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SVILUPPO DEL PENSIERO COMPUTAZIONALE NELLA SCUOLA PRIMARIA: RICERCA DELL’UNIVERSITÀ DI CHICAGO di Mario Catalano*

* Ricercatore, Docente, Editore Scientifico. 

Abstract: Integrare lo sviluppo del pensiero computazionale nel curricolo della scuola primaria con un approccio interdisciplinare: le evidenze scientifiche di una recente ricerca dell’università di Chicago. Questo articolo descrive i risultati di un recente studio condotto da un gruppo di ricerca dell’Università di Chicago e pubblicato sulla rivista scientifica “International Journal of STEM Education” nel mese di maggio del 2020. Lo studio affronta il tema controverso dell’integrazione, nel curricolo della scuola primaria, di esperienze sistematiche di apprendimento volte a favorire lo sviluppo del pensiero computazionale. Attraverso l’applicazione di metodi d’analisi quantitativa, i ricercatori dell’Università di Chicago dimostrano che inserire nelle attività didattiche tradizionali lo studio della Computer Science, con un approccio interdisciplinare ed orientato al problem-solving, non compromette il conseguimento degli obiettivi di apprendimento negli ambiti fondamentali della formazione linguistica e matematico-scientifica, bensì ci sono buone ragioni per credere in un impatto positivo al di là dei confini dell’insegnamento della Tecnologia. 

Questo articolo affronta un tema controverso, al centro del dibattito sull’articolazione del curricolo della scuola primaria in relazione agli scenari educativi emergenti, ossia l’integrazione di esperienze sistematiche di apprendimento volte a favorire lo sviluppo del pensiero computazionale. Si tratta di un bisogno formativo ormai ineludibile, che deriva dai profondi cambiamenti della nostra società e del mercato del lavoro – sempre più orientati a sostenere lo sviluppo delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale nel rispetto di valori culturali e principi etici – nonché dalla crescente consapevolezza che il pensiero computazionale sia una dimensione dell’intelligenza umana spendibile in molti ambiti… professionali e non (Wing, 2006). Inoltre, esistono molteplici evidenze scientifiche sull’importanza d’introdurre gli studenti più giovani alla comprensione della Computer Science per promuovere la scelta di corsi di studio universitari, nonché di percorsi di carriera, nel campo scientifico-tecnologico (Maltese and Tai, 2009; Tai et al., 2006).

In particolare, ci si chiede se possa essere sufficiente un rafforzamento dell’insegnamento della Tecnologia nella scuola primaria oppure se sia opportuno andare oltre e realizzare un radicale cambiamento di visione: ovvero considerare le competenze del pensiero computazionale e le attività di digital design elementi preziosi di un’esperienza di apprendimento più ricca, motivante ed efficace, perché tesa alla risoluzione di problemi significativi attraverso l’impiego unitario di diversi saperi disciplinari.

Questa seconda e più ambiziosa prospettiva, tuttavia, suscita alcune perplessità: segnatamente, docenti e dirigenti scolastici temono che destinare alle attività di coding e robotica educativa – seppur in un’ottica di interdisciplinarità – parte del tempo tradizionalmente dedicato alle discipline fondamentali (Lingua, Matematica e Scienze) possa compromettere il livello finale degli apprendimenti in questi ambiti cruciali per la formazione dei ragazzi.

Un recente studio (Century, Ferris, and Zuo, 2020) di un gruppo di ricerca dell’Università di Chicago (Outlier Research & Evaluation, UChicago STEM Education), finanziato da National Science Foundation e pubblicato sulla rivista scientifica “International Journal of STEM Education” (Fig. 1), affronta questi interrogativi con metodi di analisi quantitativa (hierarchical linear modelling). Lo studio giunge alla conclusione che il suddetto timore sia infondato e che, anzi, ci siano buone ragioni per credere che futuri e più approfonditi studi sul tema possano confermare l’impatto positivo dello sviluppo del pensiero computazionale, attraverso pratiche didattiche interdisciplinari, sul conseguimento degli obiettivi di apprendimento nell’ambito linguistico e in quello matematico-scientifico.

 

Fig 1

Fig. 1: Sito Web del gruppo di ricerca Outlier Research & Evaluation dell’Università di Chicago (UChicago STEM Education), che ha realizzato l’articolo scientifico illustrato in questa memoria (a destra, un estratto dell’articolo pubblicato su “International Journal of STEM Education”).

Più in dettaglio, la ricerca dell’Università di Chicago ha coinvolto sedici scuole primarie della contea di Broward in Florida, uno dei distretti scolastici più popolosi degli Stati Uniti d’America; 321 insegnanti e 5.791 studenti degli ultimi tre anni di scuola primaria sono stati selezionati per formare il campione e per la raccolta dei dati. Gli obiettivi della ricerca riguardano l’impatto della realizzazione di moduli didattici interdisciplinari, che stimolino gli allievi degli ultimi tre gradi della scuola primaria a servirsi sinergicamente del pensiero computazionale e delle discipline tradizionali per risolvere un dato problema, su due aspetti fondamentali del loro cammino formativo:

1) i livelli di apprendimento in Inglese, Matematica e Scienze;

2) gli orientamenti e le percezioni rispetto alla scuola, in generale, e allo studio della Computer Science, in particolare.

