Il digitale nelle scienze dell’apprendimento

Tecnologie creative ed intelligenza artificiale (3)

Le scienze dell’apprendimento sono un campo interdisciplinare che combina teorie e ricerche provenienti dalla psicologia, dall’educazione, dalle scienze cognitive, dalle neuroscienze, dall’informatica e da altri campi correlati, al fine di comprendere come le persone apprendono e si sviluppano. Si concentra su come le persone acquisiscono conoscenze e competenze e su come questi processi possono essere migliorati attraverso pratiche di insegnamento e apprendimento efficaci.

Alcune delle principali aree di studio all’interno delle scienze dell’apprendimento includono:

Sviluppo cognitivo: come le persone acquisiscono conoscenze e competenze e come questi processi cambiano nel tempo.
Apprendimento e istruzione: come le persone apprendono e come progettare un’istruzione efficace per supportare l’apprendimento.
Motivazione e coinvolgimento: i fattori che influenzano la motivazione e il coinvolgimento nell’apprendimento e come promuoverli.
Verifica e valutazione: come verificare l’efficacia dell’apprendimento e del grado d’istruzione raggiunto.
Tecnologia e apprendimento: come la tecnologia può essere utilizzata per supportare e migliorare l’apprendimento.

L’obiettivo finale delle scienze dell’apprendimento è quello di migliorare i risultati educativi sviluppando una migliore comprensione di come le persone apprendono e come progettare un’istruzione efficace che supporti l’apprendimento. Questo campo ha importanti implicazioni per educatori, responsabili politici e ricercatori interessati a migliorare le pratiche e i risultati educativi.

Le nuove tecnologie nelle scienze dell’apprendimento

E-learning: le tecnologie online e la disponibilità di contenuti online hanno reso possibile l’e-learning, ovvero l’apprendimento online, che può essere utilizzato per l’insegnamento a distanza o per l’integrazione dell’apprendimento in classe.
Simulazioni e giochi educativi: le simulazioni e i giochi educativi possono essere utilizzati per creare ambienti di apprendimento interattivi, divertenti e coinvolgenti.
Strumenti di analisi dell’apprendimento: gli strumenti di analisi dell’apprendimento, come i test online e le analisi dei dati dell’apprendimento, possono aiutare gli insegnanti a comprendere meglio il processo di apprendimento degli studenti e a fornire un feedback personalizzato.
Video e podcast educativi: i video e i podcast educativi possono essere utilizzati per creare contenuti di apprendimento coinvolgenti e accessibili, in grado di raggiungere un vasto pubblico.
Apprendimento basato sulla realtà virtuale (VR) e aumentata (AR): la realtà virtuale e aumentata possono essere utilizzate per creare esperienze di apprendimento immersive e coinvolgenti, che consentono agli studenti di interagire con contenuti di apprendimento in modo innovativo.

L’Intelligenza artificiale nelle scienze dell’apprendimento

Anche nelle scienze dell’apprendimento entra in gioco l’intelligenza artificiale per aumentare l’efficacia e l’efficienza delle nuove tecnologie, fornendo feedback personalizzati, un supporto di apprendimento adattato e una maggiore efficienza per gli insegnanti. Ecco alcuni esempi di come le nuove tecnologie sono utilizzate nelle scienze dell’apprendimento:

