio dal cognitivismo al costruzionismo può essere quindi presentato, come l’abbandono di una concezione della conoscenza che, in maniera più o meno esplicita, si richiama alla metafora della mente come archivio più o meno statico, in cui dovrebbero essere depositate pre-conoscenze già in qualche modo organizzate e strutturate (schemata, frames, script) che andrebbero prelevate e implementate su nuove situazioni problematiche, integrandole, a tal fine, di nuovi dati e delle informazioni mancanti.

75 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/2
                                      Al modello del cognitivismo ne viene contrapposto uno alternativo che: concepisce la mente come un sistema complesso, plastico e       dinamico; sottolinea la necessità di far apprendere in una varietà di modi     differenti e per una diversità di scopi, favorendo così il prodursi di      rappresentazioni multiple della conoscenza; evidenzia l’importanza, al fine di raggiungere un’effettiva   padronanza del materiale conoscitivo di cui si dispone, di      “rivisitarlo” in tempi differenti e in contesti modificati e di riusarlo        più volte, considerandolo da punti di vista e prospettive diversi.

76 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/3
                                     In questo modo il baricentro si sposta sul discente e sul processo di autodeterminazione, da parte sua, del percorso di apprendimento e dei suoi stessi obiettivi, che viene visto come non lineare, bensì come “emergente” e “ricorsivo”.

77 DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/4
                                          Alla base della concezione dei processi d’insegnamento/apprendimento, che caratterizza gli approcci di tipo costruzionistico vi è la convinzione c che questi processi risultino facilitati e si rivelino più efficaci quando: Chi apprende è coinvolto nella soluzione di problemi che si       riferiscono al mondo reale; La conoscenza già esistente è attivata e mobilitata come base di       partenza per la produzione di nuova conoscenza; La nuova conoscenza è dimostrata e mostrata, a seconda dei casi e      delle sue caratteristiche, all’allievo, e non semplicemente detta; La nuova conoscenza è usata operativamente dall’allievo: La nuova conoscenza viene integrata nel complesso delle conoscenze      dell’allievo.

78 Il fenomeno Rete è l’insieme combinato di :
LA RETE Il fenomeno Rete è l’insieme combinato di : Tecnologia (strutture, topologie, sistemi di relazione,    supporti fisici, logici, software, protocolli, standard…)  Modelli (astrazione e relative rilevanze concettuali) L’ambiente (sistemi di relazione presenti : sociali,    organizzativi, comportamenti individuali e collettivi:    communities, privacy, riservatezza, identità, business, … )

79 Ruolo della RETE Infrastrutture Modello del mondo e della realtà
Ambiente Nuovi tipi di gruppi Nuove modalità creazione soggetti collettivi

80 Ruolo della RETE Infrastrutture Modello del mondo e della realtà
Ambiente Nuovi tipi di gruppi Nuove modalità creazione soggetti collettivi

81 Cosa succede al concetto di Rete?
La Rete come… Ambiente Modalità di formazione di nuove comunità Modello Modelli di interazione, topologie, gerarchie … Infrastruttura Tecnologie, servizi , applicazioni …

82 La rete globale della ricerca

83 La Rete GARR RETI INDISPENSABILI PER IMPLEMENTARE:
AMBIENTI DI APPRENDIMENTO; COMUNITA’ DI APPRENDIMENTO

84 PBL- PROBLEM BASED LEARNING: An approach to medical education
E’ probabilmente la più importante innovazione pedagogica dell’ultimo ventennio. (Jonassen, 2003) Rispetto all’insegnamento tradizionale la logica si capovolge: i PROBLEMI sono il fulcro e sono loro che spingono lo studente ad impossessarsi dei contenuti necessari a risolverli. PBL- PROBLEM BASED LEARNING: An approach to medical education (Barrows & Tamblin, 1980)

85 PBL- PROBLEM BASED LEARNING
Dimensione operativa della conoscenza Spostare l’attenzione da concetti e nozioni  a problemi, schemi d’azione e comportamenti      STILE INDUTTIVO P1 TT Tentativo teorico di soluzione Problema Procedura di individuazione ed eliminazione dell’errore Da dati certi e inoppugnabili  procedimento induttivo  generalizzazioni induttive  leggi EE Processo nella soluzione dei problemi Problema più avanzato P2 La conoscenza non come apprendimento di regole e concetti ma come risultato di una costruzione collettiva la cui efficacia è data dalla partecipazione a questo processo

