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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.

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1 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 2 La società della conoscenza E caratterizzata dalla centralità del nesso fra: innovazione; partecipazione; concertazione; sussidiariet à istruzione/formazione

3 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 4 INNOVAZIONE E ISTRUZIONE Crescita progressiva di innovazione e istruzione istruzione innovazione

5 5 Hofstadter: gli strani anelli come nodo cruciale della coscienza Sono convinto che la spiegazione dei fenomeni emergenti 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 pi ù alto torna indietro fino a raggiungere il livello pi ù basso e lo influenza, mentre allo stesso tempo viene determinato da esso. Cè una risonanza tra i diversi livelli che si autorafforza.

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

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11 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 lautorganizzazione esiste un parametro universale. Dopo un periodo di instabilità (risposte non lineari, cambiamenti bruschi) emerge una nuova forma dordine

12 12 Il passaggio dal linguaggio della sequenzialit à a quello della circolarit à è importante perch é da esso, secondo Bateson, comincia a emergere l AUTONOMIA come capacit à di CONTROLLO DI S É 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 sar à il contenuto del materiale di segnalazione che si propagher à 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 gi à queste informazioni ( « va troppo forte », « va troppo piano » ), ma il livello successivo porter à un informazione del tipo « la correzione di va troppo forte non è abbastanza rapida », o « la correzione di va troppo forte è eccessiva ». Cio è, i messaggi diventano messaggi intorno al livello immediatamente inferiore. Di qui all autonomia il passo è molto breve. DALLA SEQUENZIALITA ALLA CIRCOLARITA

13 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, anzich é essere inteso come mera estensione e distanza geografica, viene visto come SPAZIO RELAZIONALE, cio è 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 14 AMBIENTE INNOVATIVO/2 Perch é si possa parlare di ambiente innovativo non basta dunque la vicinanza geografica. A essa si deve accompagnare necessariamente una prossimit à socio-culturale, definibile come presenza di MODELLI CONDIVISI di comportamento, fiducia reciproca, linguaggi e rappresentazioni comuni e comuni codici morali e cognitivi. Prossimit à geografica e prossimit à socio-culturale determinano alta probabilit à di interazione e sinergia fra i soggetti individuali e collettivi, contratti ripetuti che tendono all informalit à, 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 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 qualit à del sistema per cui vale davvero la pena darsi da fare. La loro caratteristica essenziale è lAUTONOMIA.

16 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 responsabilit à dei differenti attori nella realizzazione di tali progetti.

17 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 qualit à ) 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 cos ì 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 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 19 AUTONOMIA SCOLASTICA E SUSSIDIARIETA Lautonomia 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 20 AUTONOMIA SCOLASTICA E SUSSIDIARIETA La combinazione di AUTONOMIA e SUSSIDIARIETA comporta il passaggio dal modello tradizionale del sistema scolastico,incardinato sullofferta, a quello PROATTIVO, in base al quale alla scuola compete raccordarsi alla domanda sociale, raccoglierla, strutturarla e ORGANIZZARLA.

21 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 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 23 MODELLO PROATTIVO E ORGANIZZAZIONE A RETE Il MODELLO PROATTIVO comporta dunque unorganizzazione, allinterno della quale listituzione 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 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 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 26 Centralità dellistruzione/formazione La centralit à del nesso tra innovazione, partecipazione, concertazione, formazione e sussidiariet à, 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 priorit à ai processi dell istruzione e della formazione globalmente considerati, riconoscimento che non è quindi una pura formula retorica, ma l espressione di una necessit à vitale e indifferibile.

27 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 capillarit à e della ricchezza delle relazioni dei singoli agenti. Questa intelligenza, chiamata CONNETTIVA proprio perch é è il risultato di un sistema di nessi, produce apprendimento e innovazione, migliorando le competenze e le prestazioni dei singoli e del sistema.

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

29 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 IDENTIT À pur nell ambito di una struttura molto articolata ed estesa di connessioni.

