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Analisi delle caratteristiche di alcune piattaforme dal punto di vista matematico Giovanna Albano.

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Presentazione sul tema: "Analisi delle caratteristiche di alcune piattaforme dal punto di vista matematico Giovanna Albano."— Transcript della presentazione:

1 Analisi delle caratteristiche di alcune piattaforme dal punto di vista matematico Giovanna Albano

2 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

3 Learning Object ogni entità digitale o non digitale che può essere utilizzata, riutilizzata o indicata come riferimento durante lapprendimento supportato dalle nuove tecnologie (IEEE LTSC) ogni risorsa digitale che può essere riutilizzata per supportare l'apprendimento(Wiley) –Lidea principale di 'learning objects' è di spezzare i contenuti didattici in piccoli pezzi che possono essere riusati in diversi ambienti di apprendimento

4 Learning Object Esempi di risorse digitali piccole sono: –immagini, –foto, –video preregistrati, –video in tempo reale, –testi, –animazioni, –applet Java. Esempi di risorse digitali grandi sono: –pagine web che combinano testi, immagini, audio etc

5 Ulteriori caratteristiche Sono self-contained – ogni LO può essere preso indipendentemente Possono essere aggregati –LOs possono essere raggruppati in collezioni più grandi di contenuti, fino ad arrivare a strutture come i corsi tradizionali (intesi come collezione di contenuti) Sono etichettati con metadata –ogni LO ha delle informazioni descrittive che ne permettono facilmente il reperimento attraverso motori di ricerca

6 Non sono LO: –Obiettivi didattici; –Prerequisiti; –Persone coinvolte nellapprendimento (docenti, pari, tutor etc.); –Servizi necessari alle attività ( , chat, etc.); –I corsi, intesi come collezione di contenuti e attività didattiche. perché non sono risorse, intese come semplici contenuti

7 LO specifici per la matematica In IWT: –Esercizi interattivi basati su WebMathematica: Generazione on the fly di infiniti (e sempre distinti) esercizi; Suddivisione degli esercizi in passi elementari; Valutazione automatica della correttezza delle risposte; Feedback personalizzati in base agli errori commessi; Richiami teorici.

8 LO specifici per la matematica In Mumie: –Training Area: Esercizi strutturati strutturato come sottoproblemi che lo studente deve risolvere; Gli esercizi sono presentati in un grafo gerarchico a più livelli (la posizione del nodo dipende dal contesto in cui lesercizio rappresentato serve); Presentazione degli esercizi in accordo allo stile di apprendimento preferito; In prospettiva: correzione automatica, feedback personalizzati in base agli errori commessi;

9 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

10 Valutazione Automatica –Quiz di vario tipo a risposta chiusa (completamento, corrispondenza, a scelta multipla, etc) Non automatica –Domande a risposta aperta –Mappe concettuali

11 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

12 Ontologia Nell'ambito dell'information technology viene intesa come una rappresentazione generale della conoscenza di uno specifico dominio in termini di entità e interazioni tra di esse. Gruber definisce una ontologia come una esplicita specializzazione di una concettualizzazione. –Una concettualizzazione è un insieme degli oggetti, concetti e altre entità che appartengono ad uno specifico dominio di interesse e le relazioni che intercorrono tra di loro.

13 Ontologia in IWT Si concretizza come un grafo basato su: –Un dizionario –Un insieme di relazioni Il dizionario è linsieme dei concetti I concetti sono gli argomenti di una materia. Ad esempio della materia Aritmetica i concetti sono Addizione, Sottrazione, Moltiplicazione e Divisione La scelta dei concetti deve essere ragionata ed esaustiva rispetto al materiale disponibile ed alla articolazione che si vuole dare al proprio corso Le relazioni rappresentano un tipo di interazione tra i concetti del dominio. Esempi di relazioni binarie includono: essere sottoparagrafo, essere prerequisito.

14 Un esempio di ontologia Limiti Integrali Serie Derivate Analisi R R R = Requisito di S = Suddiviso in S S S S

15 Learning Object Primo Livello Ontologia Terzo Livello Metadata Secondo Livello Legame tra ontologia e contenuti Titolo Tipologia Keyword Concetto …

16 Densità Semantica: È la misura soggettiva dellutilità del LO comparata rispetto alla sua grandezza (size) o durata. Livello di interazione: È il livello di interattività tra lutente finale e il LO Tipo di interazione: È il tipo di interazione supportato dal LO. Tipo di interazione: In una risorsa espositiva, il flusso di informazioni va dalla risorsa al discente -> paradigna del learning- by- reading. Esempi: saggi, videoclip, tutti i tipi di materiale grafico, documenti ipertestuali In una risorsa attiva, linformazione va anche dal discente alla risorsa -> paradigma del learning- by- doing. Esempi: esercizi, questionari, simulazioni Tempo: È il tempo tipico o approssimativ o che serve per lavorare con la risorsa Contesto didattico: È lambiente di apprendimento tipico dove si intenda che luso del LO abbia luogo Difficoltà: Indica quanto difficile è il lavoro da fare con il LO rispetto al target tipico di audience. Concetto: È il campo che permette lassociazione della risorsa con il dominio della conoscenza (ontologia). Contiene il nome del dizionario di riferimento (in qualche senso è il nome della materia=dominio di conoscenza) Contiene il nome del concetto del dizionario scelto, a cui si riferisce il LO Fascia di età: È letà tipica degli utenti a cui è consigliata la risorsa

17 Dimensione: È la grandezza della risorsa digitale reale (non compressa) misurata in byte. Tipo di file associato: È il formato del file associato alla risorsa. Può essere usato per identificare il software necessario per accedere alla risorsa. Durata: È il tempo (in secondi) che prende la risorsa fruita in modo continuo. È particolamente utile per suoni, filmati, animazioni.