86 Il cuore di un’ambiente di apprendimento costruttivista sono:
I PROBLEMI E I PROGETTI Arco non è altro che una fortezza causata da due debolezze, imperò che l’arco negli edifizi è composto di due parti di circulo, i quali quarti circoli ciascuno debolissimo per se desidera cadere, e opponendosi alla ruina dell’altro le due debolezze si convertono in unica fortezza. (LEONARDO DA VINCI)             Destrutturati, non a      soluzione unica, autentici

87 L’Apprendimento SIGNIFICATIVO
In un ambiente COSTRUTTIVISTICO l’apprendimento deve essere: attivo; collaborativo; conversazionale; riflessivo; contestualizzato; intenzionale; costruttivo.

88 D’APPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICO
                            JONASSEN: L’ AMBIENTE                   D’APPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICO Un AMBIENTE COSTRUTTIVISTICO deve:   dare enfasi alla costruzione della conoscenza e non alla       sua riproduzione;  evitare eccessive semplificazioni nel rappresentare la       complessità delle situazioni reali;  presentare compiti autentici (contestualizzare piuttosto       che astrarre); offrire ambienti d’apprendimento derivati dal mondo    reale, basati su casi, piuttosto che sequenze istruttive        predeterminate;    offrire rappresentazioni multiple della realtà;    favorire la riflessione e il ragionamento;  permettere costruzioni di conoscenze dipendenti dal        contesto e dal contenuto;  favorire la costruzione cooperativa della conoscenza,        attraverso la collaborazione con altri.

89 Ambiente di apprendimento

90 Ambiente di Apprendimento
Jonassen 99 rev. Zecchi 05

91 Concezione linguistica
La centralità del rapporto tra Problemi, Casi correlati, Strumenti cognitivi e Risorse per l’informazione emerge con la CONCEZIONE STRUTTURALISTICA delle teorie scientifiche Concezione linguistica Concezione strutturalistica

92 La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche
Le mappe come metafora della concezione strutturalistica

93 La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche
Fu Carnap a suggerire nella sua opera Costruzione logica del mondo, del 1928, una metafora alternativa: La mappa come modello delle proprietà strutturali Rappresentazione topologica (non le distanze ma le disposizioni e le relazioni) Confronto di rappresentazione del contesto tra più teorie: Complesso di relazioni presenti nelle diverse teorie Diverse rappresentazioni cartografiche interrelate tra loro e sui diversi aspetti della stessa realtà

94 La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche
Critica alla: isolabilità dei dati osservativi e degli enunciati che li esprimono e alla indipendenza da presupposti teorici Gli oggetti da osservare sono dati e riconoscibili solo unitamente alle relazioni con altri oggetti Le teorie servono per: Dare ordine e regolarità a un complesso di dati Organizzare un campo di fenomeni in una struttura relazionale Regole di proiezione Rilevazione sul campo Toulmin e Hanson 1971

95 L’organizzazione della figura
La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche Hanson 1958 : critica a Berkeley Analisi delle figure ambigue Cosa cambia nelle diverse letture dell’immagine? L’organizzazione della figura Ovvero Il complesso delle relazioni che collegano gli elementi e quindi l’interpretazione di questi ultimi L’organizzazione di una figura non è qualcosa che venga registrato sulla retina assieme ad altri particolari La struttura della figura emerge nell’atto del vederla (retroazione dei processi secondari sui processi primari)

96 La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche
Tessuto Musica Dipinto Il suono (le note) Il colore Il filo La disposizione La composizione La distribuzione analogamente La visione di un tubo a raggi X e l’interpretazione dell’oggetto sono due componenti inscindibili

97 La concezione strutturalistica delle teorie scientifiche
Visione entro un contesto che ne determina il modo di lettura Non limitarsi allo specifico contesto ma valutare possibili alternative Aggiungere interpretazioni Non possono essere applicate nozioni di verità, probabilità, falsificazione ma solo di efficienza dell’ordine e regolarità Una teoria non è una scatola nera Osservazioni input Osservazioni output Le teorie coincidono con l’ordine e la struttura stessa dei fenomeni

