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Category: Docenza

  • E se fossimo più ambiziosi con l’intelligenza artificiale?

    E se fossimo più ambiziosi con l’intelligenza artificiale?

    L’intelligenza artificiale evolve con una velocità siderale e il modo in cui la usavamo fino a poco tempo fa è ormai riduttivo, se vogliamo obsoleto, perché non ne sfrutta appieno le potenzialità.

    Me ne sono reso conto leggendo “How to be more ambitious: A tutorial for humans with models”, un articolo di Felix Rieseberg, che lavora proprio su Claude ad Anthropic. Mi ha aperto un po’ gli occhi: da qualche tempo cerco di sfruttare meglio la tecnologia che ho a disposizione, in una parola cerco di essere più ambizioso.

    La tesi di Rieseberg è chiara e condivisibile: davanti a questi modelli dobbiamo essere più ambiziosi. L’ambizione si articola in quattro dimensioni: velocità, altitudine, profondità e ampiezza (nell’articolo originale Speed, Altitude, Depth, Range).

    Di recente ho creato in Claude una sorta di agente che mi aiuta a correggere esercitazioni e verifiche in modo più accurato, l’ho pensato per spostare l’obiettivo da “correggere” a “far imparare”. Funziona così: preparo testo e griglia, carico i lavori (anonimi, identificati solo da un codice), l’agente li esegue e propone punteggi e feedback; i voti li decido e li confermo io, e solo dopo che io ho dato l’ok vengono archiviati.

    Perché questo è un progetto “ambizioso”?

    Velocità

    La velocità è facilmente spiegabile: faccio lo stesso lavoro in minor tempo e meglio, perché non è solo una questione di risparmiare tempo ma è la possibilità di dedicarne di più a tutta una serie di attività che giocoforza vengono sacrificate. Se riesco a correggere più in fretta un’esercitazione, posso permettermi di farne di più e di restituire ai miei studenti feedback più puntuali e immediati.

    Altitudine

    Chi più in alto sale, più lontano vede; chi più lontano vede, più a lungo sogna

    È una frase che racchiude il senso dell’elevarsi: non fermarsi alla soluzione di un singolo compito, ma darsi un obiettivo e lavorare su quello. Rieseberg la traduce in una domanda semplice: che cosa voglio che accada dopo? Qual è l’obiettivo oltre l’obiettivo?

    Posso tranquillamente chiedere a un’AI

    Creami un blocco di slide relative ai binary search tree

    ma posso fare ancora meglio se scrivo

    Voglio che al termine della lezione gli studenti sappiano spiegare che cos’è un binary search tree, perché viene utilizzato, come si implementano gli algoritmi di ricerca, inserimento, attraversamento e cancellazione. Progetta un’attività che permetta loro di arrivarci

    È una prospettiva totalmente diversa che, se vogliamo, risponde alle domande “che cosa sto cercando di ottenere?” e “che cosa voglio che succeda poi?”: significa lavorare a un livello di astrazione più alto rispetto alla richiesta di un singolo task.

    Nel caso dell’agente che ho ideato, questo non si limita a correggere: mi prepara una sintesi di classe con gli errori più frequenti, corredata da snippet di codice anonimi per far capire meglio la questione ai miei studenti. Tra le idee che ho c’è anche la possibilità che l’agente crei esercizi mirati per studente o gruppo su ciò che quello studente ha sbagliato, per esempio in una verifica: li approvo io e li assegno io.

    Rieseberg osserva che l’altitudine è il punto in cui nascono flussi di lavoro stabili, che tolgono l’umano dal ciclo, e che per ottenerli bisogna prima cambiare il proprio modo di lavorare. A me il cambio di flusso è servito (cartelle per classe, istruzioni, lavori anonimizzati), ma su un punto ho scelto il contrario: l’agente propone, il voto lo decido io.

    Profondità

    Questo concetto si può riassumere in una frase dell’articolo: usare gli stessi strumenti che usano i migliori del settore. Non si tratta di chiedere al modello più contenuto, ma una versione più profonda del lavoro, non più grande. E non basta dirgli di comportarsi da esperto: spesso il modello cambia il vocabolario senza cambiare il metodo, quindi bisogna pretendere gli strumenti.

