Apprendere: con i robot è più divertente!

Possono avere la forma di animale, di piccole automobili e, talvolta, sembianze umanoidi, ma possono anche essere dei mutaforme, modellabili dalle nostre mani. Sono fatti di tanti materiali: dalla plastica, al legno, al ferro, e tanto altro.
Al contrario di quello che comunemente pensiamo, non sono interessanti e alla portata dei soli “cervelloni” ma sono adatti a tutti/e i/le bambini/e e ragazzi/e, dai più piccoli ai più grandi. Ultimamente, infatti, è possibile vederli “in cattedra” nelle nostre Scuole, dai Nidi d’Infanzia all’Università.
Di cosa parliamo? Dei Robot educativi!
Ma come ci sono finiti i Robot “in cattedra”? Scopriamolo insieme.

Un po’ di storia: Papert e il Costruzionismo

Alla fine degli anni ‘60 Seymour Papert, nei laboratori del MIT (Massachusetts Institute of Technology), intuì le potenzialità che i Robot hanno nel favorire i processi di apprendimento.
Lo studioso coniò il termine “costruzionismo” per identificare la sua filosofia (Papert, 1984) e per sottolineare il legame con la teoria piagetiana con cui condivide l’idea che gli oggetti fisici e la loro manipolazione giocano un ruolo fondamentale in tale processo (Piaget, 1954). I primi prototipi di Robot vennero realizzati in collaborazione con la LEGO, proprio partendo da questi presupposti e dal fatto che, come sosteneva Papert, i bambini adorano costruire oggetti.
Per quanto riguarda l’apprendimento, nello specifico del costruzionismo, è visto come un processo collaborativo e situato, cioè frutto della partecipazione attiva del soggetto: è molto importante che bambini/e e ragazzi/e possano costruire conoscenze, abilità e competenze grazie alla curiosità, alla ricerca e alla scoperta. Non solo, l’apprendimento è più efficiente quando è parte di un’attività di costruzione di un prodotto significativo. In questo processo, un ruolo fondamentale è giocato sia dall’interazione con gli altri e con l’ambiente, sia dall’insegnante/educatore, guida e supervisore del processo.
E oggi? Ormai lo sappiamo bene: l’obiettivo della formazione non è più quello di dominare i saperi, bensì fornire gli strumenti per poter accedere alla conoscenza al fine di poterla utilizzare per i propri scopi: gli strumenti fondamentali sono il ragionamento e il pensiero critico (Ananiadou e Claro, 2009).
La domanda che sorge spontanea è: quali ambienti di apprendimento promuovono la formazione di un pensiero critico e riflessivo? Uno è sicuramente la Robotica Educativa (RE).

La RE è l’utilizzo di un Robot Educativo all’interno di contesti scolastici (ma non solo!*) e le attività proposte generalmente riguardano la realizzazione e la sperimentazione di programmi che conferiscono al Robot un certo comportamento e che gli permettono di reagire agli stimoli nei modi desiderati.
Inizialmente, dunque, l’insegnante/educatore propone alla classe la conoscenza del Robot, del suo funzionamento e delle modalità di programmazione attraverso il lavoro cooperativo, la scoperta diretta e la sperimentazione. Successivamente, sottopone alcune “sfide” e/o alcuni compiti-obiettivi da raggiungere attraverso la programmazione (coding) del Robot (per esempio: andare da un punto A ad un punto B evitando gli ostacoli, uscire da un labirinto, far sì che il Robot manifesti alcuni comportamenti al verificarsi di determinate condizioni, ecc.).
Il costruzionismo di Papert è anche questo: fare coding significa costruire strutture di controllo, istruzioni, ecc., e costruendo si impara!
La RE, quindi, è un’educazione critica e problematica (Zecca, 2012 e 2016) che, per estensione, permette la formazione di un pensiero critico e riflessivo.

Qual è l’approccio utilizzato nella Robotica Educativa?

Nei percorsi di RE, solitamente l’approccio adottato è quello laboratoriale poiché permette di sostenere la cosiddetta “alfabetizzazione superiore convergente e divergente” (Frabboni, 2004), cioè la capacità di lavorare sulle metaconoscenze (essere consapevoli di come si impara) e sul deuteroapprendimento autonomo, cioè imparare ad imparare (Bateson, 1977). La RE, infatti, è luogo di elaborazione e ricostruzione delle conoscenze pregresse, di osservazione, sperimentazione e scoperta: si tratta di un apprendimento attivo, di apprendere facendo.

Cosa si impara?

