Le competenze digitali nella scuola
DOI: 10.1401/9788815412270/c3
¶{p. 239}1. predisporre attività di apprendimento collaborativo che utilizzano strumenti e risorse digitali, o strategie di informazione digitale;
2. predisporre attività di apprendimento collaborativo in un ambiente digitale (ad es. utilizzando blog, ambienti wiki, piattaforme virtuali per l’apprendimento);
3. monitorare e supportare gli studenti durante il processo di co-creazione di conoscenza in ambienti digitali;
4. richiedere agli studenti di usare gli strumenti digitali per presentare il loro lavoro collaborativo e assisterli durante la preparazione;
5. usare le tecnologie digitali per la valutazione tra pari e come supporto per favorire un apprendimento autoregolato collettivo e un apprendimento tra pari;
6. usare le tecnologie digitali per sperimentare nuovi formati e metodi per l’apprendimento collaborativo.
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Livello
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Descrizione
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Dichiarazione del livello di competenza
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A1 – Novizio
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Conosce e usa (ma solo in modo limitato) le tecnologie digitali nelle attività di apprendimento collaborativo
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Raramente (o mai) prendo in considerazione l’eventuale uso di tecnologie digitali nelle attività collaborative o per far svolgere agli studenti consegne in modo collaborativo
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A2 – Esploratore
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Supporta gli studenti nell’uso delle tecnologie digitali nelle attività collaborative
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Quando predispongo attività o progetti didattici di tipo collaborativo, incoraggio gli studenti a usare le tecnologie digitali (ad es. per le ricerche in Internet o nella presentazione dei risultati finali)
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B1 – Sperimentatore
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Integra le tecnologie digitali nella progettazione delle attività collaborative
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Progetto e predispongo attività collaborative in cui gli studenti usano le tecnologie digitali per la creazione collaborativa di conoscenza (ad es. per reperire e scambiare informazioni)
Richiedo agli studenti di utilizzare le tecnologie digitali per documentare le loro attività collaborative (ad es. tramite presentazioni digitali, video, blog-post)
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B2 – Esperto
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Usa ambienti digitali per favorire l’apprendimento collaborativo
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Predispongo attività collaborative in ambienti digitali (ad es. blog, wiki, o in piattaforme per l’apprendimento come Moodle)
Osservo e facilito le interazioni collaborative degli studenti negli ambienti digitali
Uso le tecnologie digitali per aiutare gli studenti a condividere le proprie riflessioni e scambiare commenti e valutazioni tra pari, anche in merito alle consegne individuali
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C1 – Leader
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Utilizza ambienti digitali per favorire la costruzione collaborativa di conoscenze e la valutazione fra pari
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Progetto e gestisco varie attività di apprendimento collaborativo in cui gli studenti usano diverse tecnologie digitali per condurre ricerche collaborative, documentare i risultati e riflettere sul processo d’apprendimento, sia in presenza che in ambienti virtuali
Uso le tecnologie digitali per la valutazione tra pari e come supporto per facilitare l’autoregolazione collettiva e l’apprendimento fra pari
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C2 – Pioniere
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Usa le tecnologie digitali per innovare la collaborazione fra gli studenti
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Uso le tecnologie digitali per creare nuovi formati e modalità di apprendimento collaborativo
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Nota: Grassetti del DigCompEdu, versione in lingua italiana.
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Il termine collaborativo è quello che ricorre maggiormente e caratterizza questo aspetto, ma si potrebbe dire l’intero contenuto del DigCompEdu e del DigComp 2.2, come illustrato nel capitolo 2. Attraverso la descrizione dei livelli di padronanza è ancora più chiaro il profilo del docente/formatore in grado di promuovere e sviluppare queste competenze (tab. 3.17).
Alcuni elementi del livello C1 sono certamente da includere nel profilo del docente/formatore che opera in ambienti digitali, ma altri sono già propri di figure di sistema o con incarichi di coordinamento o di guida della scuola come, ad esempio, la progettazione di ambienti digitali per l’apprendimento collaborativo. Pare quindi opportuno fissare il traguardo per il docente/formatore almeno al livello B2, auspicando che il C1 sia raggiunto da un numero rilevante di docenti.