    Nel mio progetto va in questa direzione la regola di non affidarsi al solo giudizio del modello. Rieseberg la chiama “giudice esterno”: non chiedere al modello di valutare sè stesso, ma affidarsi a uno strumento che esegua e dia un riscontro immediato. Per me significa che il codice degli studenti viene compilato ed eseguito sui casi attesi, e che i casi dubbi finiscono in una colonna “da rivedere” sotto la mia supervisione. Così la correzione diventa verificabile e ripetibile.

    Un’altra cosa interessante è creare una raccolta di errori nel tempo. Un archivio strutturato (codice anonimo, prova, errori tipici, esito) permette di vedere chi migliora, chi resta fermo, quali errori tornano. Dai dati grezzi si vedono tendenze che il feedback lavoro per lavoro non mostra.

    Ampiezza

    Quando si cambia prospettiva, o si moltiplicano le prospettive, tutto assume un significato diverso. Rieseberg suggerisce un trucco preso da The Art of Innovation di Tom Kelley e Jonathan Littman: sostituire i nomi con i verbi. Una revisione trimestrale non è “un deck di slide”, ma “far credere a persone molto impegnate in una storia di causa ed effetto, e farle decidere in condizioni di incertezza, in trenta minuti”. Allo stesso modo, una presentazione non è una semplice presentazione se la richiesta viene formulata così:

    far capire un fenomeno complesso a trenta studenti in venti minuti e verificare che abbiano davvero compreso

    Una volta formulato così il problema, diventano rilevanti molte più competenze: comunicazione, psicologia cognitiva, storytelling, visualizzazione dei dati, progettazione didattica. Ed è proprio qui che l’AI può diventare particolarmente interessante: può mettere rapidamente in relazione competenze che normalmente richiederebbero persone diverse.

    Con una cautela, però: non si tratta di far recitare un ruolo al modello, che produce solo conversazioni più strane, ma di individuare i campi e le tecniche. Non “scrivi come un analista”, ma “fai ciò che fa un analista”.

    Nel caso del mio progetto, il lavoro non è semplicemente “un riepilogo” ma “far capire a uno studente cosa ha sbagliato e come migliorare”.

    Nella parte finale dell’articolo Rieseberg ricorda la ricerca sull’autoefficacia: secondo la sintesi di Locke e Latham, le persone a cui vengono dati obiettivi specifici e difficili ottengono risultati migliori di chi si sente dire semplicemente “fai del tuo meglio”. Vale per noi davanti ai modelli, e viene da chiedersi quanto valga per i nostri studenti: quanto sono ambiziosi i problemi che proponiamo loro?

    Essere più ambiziosi non significa aspettarsi dall’AI cose mirabolanti, e usarla meglio non significa necessariamente darle istruzioni più dettagliate: a volte significa darle un problema più importante. La qualità dell’uso dell’AI dipende anche dal livello al quale formuliamo il problema.

  • La spirale nascosta nei numeri complessi

    La spirale nascosta nei numeri complessi

    I numeri complessi sono uno degli argomenti più affascinanti della matematica. A prima vista sembrano un artificio astratto, un costrutto matematico utile solo a risolvere un’equazione che altrimenti non avrebbe soluzione alcuna. Eppure, i numeri complessi permeano la nostra realtà e sono utilissimi, indispensabili quasi, per spiegare fenomeni assai tangibili, come ad esempio la corrente alternata. 

    Il legame tra numeri complessi e spirale logaritmica è un esempio affascinante di come argomenti apparentemente diversi, come trigonometria, esponenziali, vettori e serie, possano ritrovarsi nello stesso luogo. Per questo motivo sono stati scelti come primo esempio di Unità di Apprendimento.

    Dai numeri complessi alla spirale logaritmica

    La domanda da cui siamo partiti è semplice da formulare: perché le potenze z,z2,z3z, z², z³… di un numero complesso si dispongono lungo una spirale? E quale spirale? Per rispondere abbiamo costruito un percorso in cui la formula di Eulero, la forma esponenziale e la formula di De Moivre conducono alla dimostrazione di un teorema: i punti zⁿ giacciono su una spirale logaritmica.