30 30 Dallintersoggettività allintelligenza connettiva Assenso Procedure e strumenti linguistici Creazione di uno sfondo condiviso Approccio A Approccio B Approccio C Omogeneità di fondo di premesse valori e obiettivi

31 31 Dallintersoggettività allintelligenza connettiva Dominio di condotta (consensuale) Dominio cognitivo A Dominio cognitivo B Dominio cognitivo C Rigenerazione Cooperazione Interazione 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 Il Linguaggio è una modellizzazione del comportamento di orientamento reciproco Cultura A Cultura B Cultura C

32 32 Dallintersoggettività allintelligenza connettiva Heidegger Vedere Dare senso alle cose Guardare Il mio mondo Il mio vivere Il senso dipende in modo essenziale dal contesto

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

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

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

36 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 dellidea della scuola come risorsa e come capitale sociale?

37 37 SCUOLA COME CAPITALE SOCIALE e RELAZIONALE Assumere la scuola come risorsa e come capitale sociale significa affermare che linsegnamento/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 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 LAMBIENTE 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 40 COMUNITA DI SAPERE E DI PRATICA E INTERMEDIAZIONE Lo strumento di supporto delle relazioni tra un comunità di sapere e di pratica e lambiente esterno è lINTERMEDIAZIONE, unattività 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 41 Problema reale Modello matematico Analisi qualitativa Algoritmi Modellistica numerica Risoluzione al calcolatore La modellistica matematica

42 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, nonch é 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 pi ù convenientemente, risolto per via numerica,indi ricondotto al suo ambito originario previa visualizzazione e interpretazione dei risultati ottenuti.

43 43 Rapporto tra il Modello Matematico e la Realt à Il modello non esprime necessariamente l'intima e reale essenza del problema (la realt à è spesso cos ì 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 capacit à di identificare caratteristiche comuni in campi differenti, cos ì che idee generali possano essere elaborate a priori e applicate di conseguenza a situazioni fra loro assai diverse.

44 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 pi ù 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 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 affidabilit à.

46 46 La scelta di un metodo numerico non può prescindere da una conoscenza adeguata delle propriet à qualitative della soluzione del modello matematico, del suo comportamento rispetto alle variabili spaziali e temporali, delle sue propriet à di regolarit à e stabilit à. 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. La Modellistica Numerica/2

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

48 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 controllabilit à 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 gi à ottenuti, modificano i parametri della discretizzazione numerica e migliorano la qualit à 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 49 Pre-processing Analisi fenomenologica Modellistica matematica Analisi preliminare Analisi sperimentale Avan-progetto Modello geometrico Analisi di dati CAD

50 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, nonch é la determinazione dimensionale dei coefficienti e dei parametri caratteristici, sono fornite dall'analisi ingegneristica.

51 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 complessit à del modello geometrico necessario a rappresentare un aereo in configurazione completa, partendo da un design preliminare, prima di intraprenderne la simulazione numerica.

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

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

54 54 A valle del processo, la complessit à 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. Analisi a posteriori

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

56 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 57 APPRENDIMENTO, COMPETENZE E PRATICHE Lapprendimento soffre sia quando lesperienza pratica e la competenza sono TROPPO VICINI, sia quando sono TROPPO DISTANTI. Poiché crea una TENSIONE tra esperienza pratica e competenza, LATTRAVERSAMENTO DEI CONFINI delle comunità di sapere e di pratica è un processo, attraverso il quale lapprendimento viene potenzialmente favorito, a patto che la distanza con il sapere e la pratica di partenza non sia eccessiva.

58 58 Dallintersoggettività allintelligenza 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 possibilit à, 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 59 Lintelligenza distribuita e la swarm intelligence Teoria dei Sistemi e sistemi a Rete Swarm phoenomena Sistemi viventi Web Sistemi cognitivi Intelligenza distribuita

60 60 Lintelligenza distribuita e la swarm intelligence 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 unimpennata nella crescita dellintelligenza del sistema Flussi energetici, di materia e informativi Il modello di intelligenza distribuita è caratterizzato da: Reti patchwork : cooperative, eterogenee e distribuite

61 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 pi ù ricche...".

62 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 semplicit à l idea di coevoluzione, basata sul presupposto che l'ambiente non sia una struttura imposta agli esseri viventi dall'esterno, ma sia in realt à 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 attivit à sensoria.

63 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 necessit à 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 pi ù precisi e pi ù rispondenti allo spirito del proverbio, sposta l attenzione dai due soggetti implicati (chi d à e chi riceve) al processo di relazione interpersonale e di cooperazione tra di essi.