2.2.2.4. Aspetto 4: apprendimento autoregolato
Questo aspetto si concentra su un’altra dimensione molto importante dell’apprendimento degli studenti e delle studentesse, ossia l’autoregolazione e quindi l’autonomia, la responsabilità e la consapevolezza della rilevanza di ciò che ¶{p. 240}si apprende. Il DigCompEdu definisce l’aspetto 4 come la capacità di «usare le tecnologie digitali per sostenere i processi di apprendimento autoregolato, ossia rendere gli studenti in grado di pianificare, monitorare e riflettere sul proprio apprendimento, di dare evidenza dei propri progressi, di condividere spunti e riflessioni e di proporre soluzioni creative»
[7]
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Attraverso questa competenza, il docente/formatore è in grado di promuovere lo sviluppo di competenze che per gli studenti e le studentesse sono determinanti per l’inserimento nel mondo del lavoro e, più in generale, nella società. Diverse sono le dimensioni di particolare interesse nella definizione dell’aspetto 4, in particolare:
– l’autonomia consapevole e responsabile del soggetto in apprendimento. Il docente/formatore deve quindi orientare la propria azione didattica per favorire tale autonomia, usando le tecnologie come uno strumento flessibile e duttile;
– l’evidenza e il riscontro sui progressi ottenuti. La studentessa e lo studente sono quindi indotti a usare le tecnologie digitali per fornire evidenze solide, trasparenti e verificabili dei progressi e degli obiettivi totalmente o parzialmente raggiunti;
– la condivisione. Ancora una volta le tecnologie digitali sono usate per promuovere e favorire la dimensione cooperativa e di gruppo dell’apprendimento.
Il DigCompEdu sostanzia la definizione di ciascun aspetto attraverso alcune attività particolarmente rilevanti che, nel caso dell’aspetto 4, sono:
1. utilizzare le tecnologie digitali (ad es. blog, diari, strumenti di pianificazione) per aiutare gli studenti a pianificare la propria attività d’apprendimento;
2. utilizzare le tecnologie digitali per aiutare gli studenti a raccogliere dati e per documentare i loro progressi (ad es. tramite registrazioni audio o video, foto, testi);
3. utilizzare le tecnologie digitali (ad es. e-portfolio, blog) per aiutare gli studenti a documentare e presentare il lavoro svolto;
4. utilizzare le tecnologie digitali per aiutare gli studenti ¶{p. 241}a riflettere su e autovalutare il proprio percorso di apprendimento.
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Livello
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Descrizione
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Dichiarazione del livello di competenza
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A1 – Novizio
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Conosce e usa (ma solo in modo limitato) le tecnologie digitali per l’apprendimento autoregolato
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Mai o raramente considero il modo in cui gli studenti potrebbero utilizzare le tecnologie digitali per autoregolarsi durante lo svolgimento delle attività o delle consegne
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A2 – Esploratore
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Supporta gli studenti nell’uso delle tecnologie digitali per un apprendimento autoregolato
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Incoraggio gli studenti a usare le tecnologie digitali per autoregolarsi durante lo svolgimento delle attività di apprendimento e le consegne (ad es. per reperire informazioni o per presentare i risultati)
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B1 – Sperimentatore
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Integra l’uso delle tecnologie digitali nella progettazione delle attività d’apprendimento autoregolato
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Incoraggio gli studenti a usare le tecnologie digitali per raccogliere dati e per documentare il loro progressi (ad es. usando registrazioni audio o video, foto, testi)
Incoraggio gli studenti a usare le tecnologie digitali (ad es. e-portfolio, blog) per la documentazione e la presentazione del lavoro da loro svolto
Uso le tecnologie digitali per l’autovalutazione degli studenti
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B2 – Esperto
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Propone l’utilizzo di ambienti digitali in modo da consentire l’apprendimento autoregolato complessivo
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Uso tecnologie e ambienti digitali (ad es. e-portfolio, blog, diari, strumenti di pianificazione) per consentire agli studenti di gestire e documentare tutte le fasi del loro apprendimento (ad es. per la pianificazione, il recupero delle informazioni, la riflessione, l’autovalutazione, la documentazione)
Con il supporto delle tecnologie digitali, aiuto gli studenti a sviluppare, applicare e rivedere i criteri adeguati per l’autovalutazione
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C1 – Leader
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Riflette criticamente sulle strategie digitali adottate per favorire l’apprendimento autoregolato
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Rifletto sull’adeguatezza delle mie strategie digitali per favorire l’apprendimento autoregolato e le aggiorno continuamente
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C2 – Pioniere
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Sviluppa nuovi formati e/o approcci didattici per favorire l’apprendimento autoregolato
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Sviluppo nuovi formati e/o approcci didattici per favorire l’apprendimento autoregolato
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Nota: Grassetti del DigCompEdu, versione in lingua italiana.
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Le quattro attività afferenti a questo aspetto mettono in rilievo le dimensioni fondamentali affinché gli studenti e le studentesse operino proficuamente in un ambiente digitale:
– pianificazione;
– documentazione attraverso evidenze empiriche riscontrabili;
– comunicazione e condivisione;
– riflessione e autovalutazione.
Si tratta di dimensioni estremamente importanti, addirittura determinanti per il cittadino competente in un ambiente digitale. Per realizzarle serve che il docente/formatore possegga, a sua volta, competenze appropriate, declinate in livelli, come proposto dal DigCompEdu (tab. 3.18).
Considerando la descrizione del livello C1, è fuor di dubbio che, almeno nel medio periodo, tutti i docenti/formatori dovrebbero raggiungere il C1 e non semplicemente il B2 e non solamente per quanto riguarda le competenze digitali.