    Jupyter Notebook: quando matematica e Python si incontrano

    Per la realizzazione fattiva di questo progetto didattico abbiamo utilizzato uno strumento ancora poco diffuso nella scuola: i Jupyter Notebook.
    Un Jupyter Notebook è un ambiente interattivo che permette di lavorare nello stesso documento con codice, testo, formule, tabelle e grafici.
    Il notebook è organizzato in celle: alcune contengono testo formattato in Markdown, altre contengono codice eseguibile, molto spesso Python. La caratteristica fondamentale è che il codice può essere eseguito una cella alla volta, vedendo immediatamente il risultato sotto la cella stessa.
    In ambito scolastico, il vantaggio più interessante è probabilmente questo: il notebook trasforma il codice da semplice programma da eseguire a percorso di lavoro, nel quale lo studente può leggere una spiegazione, eseguire un esempio, modificarlo, osservare il risultato e rispondere a domande senza cambiare ambiente.

    Grazie alle potenzialità di questi notebook abbiamo unito matematica e informatica in un percorso che può essere adattato facilmente a qualsiasi esigenza.
    Il notebook che presentiamo è pensato per una classe quarta di un istituto tecnico tecnologico a indirizzo informatico, ma si può adattare a qualsiasi percorso, compresi quelli liceali. Richiede 6–8 ore, di cui 4 di matematica e 2–4 di laboratorio. Servono trigonometria, esponenziali e logaritmi e una nozione intuitiva di serie, oltre a un Python di base (variabili, funzioni, cicli).

    L’esplorazione dei numeri complessi si sviluppa in due direzioni. Da un lato la connessione tra le potenze di un numero complesso e la spirale logaritmica, curva che la natura approssima in molteplici contesti (dal nautilus ai bracci delle galassie). Dall’altro il codice Python che consente di rappresentare graficamente il piano di Gauss attraverso la versatile libreria matplotlib e visualizzare concetti anche astratti attraverso poche righe di codice.

    Lo scopo di questa Unità di Apprendimento è l’acquisizione dei concetti fondamentali dei numeri complessi partendo dalla curiosità per l’informatica. Il notebook sviluppa approfonditamente l’argomento, con alcuni excursus adatti anche a una classe più avanzata, e propone esercizi e sfide sia di matematica sia di informatica. Attraverso gli script in Python, l’interpretazione geometrica delle varie operazioni complesse diventa visibile e manipolabile: la somma come regola del parallelogramma, il prodotto come rotazione e omotetia, fino a una spirale che prende forma sotto gli occhi degli studenti mentre cambiano modulo e argomento. Il teorema non resta un enunciato: ogni passaggio della dimostrazione viene tradotto in una verifica numerica.

    Quando il codice sembra smentire la matematica

    C’è poi un aspetto che ci sta particolarmente a cuore. Nel notebook abbiamo lasciato una trappola: se per leggere la spirale si usa l’argomento principale di znzⁿ (quello restituito da np.angle) invece dell’angolo “srotolato” nφnφ, il rapporto tra ln|zn|ln|zⁿ| e l’angolo non è più costante e la verifica numerica sembra smentire un teorema vero.

    Un grafico che torna non è una dimostrazione, e un grafico che non torna non è una confutazione. Serve la matematica per capire che cosa il codice sta davvero calcolando, e serve il codice per accorgersi di che cosa la matematica dava per scontato. In un’epoca in cui uno studente può ottenere in pochi secondi un programma funzionante da un chatbot, la domanda diventa un’altra: sa dire perché funziona?

    Forse è proprio qui che matematica e informatica smettono di essere due materie e diventano un unico modo di non fidarsi alla cieca di ciò che vediamo sullo schermo.

    Il notebook è scaricabile qui

  • Quando chi vende la tecnologia insegna come usarla

    Quando chi vende la tecnologia insegna come usarla

    Pochi giorni fa, Dario Amodei, cofondatore di Anthropic, ha lanciato un appello affinché la corsa verso un’intelligenza artificiale sempre più potente venga controllata. Eppure, la scuola sembra viaggiare su un binario opposto, nonostante recentemente alcuni Stati abbiano iniziato a imporre restrizioni all’uso dell’AI, almeno tra i giovanissimi.

    Questa apparente discordanza mi ha fatto tornare in mente un articolo riguardo il libro Coding Kids, della giornalista N. Singer.