Così, il campione selezionato è stato suddiviso in gruppi di confronto (attività didattica tradizionale) e gruppi da coinvolgere nella sperimentazione e, in collaborazione con alcuni docenti e membri dello staff del distretto scolastico di riferimento, per ciascuno dei tre gradi finali della scuola primaria, sono stati creati due moduli transdisciplinari (Time4CS modules) che includevano lezioni di Inglese (ELA, English Language Arts), Matematica, Scienze e Computer Science attingendo, in quest’ultimo caso, dai portali Web per l’apprendimento della programmazione digitale “code.org” e “scratch.mit.edu”. Ai sei moduli derivanti è stato destinato metà del tempo normalmente assegnato all’ambito linguistico (literacy or ELA block), ossia 90 minuti al giorno, per un periodo di 5-7 settimane nell’anno scolastico 2016-2017. I docenti sono stati sollecitati, nell’insegnamento del coding, a non limitarsi ai corsi proposti dal portale Code.org per la fascia d’età dei propri allievi, ma ad esplorare anche le risorse relative alle altre fasce d’età, nonché a sperimentare il linguaggio di programmazione visuale Scratch (scratch.mit.edu) e altre opportunità disponibili in rete (ad esempio, Barefoot coding, Kahn Academy). A titolo esemplificativo, s’illustra l’articolazione del primo modulo didattico interdisciplinare problem-based per il quarto anno della scuola primaria, “Florida history with science applications to renewable energy”: il proprietario di un popolare parco giochi della Florida sa che, ogni anno, molti visitatori stranieri vengono a divertirsi con le sue attrazioni; alcuni turisti provenienti dall’America Latina gli comunicano che avrebbero gradito dei giochi in virtù dei quali conoscere meglio lo stato della Florida… la sua storia, i suoi costumi. Pertanto, si chiede agli studenti di progettare una tale attrazione, in modo da alimentarla con fonti di energia alternative e rispettose dell’ambiente, e di realizzarne una simulazione finale con Scratch.

Per rispondere alle domande di ricerca, il team di studiosi dell’Università di Chicago si è servito di noti test per la misurazione del livello degli apprendimenti in Inglese, Matematica e Scienze (Achieve3000 LevelSet per il solo ambito linguistico, Florida Standards Assessment per Inglese, Matematica e Scienze). Inoltre, sono stati impiegati quesiti per la valutazione degli orientamenti e delle percezioni degli alunni (nei confronti della scuola e dello studio della Computer Science) attraverso indicatori psicometrici (scale di Likert a 5 livelli: 1= totalmente in disaccordo, …, 5= totalmente d’accordo), nonché questionari per rilevare la percezione soggettiva dei docenti circa il loro impiego di strategie didattiche interdisciplinari ed orientate a favorire il lavoro di gruppo, l’impegno intellettuale degli studenti e la loro intraprendenza.

I risultati delle elaborazioni statistiche dei dati raccolti rivelano che l’integrazione di moduli interdisciplinari problem-based per lo sviluppo del pensiero computazionale nelle attività didattiche tradizionali non ha effetti negativi sulle performance degli studenti nelle prove standardizzate FSA relative all’ambito linguistico e a quello matematico. Inoltre, dalle analisi è emerso un dato molto interessante: ossia un’associazione statistica positiva tra la percentuale di corsi di coding (proposti nel portale Code.org) completati dal gruppo-classe in aggiunta rispetto a quelli previsti per la specifica classe d’età degli alunni considerati e la performance degli allievi stessi nei test linguistici (FSA e Achieve3000) e in quelli matematici (FSA). Un impatto positivo sui livelli di apprendimento degli studenti, specialmente nella sfera linguistica, è stato messo in luce anche per la variabile legata all’impiego da parte dei docenti di strategie interdisciplinari nelle attività didattiche usuali. Quest’ultimo effetto, tuttavia, potrebbe essere dovuto a forme spurie di correlazione statistica: gli studenti più competenti hanno performance migliori nei test e, inoltre, completano più rapidamente i corsi di coding assegnati (potendo, quindi, dedicarsi a corsi aggiuntivi). Pertanto, occorrono studi più approfonditi per confermare un risultato così promettente.

 

Fig 2

Fig. 2: Siti Web delle associazioni no-profit Code.org e Scratch Foundation che, operando su scala internazionale, offrono esperienze on-line di apprendimento nell’ambito della Computer Science ai più giovani. 

BIBLIOGRAFIA:

Century, J., Ferris, K. A., and Zuo, H. (2020), Finding time for computer science in the elementary school day: a quasiexperimental study of a transdisciplinary problem-based learning approach”, International Journal of STEM Education 7, 20 (2020). https://doi.org/10.1186/s40594-020-00218-3

Maltese, A. V., and Tai, R. H. (2009), “Eyeballs in the fridge: sources of early interest in science”, International Journal of Science Education, 32(5), 669–685.

Tai, R. T., Liu, C. Q., Maltese, A. V., and Fan, X. T. (2006), “Planning early for careers in science”, Science, 312(5777), 1143–1144.

Wing, J. (2006), “Computational thinking”, Communications of the ACM, 49(3), 33–35.

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