98 Come si forma una comunità scientifica
Critica alla Centralità del linguaggio (che è prodotto e non causa dell’intelligenza) Khun 1962 Struttura delle rivoluzioni scientifiche Competenza linguistica Intelligenza Competenza linguistica Intelligenza Oggetto: Stabiliscono quali siano i problemi e i metodi legittimi in un determinato campo di ricerca per diverse generazioni di scienziati Comunità scientifica la Fisica di Aristotele l’Almagesto di Tolomeo, i Principia e l’Ottica di Newton, l’Elettricità di Franklin, la Chimica di Lavoisier la Geologia di Lyell Centralità dei manuali Risultati inediti per attrarre seguaci Aperti a nuovi sviluppi (risolvere altri   problemi) Un Paradigma è un insieme stabilito di metodi o di fenomeni che una comunità condivide e assume come punto focale dell’impegno che vincola i suoi componenti.

99 Scienza normale Come si forma una comunità scientifica Periodi di
Egemonia incontrastata di un Paradigma (consenso) Modificazione o revoca del paradigma Assenza di discussioni epistemologiche o metodologiche su: Metodi Problemi Modelli di soluzione Nascita di nuovi paradigmi (dal dissenso) Applicazioni come prova della teoria e non come parte dell’apprendimento Studenti  autorità dei docenti e testi

100 Come si forma una comunità scientifica
Le generalizzazioni simboliche Gli esemplari Esempi standard di problemi risolti (dimestichezza con il linguaggio e conoscenza della natura) Stimolo per la scoperta Forme schematiche la cui espressione simbolica cambia da applicazione ad applicazione Applicazione 3 Relazioni di somiglianza Applicazione 2 Applicazione 1

101 Come si forma una comunità scientifica
Le generalizzazioni simboliche Gli esemplari Applicazione al sistema solare F = ma Applicazione al Sole e alla Terra Predicato: x è una meccanica classica  Applicazione alla Terra e alla Luna Un oggetto x è una meccanica classica delle particelle in caso di presenza di: 3 funzioni: f(forza) m(massa) p(posizione) 2 insiemi : I (insieme delle particelle) t (intervallo di tempo) e ovviamente la relazione f=ma x è così una struttura determinata Relazioni di somiglianza Applicazione Legge di Coulomb nel campo elettrico F=k q1 q2 r2 Legge di gravitazione universale F = G m1 m2 r2 Sneed 1971 The logical structure of Mathematical Phisics

102 ANALOGIA Varie nozioni di similarità: PER EGUAGLIANZA DELLA FORMA;
PER EGUAGLIANZA DELLA PROPORZIONE; PER ANALOGIA DEGLI ATTRIBUTI ESSENZIALI; PER POSSESSO DI ALCUNI ATTRIBUTI IN COMUNE; PER POSSESSO DI ALCUNI ATTRIBUTI IN COMUNE PUR IN PRESENZA DI TRATTI NON IN COMUNE (ANALOGIA POSITIVA-NEGATIVA- NEUTRA)

103 NUOVA ORGANIZZAZIONE DEL SAPERE
    Kenneth Keniston, direttore del “MIT India Program” e del “Program in Science, Technology and Society” al Massachusetts Institute of Technology: CRISI DELL’ALGORITMO             DELL’INGEGNERE.

104 ALGORITMO DELL’INGEGNERE
“L’algoritmo degli ingegneri” è quel metodo di soluzione dei problemi che si trova nel cuore stesso dell’ingegneria, e quindi di un certo modo di considerare la tecnologia. L’idea fondamentale, che sta alla base di questo paradigma, “è quella che il mondo esterno possa essere definito come una serie di problemi, ognuno dei quali può essere risolto grazie all’applicazione di teoremi scientifici e di principi matematici. Attorno a questo primo principio si raggruppano una serie di idee, che ne formano il corollario.

105 ALGORITMO DELL’INGEGNERE
Questo algoritmo implica una divisione metafisica del mondo in due regni. Il primo costituisce il regno dei ‘problemi’ che possono essere ‘risolti’. Il secondo –definito in vari modi come ‘il resto della vita’, i ‘valori’ o la ‘società’- non può essere definito secondo i parametri dei ‘problemi’ e quindi non ha rilevanza per l’ingegnere in quanto tale. Per quanto riguarda i ‘problemi’ degni del lavoro dell’ingegnere, si tratta in generale di questioni di natura complessa, Ciò significa che devono essere suddivisi- o analizzati suddividendoli- in componenti e problemi parziali più semplici, ognuno dei quali può essere risolto separatamente, applicando principi scientifici e idee matematiche. Risolvendo correttamente tutti i problemi parziali e integrando quindi fra loro le soluzioni parziali, l’ingegnere arriva alla soluzione di problemi più vasti e complessi.