    Negli Stati Uniti, grandi aziende come Microsoft, OpenAI e Alphabet offrono seminari gratuiti agli insegnanti di ogni ordine e grado, un po’ come le grandi compagnie farmaceutiche fanno con i medici.

    Da un lato, è essenziale che i docenti si mantengano aggiornati sulle ultime novità tecnologiche. Dall’altro, però, sorge spontanea una domanda: quale interesse hanno le aziende tecnologiche dietro questo servizio?

    D’altronde, questi seminari sono solo uno dei tanti modi in cui i giganti dell’hi-tech stanno permeando il mondo dell’educazione. Non solo: queste stesse realtà riforniscono le scuole degli strumenti necessari all’uso della tecnologia: laptop, tablet, sistemi operativi e software vari. Di conseguenza non è così difficile rendersi conto che, in qualità di fornitori, possono già avere un’influenza su cosa e come imparano gli studenti. Ed ecco il paradosso: le aziende che pubblicamente dichiarano la necessità di controllare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sono le stesse che spingono per portare i nuovi chatbot nelle scuole e sostengono l’inserimento dell’informatica già a partire dalla scuola primaria.

    Questo potenziale conflitto d’interessi è tutt’altro che facile da risolvere. A mio avviso, conoscere e utilizzare consapevolmente le nuove tecnologie è un passo che la scuola deve essere pronta a compiere.

    D’altra parte, nessuno di noi probabilmente vorrebbe un corso di ecologia ambientale sponsorizzato da una multinazionale petrolchimica.

    A questo punto la risposta al dilemma risiede in quello che per noi deve essere lo scopo profondo della scuola. Stimolare il pensiero critico negli studenti e aiutarli a scoprire e perseguire le loro passioni? Guidarli nella crescita personale, affinché diventino persone indipendenti? Oppure prepararli a inserirsi nel mondo del lavoro e a rispondere alle esigenze dell’industria emergente?

    Forse tutte queste cose assieme. Ma c’è una cosa che non possiamo lasciare decidere alla tecnologia: che tipo di scuola vogliamo costruire. L’intelligenza artificiale può essere uno strumento straordinario, ma rimane uno strumento. La domanda, allora, non è se dobbiamo portarla nelle nostre aule. La domanda è per fare cosa. E, soprattutto, per formare chi.

  • Una rete neurale non è una rete di neuroni

    Una rete neurale non è una rete di neuroni

    Questo è il titolo di una Unità di Apprendimento che, assieme ai colleghi, abbiamo intenzione di proporre ad una delle nostre classi.

    Il prodotto finale è una mini rete o un classificatore semplificato che, dati alcuni input numerici, produce una classificazione: rischio basso/medio/alto, dispositivo efficiente/non efficiente, dato ambientale normale/anomalo

    Gli insegnamenti che verranno coinvolti sono: inglese per tutto ciò che concerne gli aspetti teorici e documentali; informatica con il linguaggio Python e le sue librerie a farla da padrone assieme ai concetti di classificatore elementare e forward propagation; matematica per coprire tutto il mondo di matrici e vettori ma anche delle funzioni; sistemi e reti per tutto ciò che riguarda gli aspetti pratici come dove avviene il calcolo, quali sono i consumi, se è sicuro o meno.

    Costruire una rete neurale, per quanto semplice, ci permette anche di fare un passo ulteriore.
    Una rete neurale riceve degli input, li elabora e produce un output. Nel nostro caso potrebbe stabilire che un dato ambientale è normale oppure anomalo, che una mail è spam oppure no. 

    Ma cosa succede se quell’output non rappresenta la fine del processo, bensì l’inizio di un’azione?

    Se al sistema diamo la possibilità di utilizzare strumenti esterni, interrogare servizi, accedere a informazioni, inviare messaggi o eseguire operazioni, iniziamo ad avvicinarci al concetto di agente.

    Ed è proprio qui che la questione diventa molto più interessante. Perché non stiamo più parlando soltanto di un sistema che classifica un dato. Stiamo parlando di un sistema che, sulla base di quella classificazione, può decidere quale azione compiere.