Personalizzazione dell’apprendimento: l’IA può essere utilizzata per creare sistemi di apprendimento personalizzati, che si adattano alle esigenze specifiche degli studenti e forniscono loro un’esperienza di apprendimento personalizzata.
Analisi dei dati dell’apprendimento: l’IA può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati dell’apprendimento e fornire ai docenti informazioni dettagliate sull’apprendimento degli studenti, come ad esempio la loro velocità di apprendimento, le loro aree di forza e di debolezza, e le loro preferenze di apprendimento.
Tutor intelligenti: l’IA può essere utilizzata per creare sistemi di tutoraggio intelligenti, che forniscono un feedback personalizzato agli studenti e li guidano attraverso il processo di apprendimento.
Sistemi di raccomandazione risorse didattiche: l’AI può essere utilizzata per creare sistemi di raccomandazione che suggeriscono materiali di apprendimento, attività e risorse basate sulle preferenze e sulle prestazioni dell’utente.
Analisi del linguaggio naturale: l’AI può essere utilizzata per analizzare il linguaggio naturale e comprendere la comprensione degli studenti attraverso l’analisi dei loro scritti o delle loro risposte a quiz.
Automatizzazione del lavoro: l’AI può essere utilizzata per automatizzare alcune attività degli insegnanti, come la correzione di test, la valutazione delle risposte e la creazione di contenuti educativi.

Ci sono molti esempi di come l’Intelligenza Artificiale (AI) è stata utilizzata con successo nelle scienze dell’apprendimento. Ecco alcuni casi eclatanti:

Duolingo è un’app di apprendimento delle lingue che utilizza l’AI per personalizzare l’esperienza di apprendimento per ogni utente. L’AI adatta le lezioni e il feedback in base alle prestazioni dell’utente, che vengono analizzate utilizzando l’apprendimento automatico.
Smart Sparrow: Smart Sparrow è una piattaforma di apprendimento online che utilizza l’AI per creare esperienze di apprendimento personalizzate. Gli insegnanti possono creare corsi online che si adattano automaticamente alle prestazioni degli studenti, fornendo un feedback personalizzato in tempo reale.
Carnegie Learning è un’azienda che fornisce software di matematica che utilizza l’AI per personalizzare l’apprendimento degli studenti. Il software analizza le risposte degli studenti per identificare i loro punti di forza e di debolezza, adattando automaticamente il livello di difficoltà dei problemi di matematica in base alle loro prestazioni.
Knewton è una piattaforma di apprendimento online che utilizza l’AI per fornire un apprendimento adattivo. La piattaforma analizza le prestazioni degli studenti e adatta automaticamente i materiali di apprendimento e il feedback in base alle loro esigenze.
IBM Watson è un sistema di intelligenza artificiale che è stato utilizzato in diversi contesti di apprendimento, tra cui la valutazione degli studenti e l’elaborazione del linguaggio naturale. IBM Watson ha anche collaborato con università e aziende per sviluppare strumenti di apprendimento personalizzati.

Alcuni Centri di Ricerca nel mondo

Learning Research and Development Center (LRDC) – USA: basato all’Università di Pittsburgh, LRDC è uno dei principali centri di ricerca sulle learning sciences e sulla psicologia dell’istruzione.
Institute for Learning and Brain Sciences (I-LABS) – USA: un centro di ricerca dell’Università di Washington che si concentra sulla comprensione dello sviluppo del cervello e dell’apprendimento nei bambini.
Centre for Educational Neuroscience (CEN) – Regno Unito: un centro di ricerca interdisciplinare che si concentra sulla comprensione delle basi neurali dell’apprendimento e della memoria.
Max Planck Institute for Human Development – Germania: un istituto di ricerca interdisciplinare che studia lo sviluppo umano, l’apprendimento e l’educazione.
Learning Sciences Research Institute (LSRI) – Australia: un centro di ricerca interdisciplinare presso l’Università di Sydney che si concentra sulla ricerca sull’apprendimento e l’istruzione.
Educational Neuroscience Initiative (ENI) – Giappone: un’iniziativa di ricerca interdisciplinare che si concentra sulla comprensione delle basi neurali dell’apprendimento e della memoria, con particolare attenzione all’educazione.

L’Institute of Education Sciences (IES) – USA è il principale ente di finanziamento della ricerca educativa negli Stati Uniti, lo IES finanzia molte ricerche sulle learning sciences.