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

65 65 IL MODELLO DELLAPPRENDISTATO 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 capacit à pratica

66 66 DIFFERENZE TRA APPRENDISTATO COGNITIVO E APPRENDISTATO TRADIZIONALE L Apprendistato Cognitivo mira a rafforzare la capacit à 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'attivit à 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 67 DALLAPPRENDISTATO 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 necessit à, 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 responsabilit à a chi apprende (fading).

68 68 DALLAPPRENDISTATO 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 69 LIVELLIRUOLO DOMANDA MODALITA IDENTITA SPONSOR CHI Riconoscimento Individuale VALORI MENTORPERCHE ISPIRARE CAPACITA DOCENTE COME STIMOLARE BEHAVIOR COACH CHE COSA ADDESTRARE AMBIENTE FACILITAT ORE DOVE, QUANDO GESTIRE ECCEZIONI LE FUNZIONI DELLINSEGNANTE

70 70 GLI AMBIENTI DAPPRENDIMENTO 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 variet à di strumenti e risorse informative in attivit à di apprendimento guidato o di problem solving

71 71 GLI AMBIENTI DAPPRENDIMENTO 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 pi ù difficile che progettare una serie di interventi didattici tradizionalmente intesi. Questo perch é 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 72 GLI AMBIENTI DAPPRENDIMENTO 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 complessit à 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 realt à ; 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 73 AMBIENTI DAPPRENDIMENTO 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 pi ù 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 cio è 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 possibilit à poi di mettere a confronto queste loro ipotesi con le modalit à avanzate dagli esperti o le soluzioni in diversi contesti.

74 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 pi ù o meno esplicita, si richiama alla metafora della mente come archivio pi ù o meno statico, in cui dovrebbero essere depositate pre-conoscenze gi à 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 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 necessit à di far apprendere in una variet à di modi differenti e per una diversit à di scopi, favorendo cos ì 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 pi ù volte, considerandolo da punti di vista e prospettive diversi.

76 76 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, bens ì come emergente e ricorsivo. DAL COGNITIVISMO AL COSTRUZIONISMO/3

77 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 pi ù efficaci quando: Chi apprende è coinvolto nella soluzione di problemi che si riferiscono al mondo reale; La conoscenza gi à 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 78 LA RETE Il fenomeno Rete è linsieme combinato di : Tecnologia (strutture, topologie, sistemi di relazione, supporti fisici, logici, software, protocolli, standard…) Modelli (astrazione e relative rilevanze concettuali) Lambiente (sistemi di relazione presenti : sociali, organizzativi, comportamenti individuali e collettivi: communities, privacy, riservatezza, identità, business, … )

79 79 RuolodellaRETEInfrastrutture Modello del mondo e della realt à Ambiente Nuovi tipi di gruppi Nuove modalit à creazione soggetti collettivi

80 80 RuolodellaRETE InfrastruttureInfrastrutture Modello del mondo e della realtàModello del mondo e della realtà AmbienteAmbiente Nuovi tipi di gruppi Nuove modalità creazione soggetti collettivi

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

82 82 La rete globale della ricerca

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

84 84 E probabilmente la pi ù importante innovazione pedagogica dell ultimo ventennio. (Jonassen, 2003) PBL- PROBLEM BASED LEARNING: An approach to medical education (Barrows & Tamblin, 1980) 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.

85 85 PBL- PROBLEM BASED LEARNING Dimensione operativa della conoscenza Spostare lattenzione da concetti e nozioni a problemi, schemi dazione e comportamenti Da dati certi e inoppugnabili procedimento induttivo generalizzazioni induttive leggi STILE INDUTTIVO Problema Tentativo teorico di soluzione Procedura di individuazione ed eliminazione dellerrore Processo nella soluzione dei problemi P1P1 Problema più avanzato P2P2 TT EE 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 86 Il cuore di un ambiente di apprendimento costruttivista sono: I PROBLEMI E I PROGETTI Destrutturati, non a soluzione unica, autentici 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)

87 87 LApprendimento SIGNIFICATIVO In un ambiente COSTRUTTIVISTICO lapprendimento deve essere: attivo; collaborativo; conversazionale; riflessivo; contestualizzato; intenzionale; costruttivo.