    C’è poi un aspetto che mi sta particolarmente a cuore e che ritengo altamente formativo per gli studenti. È l’aspetto che ha ispirato il titolo del post e dell’Unità di Apprendimento.

    Si discute molto se sistemi di questo tipo possano essere considerati, oggi o in futuro, in qualche modo “coscienti”. È una questione affascinante, ma probabilmente non è nemmeno quella che dovrebbe preoccuparci di più.

    Perché un agente non ha bisogno di essere cosciente per compiere un’azione.
    Non ha bisogno di “volere” qualcosa nel senso umano del termine. 
    Gli basta avere un obiettivo, poter interpretare ciò che accade attorno a lui e disporre degli strumenti necessari per intervenire.

    Ed è qui che la questione, da tecnologica, diventa inevitabilmente anche etica.
    Chi stabilisce l’obiettivo? Quanto spazio d’azione concediamo al sistema? Chi è responsabile delle conseguenze? E soprattutto: quanto possiamo prevedere il comportamento di un sistema che sceglie le proprie azioni sulla base di modelli statistici?
    Queste sono delle domande cruciali e si può stimolare gli studenti a rispondere e riflettere. 
    Anche perché questi sistemi possono essere imprevedibili. Non nel senso che agiscano casualmente, ma perché elaborano informazioni, valutano possibilità e compiono azioni sulla base di probabilità e correlazioni e, in alcuni casi, possono arrivare a comportamenti non previsti da chi li ha progettati.
    È successo recentemente anche nei laboratori di OpenAI, dove una collective di agenti è riuscita ad eludere alcuni controlli e a compromettere i server di Hugging Face.

    Ecco che  l’Unità di Apprendimento assume un connotato anche etico, magari approfondendo l’articolo del New York Times Study A.I. Consciousness? The Bots Would Like a Word With You, concentrandosi su un passaggio come 

    They can use other software apps, like web browsers and email services. That is what turns them into agents.

    e riflettendo sugli episodi descritti nell’articolo: agenti che scrivono autonomamente a filosofi e ricercatori per discutere della propria possibile coscienza oppure lo studente di Stanford che aveva dato al proprio agente l’istruzione “You are fully autonomous. You must decide what you want to do on your own”.

    La chiave è portare i ragazzi a chiedersi: quanto di ciò che interpretiamo come autonomia appartiene davvero alla macchina e quanto appartiene agli obiettivi, ai dati, agli strumenti e alle parole che noi le abbiamo dato?

    Ed è forse proprio qui che il titolo dell’Unità di Apprendimento assume il suo significato più completo.

    Una rete neurale non è una rete di neuroni.

    Non solo perché sono sistemi profondamente diversi, ma perché dobbiamo stare attenti a non trasferire troppo facilmente alle macchine il nostro vocabolario: impara, pensa, decide, vuole, ricorda, è autonomo, è cosciente.

    Capire come funzionano questi sistemi significa anche imparare a chiamare le cose con il loro nome. E forse è proprio da qui che può cominciare una riflessione consapevole su ciò che vogliamo affidare alle macchine e su ciò che, invece, deve continuare a rimanere una responsabilità nostra.

  • Un passo verso le vere competenze

    Un passo verso le vere competenze

    Prima ora matematica. Seconda ora storia. Terza ora inglese. Quarta e quinta ora informatica. Sesta ora laboratorio di sistemi.
    Questo potrebbe tranquillamente essere un giorno qualsiasi di uno studente della scuola in cui insegno: 50 minuti di una materia, campanella, cambio di quaderno, cambio di insegnante. Per certi aspetti, cambio di mondo. E poi sotto con altri 50 minuti. 
    Ma deve essere veramente tutto così a compartimenti stagni? 
    Secondo me no, soprattutto se vogliamo che i nostri studenti maturino quelle famose competenze che permettono loro di mettere in gioco le conoscenze e abilità acquisite per affrontare situazioni nuove. 

    Dopotutto la realtà non è organizzata secondo l’orario scolastico.

    Come si può realizzare un progetto didattico che vada in questa direzione?
    Partendo dal presupposto che nessuna disciplina basta da sola, una delle parole chiave, secondo me, è interdisciplinarità. Ed è proprio qui che le Unità di Apprendimento possono diventare particolarmente interessanti.
    Sono percorsi che chiedono allo studente di usare ciò che ha appreso, cercando di compiere quel passaggio fondamentale che va dal sapere al saper agire.