106 LA CRISI DELL’ALGORITMO DELL’INGEGNERE
Questa crisi è determinata dal fatto che non si può più procedere “per sommatoria” accatastando l’uno sull’altro, in modo casuale e senza un disegno preciso e un progetto coerente, “pezzi” di formazione diversi. Occorre invece procedere con una politica sottile di intersezione, di incastro, organizzando e mettendo in pratica processi formativi basati sul confronto tra prospettive diverse e sperimentando, anche nell’ambito di questi processi, strategie di interazione complesse.

107 BRUNO MUNARI: ” Tutti sono in grado di complicare, pochi sono in grado di semplificare. Per semplificare bisogna saper togliere e per togliere bisogna sapere cosa c’è da togliere”. E’ molto più difficile SEMPLIFICARE che COMPLICARE. E’ molto più difficile TOGLIERE che AGGIUNGERE. E’ molto più difficile procedere per INTERSEZIONI e per INCASTRO che per SOMMATORIA. Per sapere cosa togliere e perché bisogna disporre di un PROGETTO ben definito e dagli obiettivi chiari.

108 Uno splendido esempio di questa capacità di TOGLIERE, che non è comunque d’ostacolo al riconoscimento (tutt’altro) è la FACE DE FEMME del 1935 di Matisse. Pochi tratti ESSENZIALI sono sufficienti per far scattare la nostra capacità di classificare correttamente questa figura e di interpretarla come faremmo con una fotografia ben più ricca di dettagli. LA PERCEZIONE E’ SELETTIVA. Anche l’APPRENDIMENTO lo è.

109 “Plutôt une tête bien faite qu’une tête bien pleine” (Montaigne)
Formare delle persone capaci d’ORGANIZZARE le loro conoscenze piuttosto che d’immagazzinare un’ACCUMULAZIONE DI SAPERI, anche perché rincorrere questa accumulazione sta diventando un compito semplicemente impossibile.

110 QUAL E’ LA LINEA DI TENDENZA
Uno studio della Berkeley University ha rilevato che il volume di informazioni prodotte tra il 2001 e il 2004 è equivalente a quello prodotto tra il 1970 e il 2000 e che queste sono a loro volta equivalenti alla quantità di tutte le informazioni prodotte dall’umanità da quando è nata la scrittura fino al 1970. Un aggiornamento di questo studio ha rilevato che nei due anni dal 2004 al 2006 abbiamo prodotto l’identica quantità di informazioni nella metà del periodo. Se volessimo indicizzare solo l’informazione prodotta nei primi 6 anni di questo secolo staremmo dunque parlando del doppio di tutta l’informazione scritta di tutta la storia dell’umanità fino al 1970.

111 NUOVA ORGANIZZAZIONE DELL’INSEGAMENTO/APPRENDIMENTO
CARDINI DELLE COMPETENZE SONO: LA TRASFERIBILITA’. L’OPERATIVIZZAZIONE DELLA CONOSCENZA; LA CAPACITA’ DI CONTESTUALIZZARE I PROBLEMI LA DIMENSIONE LOCALE DIVENTA DETERMINANTE GLOCALIZZAZIONE.

112 ORGANIZZAZIONE CHE CONNETTE
Nelle due figure qui a lato siamo in presenza di una mancanza (nello spazio fisico) che tuttavia “regge” e organizza la percezione visiva.   La percezione del triangolo bianco o della configurazione irregolare è dovuta all’organizzazione complessiva delle figure medesime e alle loro strutture, cioè all’insieme delle relazioni tra gli elementi che compaiono in esse.

113 L’AUTOSUFFICIENZA CHE SOFFOCA LA PERCEZIONE
E’ sufficiente modificare un poco le strutture precedenti perché l’effetto scompaia, come dimostra questa figura, nella quale ciascun elemento, anziché esigere una relazione con gli altri, diventa autosufficiente. Non essendoci più tendenza al completamento, non si ha più percezione dell’organizzazione.

114 RINGRAZIAMENTI GRAZIE DELL’ATTENZIONE!