88 88 JONASSEN: L AMBIENTE DAPPRENDIMENTO COSTRUTTIVISTICO Un AMBIENTE COSTRUTTIVISTICO deve: dare enfasi alla costruzione della conoscenza e non alla sua riproduzione; evitare eccessive semplificazioni nel rappresentare la complessit à 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 realt à ; 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 89

90 90 Problemi Progetti Strumenti Per la Valutazione Casi Correlati Risorse per la Informazione Strumenti Cognitivi Strumenti Collaborativi Fattori socio ambientali Problemi Progetti Strumenti Per la Valutazione Casi Correlati Risorse per la Informazione Strumenti Cognitivi Strumenti Collaborativi Fattori socio ambientali

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

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

93 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 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 Toulmin 1968 e Hanson 1971 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

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

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

97 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 dellordine e regolarità Osservazioni input Osservazioni output Una teoria non è una scatola nera Le teorie coincidono con lordine e la struttura stessa dei fenomeni

98 98 Come si forma una comunità scientifica Come si forma una comunità scientifica Critica alla Centralità del linguaggio (che è prodotto e non causa dellintelligenza) Khun 1962 Struttura delle rivoluzioni scientifiche Competenza linguistica Intelligenza Competenza linguistica Intelligenza Comunità scientifica Centralità dei manuali la Fisica di Aristotele lAlmagesto di Tolomeo, i Principia e lOttica di Newton, lElettricità di Franklin, la Chimica di Lavoisier la Geologia di Lyell Oggetto: Stabiliscono quali siano i problemi e i metodi legittimi in un determinato campo di ricerca per diverse generazioni di scienziati 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 dellimpegno che vincola i suoi componenti.

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

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

101 101 Come si forma una comunità scientifica Le generalizzazioni simboliche Relazioni di somiglianza Applicazione Legge di Coulomb nel campo elettrico Applicazione al Sole e alla Terra Applicazione alla Terra e alla Luna Gli esemplari F = ma Predicato: x è una meccanica classica 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 F = G m1 m2m1 m2 r2r2 Legge di gravitazione universale Applicazione al sistema solare F=k q1 q2q1 q2 r2r2 Sneed 1971 The logical structure of Mathematical Phisics

102 102 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)

103 103 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 DELLALGORITMO DELLI NGEGNERE.

104 104 ALGORITMO DELLINGEGNERE 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.

105 105 ALGORITMO DELLINGEGNERE 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 societ à - 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 pi ù 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 pi ù vasti e complessi.

106 106 LA CRISI DELLALGORITMO DELLINGEGNERE Questa crisi è determinata dal fatto che non si può più procedere per sommatoria accatastando luno sullaltro, 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 nellambito di questi processi, strategie di interazione complesse.

107 107 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 cè 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.

108 108 Uno splendido esempio di questa capacità di TOGLIERE, che non è comunque dostacolo al riconoscimento (tuttaltro) 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 lAPPRENDIMENTO lo è.

109 109 Plutôt une tête bien faite quune tête bien pleine (Montaigne) Formare delle persone capaci dORGANIZZARE le loro conoscenze piuttosto che dimmagazzinare unACCUMULAZIONE DI SAPERI, anche perché rincorrere questa accumulazione sta diventando un compito semplicemente impossibile.

110 110 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 quantit à di tutte le informazioni prodotte dall umanit à da quando è nata la scrittura fino al Un aggiornamento di questo studio ha rilevato che nei due anni dal 2004 al 2006 abbiamo prodotto l identica quantit à di informazioni nella met à 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 umanit à fino al 1970.

111 111 NUOVA ORGANIZZAZIONE DELLINSEGAMENTO/APPRENDIMENTO CARDINI DELLE COMPETENZE SONO: LA TRASFERIBILITA. LOPERATIVIZZAZIONE DELLA CONOSCENZA; LA CAPACITA DI CONTESTUALIZZARE I PROBLEMI LA DIMENSIONE LOCALE DIVENTA DETERMINANTE GLOCALIZZAZIONE.

112 112 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 allorganizzazione complessiva delle figure medesime e alle loro strutture, cioè allinsieme delle relazioni tra gli elementi che compaiono in esse.

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

114 114 RINGRAZIAMENTI GRAZIE DELLATTENZIONE!


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