In campo militare invece, con significativi finanziamenti sul bilancio della difesa, l’Istituto delle Tecnologie Creative (Institute for Creative Technologies – ICT) dell’Università della California del Sud (USC), citato nel mio precedente articolo, ha sviluppato diverse tecnologie innovative nelle learning sciences. Ecco alcuni esempi:

Simulazioni basate sui giochi: l’ICT USC ha sviluppato simulazioni basate sui giochi per l’apprendimento in cui gli studenti possono esplorare ambienti virtuali realistici, interagire con personaggi virtuali e risolvere problemi complessi in modo pratico. Queste simulazioni sono state utilizzate per la formazione militare, la formazione medica e altre applicazioni.
Sistemi di tutor intelligente: l’ICT USC ha sviluppato sistemi di tutor intelligente che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per fornire feedback personalizzato agli studenti. Questi sistemi di tutor intelligente possono adattarsi alle esigenze individuali degli studenti e fornire un supporto efficace per l’apprendimento.
Strumenti di analisi del comportamento: l’ICT USC ha sviluppato strumenti di analisi del comportamento che possono monitorare e analizzare il comportamento degli studenti durante l’apprendimento. Questi strumenti possono rilevare il livello di interesse degli studenti, la loro attenzione e il loro coinvolgimento durante le lezioni e fornire informazioni preziose agli insegnanti per migliorare la loro didattica.

In Italia

Anche in Italia ci sono diversi centri di ricerca che si occupano di learning sciences. Ecco alcuni esempi:

Laboratorio di Tecnologie Audiovisive e Didattica (L.T.A.D.) – Università di Pavia: il laboratorio L.T.A.D. si occupa di progettazione, sviluppo e sperimentazione di tecnologie audiovisive e didattiche, in particolare nell’ambito dell’e-learning.
Laboratorio di Tecnologie Educative – Università di Bari: il laboratorio si occupa di ricerca e sviluppo di tecnologie educative innovative, come le simulazioni e i giochi didattici, per migliorare la qualità dell’insegnamento e dell’apprendimento.
Dipartimento di Scienze della Formazione – Università di Firenze: il dipartimento di Scienze della Formazione si occupa di studi e ricerche su tematiche di pedagogia, didattica e tecnologie educative. Tra le aree di ricerca vi sono la formazione degli insegnanti, la didattica digitale e l’educazione inclusiva.
Dipartimento di Psicologia e Scienze Cognitive – Università di Trento: il dipartimento si occupa di ricerca sulla cognizione, l’apprendimento e la memoria, utilizzando tecniche avanzate di neuroscienze e intelligenza artificiale. In particolare, si concentra sulla comprensione dei processi cognitivi alla base dell’apprendimento scolastico e della formazione professionale.
Dipartimento di Informatica – Università di Bologna: il dipartimento di Informatica si occupa di ricerca e sviluppo di tecnologie per l’e-learning, la gamification e l’educazione informatica. In particolare, si concentra sulla progettazione di ambienti virtuali e sociali per l’apprendimento collaborativo e la formazione a distanza.

In generale, le nuove tecnologie stanno trasformando la didattica, offrendo nuovi strumenti e approcci per supportare l’apprendimento degli studenti e migliorare la qualità dell’insegnamento. Tuttavia, è importante sottolineare che le nuove tecnologie non dovrebbero sostituire l’interazione umana e la guida degli insegnanti, ma piuttosto supportarli e migliorare la loro efficienza.

All’interno del nostro programma Rebel Alliance Empowering abbiamo collaborazioni in atto, per la localizzazione della lingua italiana, della start-up Lingozing. Lingozing è una piattaforma online per l’apprendimento delle lingue che si concentra sulla lettura e sulla comprensione di testi autentici, nel tentativo di portare l’apprendimento delle lingue nelle pagine dei fumetti. Offre una vasta gamma di storie e altri testi autentici in diverse lingue, accompagnati da funzionalità di supporto come la traduzione, il dizionario integrato e l’ascolto di pronuncia. Lingozing utilizza anche un sistema di apprendimento basato su algoritmi di intelligenza artificiale per adattare il materiale di apprendimento alle esigenze individuali degli studenti e monitorare il loro progresso.

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