18 Ulteriori relazioni tra contenuti Sono stati introdotti archi di diverso colore (tipo) tra LO: ad esempio legami storici, tecnici, motivazionali, etc. Tali archi si concretizzano attualmente in forma di hyperlink

19 Ontologia in Mumie Si concretizza come un grafo basato su: –Atomi minimali di conoscenza –Un insieme di relazioni Gli atomi vengono definiti in base a una classificazione specifica della matematica, ovvero: teoremi; esempi; conclusioni. Le relazioni rappresentano un tipo di interazione tra gli atomi del dominio. Esempi di relazioni binarie includono: essere sottoparagrafo, essere prerequisito.

20 Un esempio di ontologia

21 Semantic Retrivial in Mumie Costruzione automatica di ontologia a partire da testi matematici formulati in linguaggio naturale

22 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

23 Profilo utente in IWT Preferenze: come gli piace imparare? Stato Cognitivo: cosa sa?

24 Profilo utente in IWT Preferenze: come gli piace imparare? –Consiste delle preferenze di ogni utente in relazione a parametri pedagogici –Viene aggiornato dopo ogni test

25 Profilo utente in IWT Stato Cognitivo: cosa sa? –Consiste dei concetti, relativi a un dominio, per cui lo studente ha la sufficienza e ne conserva la votazione –Viene aggiornato dopo ogni test

26 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

27 – In IWT Creazione di un learning path (lista ordinata di concetti da acquisire) in base alla ontologia del dominio di conoscenza e allo stato cognitivo del discente; Creazione di un corso (lista ordinata di LO ed eventuali quiz) in base a opportuni parametri del profilo utente (quali stile di apprendimento, grado di interazione, grado di approfondimento, contesto di apprendimento, età etc.); Aggiornamento in itinere del corso dopo una fase di test con esito non sufficiente. Personalizzazione automatica

28 La creazione del corso in IWT Il docente fissa un obiettivo didattico (uno o più concetti) IWT crea il percorso didattico (la sequenza di concetti da spiegare per raggiungere lobiettivo) … … in base a cosa sa lo studente IWT crea il corso (la sequenza di learning object) … … in base a come preferisce imparare Limiti Integrali Serie Derivate Analisi R R S S S S LimitiIntegraliDerivate Teorema Spiegazioni Test ---- x ---- o ---- x

29 – In Mumie Creazione di un corso (associazione di LO in corrispondenza dei vertici del grafo della conoscenza, selezionati in modo tale che lo stile di presentazione dei contenuti sia il più opportuno rispetto al learning style del discente, ad es. rappresentazione matematica rigorosa a fronte di visualizzazione) Personalizzazione automatica

30 –Più o meno presente in tutte le piattaforme di e- learning: Annotazioni personali sulle varie unità didattiche (note testuali, video, audio, immagini) Area link utili Area materiale di approfondimento Area di condivisione con altri pari Personalizzazione a cura dello studente

31 –In IWT: Scelta tra risorse alternative per ogni unità didattica (ovvero per ogni concetto); Possibilità di scorrere la lista degli LO se la fase di test non è bloccante. –In Mumie: Lontologia è visibile allo studente, quindi possibilità di navigare sul grafo dei contenuti: scelta di cosa studiare e in che ordine (essendo cosciente delle relazioni tra i contenuti). Personalizzazione a cura dello studente

32 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

33 Learning Activity Il concetto di Learning Activity (LA) deriva dallassunto didattico che lapprendimento deriva dallinterazione con il docente e con i pari piuttosto che con il solo contenuto (LO) Una LA è unattività che devessere compiuta da un discente per ottenere un certo obiettivo didattico. Esempi: discussione di gruppo, gioco di ruolo, ricerca bibliografica… La nozione di LA riconosce che lapprendimento può avvenire con o senza LO – lapprendimento è diverso dal consumo di contenuti e che lapprendimento deriva dallessere attivi dei discenti.

34 Learning Activity Riuso e adattamento a un livello superiore al semplice riuso e adattamento dei contenuti (LO) –Una delle caratteristiche principali dellapproccio LA è che il contenuto di una sequenza può essere facilmente cambiato per adattarsi a diverse discipline o argomenti, mentre la struttura dellattività resta invariata –La sequenza di LA può fornire un template pedagogico che può essere usato in molti contesti cambiando i contenuti per adattarli a diverse aree disciplinari

35 Authoring Environment

36 LA e Metadata Numero di learners –Inteso come numero tipico, o migliore, per lattività, può servire per organizzare il materiale didattico da utilizzare Periodo di tempo –Unattività può durare anche settimane, può essere collegato anche al campo tempo dei LO Sincrono/Asincrono/Entrambi –Le LA possono richiedere sessioni di forum, chat o entrambi ad es. Riferimento a LO –Può accadere che lattività non abbia bisogno di contenuti o ne possa avere diversi, ma può anche accadere che si riferisca a un contenuto specifico

37 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

38 Strumenti di authoring Latex o menu stile word Quasi nulla per authoring più sofisticati (ad es. creazione esercizi WebMathematica, creazione di LO contenenti applet)

39 Indice Conoscenza: –Contenuti –Valutazione –Rappresentazione e gestione Utente: –Profilo –Personalizzazione Metodologia didattica: –Learning activities Strumenti: –Authoring –Collaborazione

40 Strumenti di collaborazione Chat Wiki Blog Messaggistica Forum Ancora poche possibilità per parlare di matematica


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