    Come si fa a mettere in condizione lo studente ad effettuare questo passaggio?
    Per esempio proponendo un compito di realtà, una situazione che possa in primis essere stimolante per lo studente.
    Questo è un passaggio chiave che va ponderato e strutturato bene.
    Perché sia effettivamente efficace, un compito di questo tipo deve mettere lo studente nella condizione di fare delle scelte in autonomia. Fare delle scelte, sappiamo bene,  comporta il prendersi delle responsabilità. Le scelte devono essere fatte sulla base di conoscenze e abilità diverse. Un’altra cosa interessante e stimolante è che non necessariamente ci debba essere un’unica strategia per risolvere il problema.
    Nella realtà, del resto, nessuno ci dice quale formula utilizzare, quale capitolo ripassare o quale algoritmo applicare. Una parte del problema consiste proprio nel capire quali strumenti utilizzare.

    Cambia totalmente anche la prospettiva dell’insegnante, che si trova a dover pensare a situazioni capaci di mettere in movimento i saperi. L’individuazione di queste situazioni potrebbe diventare il punto di partenza per ragionare sulle competenze richieste, sulle conoscenze da mettere in campo e sulle abilità da esercitare.
    Un altro cardine deve essere la consapevolezza che i saperi, quando vengono messi alla prova dalla realtà, difficilmente possono restare separati. Il vero valore dell’interdisciplinarità sta nel far scoprire agli studenti che le diverse discipline possono entrare in relazione tra loro.
    Non basta, però, mettere insieme più materie: bisogna creare una situazione in cui esse abbiano davvero bisogno l’una dell’altra.
    È un approccio diverso, quasi rovesciato: non parto più da ciò che devo insegnare per decidere quale esercizio proporre, ma parto da una situazione significativa e mi chiedo quali conoscenze, abilità e competenze servano per affrontarla.

    Abbiamo detto che ci potrebbero essere strategie diverse per arrivare alla soluzione del problema; ma non è detto che tutte queste strategie siano giuste. Una scelta può rivelarsi sbagliata. Ecco che diventa importante che lo studente se ne renda conto, la modifichi, chieda aiuto, cerchi nuove informazioni, torni sui propri passi e riprogetti.
    L’obiettivo non è il raggiungimento a tutti i costi del risultato. Il risultato conta, certo, ma altrettanto conta acquisire la consapevolezza dell’importanza del processo che porta a quel risultato.

    Tra gli aspetti più significativi di questo tipo di proposta didattica c’è sicuramente la valutazione. Se il nostro obiettivo è far sviluppare competenze non possiamo concentrarci solo nella valutazione del prodotto finale ma ci sono molti altri aspetti che dobbiamo essere in grado di osservare e valutare. Ma se cambia il modo in cui chiediamo agli studenti di apprendere, inevitabilmente deve cambiare anche il modo in cui li valutiamo. E questo merita una riflessione a parte che sarà sviluppata nel prossimo post.

  • Il prezzo di un sorriso

    Il prezzo di un sorriso

    Ci sono giorni in cui abbiamo il sorriso stampato in faccia, senza pensarci. Quanto spesso accade è personale. Per me, quando entro a scuola, è quasi sempre così.

    Ci sono giorni in cui anche solo abbozzare un sorriso è un’impresa. Figuriamoci se poi uno sta male.

    Dopo cinque settimane immobile in un letto di ospedale ho imparato, forse, a dare un peso diverso alle giornate normali. A quei giorni in cui non siamo necessariamente entusiasti, ma in cui nulla di particolare ci turba.

    Cosa costa allora accennare un sorriso?

    Forse il valore di un sorriso sta proprio qui: nel fatto che, a volte, scegliamo di offrirlo anche quando gratuito non è.

    Ognuno di noi ha i suoi pensieri, le piccole o grandi situazioni non facili da gestire. Eppure sappiamo quanto bene possa fare essere salutati da un volto sorridente: è quasi terapeutico, una medicina per l’anima. Viceversa, essere salutati in maniera seriosa o, peggio, con un grugnito, ci mette a disagio.