2.2.3. Area 4: valutazione dell’apprendimento
Nell’ambito educativo e formativo la valutazione riveste un ruolo fondamentale e può rappresentare, se opportunamente progettata e realizzata, un volano estremamente potente per promuovere l’apprendimento delle studentesse e degli studenti. La transizione digitale richiede un ripensamento e una riflessione delle pratiche valutative, non per cancellare quelle sinora seguite, ma per rivederle, potenziandole e integrandole. La digitalizzazione mette a disposizione una quantità enorme di dati che rappresentano una risorsa straordinaria a servizio della valutazione per l’apprendimento, in forme e quantità sinora inedite. I learning analytics sono una grande opportunità a sostegno della valutazione formativa e del monitoraggio dei processi di apprendimento dei discenti [Lang et al. 2017].
La grande disponibilità di dati e di informazioni ha modificato, e sempre di più ciò accadrà nel prossimo futuro, ¶{p. 243}il modo di operare di tutte le organizzazioni, pubbliche e private. In tutti i settori della vita sociale il sapiente uso dei dati apre potenziali piste di azione fino a poco tempo fa inimmaginabili. La scuola e il mondo della formazione non fanno certamente eccezione e in questi contesti è possibile immaginare scenari totalmente nuovi, anche se non privi di rischi e di derive da non sottovalutare. Così come è avvenuto in altri ambiti scientifici e sociali i big data, l’intelligenza artificiale e i learning analytics possono cambiare le categorie dell’educazione dei prossimi anni, aprendo strade finora auspicate, ma mai realizzate. Finalmente concetti come la personalizzazione dell’insegnamento potrebbero divenire concretamente realizzabili, anche con gruppi di studenti che per diverse ragioni non possono essere piccoli oltre a un certo limite. Ma potrebbe venire meno anche la distinzione tra centro e periferia, tra realtà vicine al mondo della ricerca e situazioni più periferiche e remote. Le opportunità sono enormi, le sfide sono altrettanto impegnative e complesse. Tutti i dati di cui disponiamo oggi sulla scuola, sui contesti di riferimento, sugli esiti di apprendimento, standardizzati o meno, rappresentano un patrimonio enorme e potrebbero essere utilizzati per attuare politiche precoci, se non addirittura preventive, contro la dispersione scolastica, sia quella tradizionalmente intesa sia quella implicita. L’intelligenza artificiale può rappresentare uno strumento formidabile per ricercare nei dati fattori predittivi del successo e dell’insuccesso, permettendo di predisporre azioni e politiche tempestive a contrasto della fragilità degli apprendimenti. Ma enormi possono essere anche le potenzialità in termini di orientamento, di supporto alle scelte e così via. Però, a fronte di questi aspetti certamente positivi, non mancano i pericoli, potenzialmente anche molto rilevanti. Un uso inconsapevole dei dati e dell’intelligenza artificiale potrebbero favorire applicazioni acritiche degli esiti d’analisi, fino a giungere a modalità d’uso quasi deterministiche. Per garantire che i dati e i metodi dell’intelligenza artificiale siano una risorsa straordinaria quale possono veramente essere è necessario un approccio profondamente umanistico che parta da una visione di ampio respiro e che consenta sempre una
¶{p. 244}verifica critica e di senso delle conclusioni, per definizione parziali e provvisorie, alle quali si giunge. Serve una modalità confermativa e non solo esplorativa nell’uso dei dati. In altri termini, è importante che la visione di scuola che abbiamo ci guidi nella ricerca nei dati di ricorrenze, indicazioni e informazioni per andare nella direzione auspicata e non il contrario, ossia non devono essere i dati a definire la rotta su base esclusivamente algoritmica. L’elaborazione di una mole considerevole di dati oggi disponibili può aiutare a identificare precocemente ricorrenze e predittori dell’insuccesso scolastico. Ma poi serve una professionalità pedagogica che compia un esercizio di attribuzione di senso e di significato a quelle analisi. Fatte le opportune modifiche, siamo di fronte a una situazione non molto dissimile a quella che osserviamo in medicina. Il bravo medico non è colui o colei che applica rigorosamente un protocollo di cura, ma è il professionista in grado di interpretare i dati e le informazioni che emergono dall’applicazione del protocollo, dando un significato diverso a risultanze uguali o simili in situazioni differenti. I big data, i learning analytics, l’intelligenza artificiale sono e saranno sempre di più degli strumenti e dei metodi molto potenti, se usati in quest’ultima prospettiva. Ci permetteranno di affrontare problemi sinora irrisolti e che sono causa di marginalità sociale e di squilibri potenzialmente molto pericolosi per l’intera collettività. Premesso quanto brevemente esposto, l’area 4 del DigCompEdu è declinata secondo il modello di progressione della tabella 3.19.
Note
[7] Corsivi dell’autore.