Specifichiamolo bene: la programmazione di un Robot è un mezzo, uno strumento educativo e didattico (e non il fine, come spesso pensiamo!). La RE, infatti, è uno strumento mediatore per la formazione di conoscenze e competenze specifiche, in primis nell’area STEAM (Scienze, Tecnologie, Ingegneria, Arti e Matematica, ma anche nelle altre aree didattiche) e trasversali, in particolare la capacità di lavorare in gruppo e di apprendere insieme (Denis e Hubert, 2001; McGoldrick e Huggard, 2004), la logica, il problem-solving e il pensiero computazionale (la facoltà di pensare in modo ricorsivo ed euristico, di elaborare i problemi e quindi risolverli in modo efficace ed efficiente – Papert, 1984; Wing, 2006 e 2010).
Si tratta di Problem-Based Learning: programmare dà la possibilità di contestualizzare l’apprendimento all’interno di problemi e fenomeni osservabili piuttosto che partendo dall’esposizione di contenuti e concetti. Per questo, scaturisce da un processo complesso di analisi, comprensione e risoluzione di tali problemi (Hung et al., 2008) coinvolgendo abilità di pianificazione, di previsione, di controllo e revisione della strategia proposta, nonché di spiegazione dei fenomeni (Gouws et al., 2013; Zecca, 2012).

Quali sono, in sintesi, i risvolti educativi della Robotica Educativa?

Le esperienze di RE (Zecca, 2012):
– stimolano il ragionamento a partire dall’osservazione e dalla sperimentazione diretta: i/le bambini/e-ragazzi/e utilizzano risorse e le combinano tra loro; pianificano e valutano ipotesi; valutano le azioni, proprie e altrui; mettono alla prova l’adeguatezza dei loro ragionamenti;
– promuovono la capacità di usare il linguaggio per descrivere, spiegare e argomentare, per porre e porsi domande, per confrontare le proprie ipotesi sperimentando, eventualmente, conflitti socio-cognitivi che possono essere fecondi per nuove idee e apprendimenti;
– si prestano a stimolare la riflessione metacognitiva sulle proprie strategie di risoluzione dei problemi;
non richiedono informazioni specifiche ma, al contrario, spingono a utilizzare competenze e conoscenze già possedute;
spingono i/le bambini/e-ragazzi/e a porre particolare attenzione al proprio movimento e alla relazione tra il proprio corpo e lo spazio circostante.

Chiaramente non è sufficiente il semplice utilizzo del Robot per determinare l’apprendimento di conoscenze e competenze: è necessaria una forte progettazione didattica e pedagogica!
Sicuramente, però, la RE è un ambiente di apprendimento stimolante e divertente, dove è possibile imparare facendo, soprattutto imparare giocando.

Nota:Percorsi di RE vengono fatti anche in altri luoghi culturali ed educativi, come biblioteche e musei. Due esempi virtuosi (e molto interessanti) sono: “Museo Civico di Rovereto” e “Explora: il Museo dei Bambini di Roma”

Chiara Merisio

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Bibliografia

Ananiadou, K., Claro, M. (2009), 21st Century Skills and Competences for New Millennium Learners in OECD Countries, OECD Education Working Papers, No. 41, Paris: OECD Publishing

Atmatzidou, S., Demetriadis, S., Nika, P. (2017), How Does the Degree of Guidance Support Students’ Metacognitive and Problem Solving Skills in Educational Robotics?, J. Sci. Educ. Technol., pp. 1–16

Bateson, G. (1977), Verso un’ecologia della mente, Adelphi, Milano

Denis, B., Hubert, S. (2001), Collaborative learning in an educational robotics environment, Computers in Human Behavior, Vol. 17, Issues 5-6, pp. 465-480

Frabboni, F. (2004), Il laboratorio, Laterza: Bari

Gouws, L., Bradshaw, K., Wentworth, P. (2013), Computational Thinking in Educational Activities. An evaluation of the educational game Light-Bot, ITiCSE ’13 Proceedings of the 18th ACM conference on Innovation and technology in computer science education, pp. 10-15

Hung, W., Jonassen, D. H., Liu, R. (2008), Problem-Based Learning, Handbook of research on educational communications and technology, 3, pp. 485-506

McGoldrick, C., Huggard, M. (2004), Peer Learning with Lego Mindstorms, 34th ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference

Papert, S. (1984), Mindstorms. Bambini, computers e creatività, Emme Edizioni: Milano

Von Foerster, H. (1987), Sistemi che osservano, Astrolabio: Roma

Wing, J. M. (2006). Computational Thinking. Communications of the ACM, Vol. 49, n. 3, pp. 33–35

Wing, J. M. (2010). Computational thinking: What and why? Unpublished manuscript. Pittsburgh, PA: Computer Science Department, Carnegie Mellon University https://www.cs.cmu.edu/~CompThink/resources/TheLinkWing.pdf

Zecca, L. (2012), I pensieri del fare. Verso una didattica meta-riflessiva, Junior-Spaggiari Edizioni: Parma

Zecca, L. (2016), Didattica Laboratoriale e formazione. Bambini e insegnanti in ricerca, FrancoAngeli,  Milano

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