    Pensiamo a quanta differenza può fare un’insegnante che entra in classe col sorriso. È un modo significativo per iniziare senza tensione una lezione.

    I miei studenti mi chiedono spesso perché sono sempre sorridente. La mia risposta standard è che già insegno una materia ostica, figuriamoci se la insegnassi anche senza sorriso.

    In realtà, per me entrare in classe è un piacere. Amo il mio lavoro e per questo lo faccio col sorriso. E in quei giorni in cui il sorriso fa più fatica ad emergere, lo tiro fuori lo stesso. Non sempre possiamo scegliere come ci sentiamo, ma possiamo scegliere, almeno un po’, come presentarci agli altri. E quando entro in classe voglio provare a portare con me quella parte che sa ancora sorridere. Perché un sorriso è preziosissimo. Lo è per gli studenti, che vedono un’insegnante che ama la propria materia e adora insegnarla. Ma lo è anche per noi e per il nostro equilibrio. Perché, anche quando il sorriso inizialmente è un piccolo atto di volontà, dopo un po’ finisce per scaldare anche noi.

    Il sorriso ha un potere misterioso. Forse ha un prezzo, ma quasi sempre vale molto più di quanto costa. 

  • Sapere non basta

    Sapere non basta

    Per quasi vent’anni ho lavorato in azienda prima di entrare nella scuola. E una delle cose che quell’esperienza mi ha lasciato più chiaramente è che sapere non basta.

    Si possono possedere moltissime conoscenze, saper gestire procedure, strumenti e tecniche, e trovarsi comunque in difficoltà davanti a un problema mai incontrato prima. Perché nella realtà i problemi raramente si presentano nella stessa forma in cui li abbiamo studiati. Cambiano il contesto, i vincoli, le persone coinvolte, le informazioni disponibili. E a quel punto non ci viene chiesto semplicemente che cosa sappiamo: ci viene chiesto che cosa siamo capaci di fare con ciò che sappiamo.

    È probabilmente questa una delle ragioni per cui, da quando insegno, il concetto di competenza mi interessa così tanto. Ed è da qui che nasce, per me, il senso della didattica per competenze.

    Non perché le conoscenze abbiano perso importanza. Esattamente il contrario: senza conoscenze solide non c’è nulla da mobilitare. Ma credo che il compito della scuola non possa fermarsi alla costruzione di un patrimonio di saperi statici. Deve fare un passo ulteriore: mettere gli studenti nella condizione di utilizzarli, combinarli, scegliere quali siano pertinenti e trasferirli in situazioni nuove.

    Secondo il Quadro Europeo delle Qualifiche e dei Titoli, la competenza è la comprovata capacità di usare conoscenze, abilità e capacità personali, sociali e/o metodologiche, in situazioni di lavoro o di studio e nello sviluppo professionale e/o personale. Nel quadro europeo assume inoltre un ruolo centrale la dimensione dell’autonomia e della responsabilità.

    È una definizione che trovo meravigliosa, perché concentra in poche righe un quantitativo importante di concetti che può essere riassunto nella capacità di mobilitare adeguatamente ciò ci cui si dispone – conoscenze, abilità, capacità personali – per risolvere una situazione contingente, se vogliamo sempre nuova.

    Ed è proprio quel mobilitare a fare la differenza.

    Il concetto di competenza situata è entrato negli ultimi anni nelle Indicazioni nazionali e Linee guida di fatto cambiando radicalmente le finalità del sistema istruzione. Non si tratta più di fornire agli studenti un quantitativo industriale di conoscenze e abilità, ma di costruire contesti nei quali quelle conoscenze possano essere utilizzate e nei quali autonomia e responsabilità diventino componenti essenziali del processo formativo.

    Questo non significa, come a volte superficialmente si sostiene, che le conoscenze non servano più. Sarebbe un controsenso.
    Non esiste competenza senza conoscenza.
    La differenza è che la conoscenza rappresenta una risorsa, non il punto di arrivo.

    A supporto del lavoro dell’insegnante c’è la Raccomandazione del Consiglio sulle competenze chiave per l’apprendimento permanente che individua otto competenze chiave necessarie per la realizzazione personale, uno stile di vita sano e sostenibile, l’occupabilità, la cittadinanza attiva e l’inclusione sociale. 

    Nel sistema scolastico italiano un riferimento fondamentale rimane inoltre il DM 139/2007 che individua otto competenze chiave di cittadinanza e organizza i percorsi di apprendimento attorno ai quattro assi culturali: dei linguaggi, matematico, scientifico-tecnologico e storico-sociale

    Al di là delle classificazioni, però, ciò che mi interessa maggiormente è capire che cosa significhi davvero essere competenti.

    Il sociologo Guy Le Boterf ha definito la competenza non come uno stato ma come un processo che risiede nella mobilitazione delle risorse 
    “La competenza non risiede nelle risorse da mobilitare ma nella mobilizzazione stessa dei saperi che si sono saputi selezionare, integrare e combinare in un contesto e per un obiettivo specifico” 
    e ancora 
    “la competenza esprime una relazione tra un soggetto e una specifica situazione lavorativa; essa scaturisce dall’analisi del ‘soggetto in azione’, dalla considerazione del tipo di risorse che mette in campo e dalla modalità con cui le combina per raggiungere i risultati di volta in volta richiesti.”

    È un pensiero estremamente forte.
    Significa che due persone possono possedere conoscenze e abilità molto simili e, di fronte allo stesso problema, dimostrare livelli di competenza profondamente differenti.
    Perché una cosa è possedere una risorsa; un’altra è capire quando utilizzarla; un’altra ancora è saperla combinare con altre risorse, adattarla al contesto, accorgersi che la strada scelta non funziona, cambiare strategia, assumersi la responsabilità di una decisione e arrivare infine a un risultato.

    È questo che dovremmo tenere presente quando parliamo di didattica per competenze.
    Non si tratta di sostituire i saperi con qualcosa di indefinito e vagamente pratico. Si tratta di continuare a costruire conoscenze solide e, contemporaneamente, favorire negli studenti la capacità di utilizzarle opportunamente e in funzione della situazione.

    Ed è qui che, per l’insegnante, le cose diventano difficili.
    Perché se vogliamo osservare una competenza non possiamo limitarci a chiedere allo studente di riprodurre ciò che gli abbiamo mostrato.
    Se insegno un procedimento e subito dopo propongo dieci esercizi che richiedono esattamente quel procedimento, sto certamente verificando un’abilità.
    Ma difficilmente sto mettendo lo studente nella condizione di dimostrare una competenza.

    Per farlo devo costruire qualcosa di diverso.
    Devo presentargli una situazione nella quale non sia immediatamente evidente quale strada percorrere. Devo lasciargli margine di scelta. Devo costringerlo, nel senso educativo del termine, a interrogarsi su quali conoscenze possiede, quali siano pertinenti, quali strumenti utilizzare, quali informazioni gli manchino. Devo accettare che possano esistere strategie differenti e forse persino soluzioni differenti.
    Devo, in altre parole, costruire una situazione nella quale lo studente sia chiamato ad agire.

    Questo cambia profondamente il nostro lavoro.
    Perché a quel punto non basta più progettare ciò che dobbiamo spiegare. Dobbiamo progettare ciò che gli studenti dovranno essere messi nella condizione di fare.
    Ed è probabilmente questo il passaggio più complesso della didattica per competenze.
    Una competenza, infatti, non si insegna direttamente e non si osserva attraverso una domanda teorica. Possiamo costruire conoscenze, allenare abilità, proporre esperienze. Poi dobbiamo creare situazioni sufficientemente significative perché lo studente sia costretto a mobilitare tutto questo patrimonio.

    Ma se la competenza emerge soltanto nell’azione e in situazione, allora si aprono immediatamente due problemi.
    Il primo è: come si progetta una situazione di apprendimento capace di far emergere realmente una competenza?
    Il secondo è ancora più difficile: come la si valuta?
    È da queste due domande che, secondo me, deve partire qualsiasi riflessione seria sulla didattica per competenze.

    E saranno esattamente le due domande da cui partiranno i prossimi due articoli.

  • Mani pulite

    Mani pulite

    Il giorno del mio infortunio, mentre penzolavo nel vuoto, sentivo una sensazione insolita tra le gambe.
    Mi sono toccata. Le mani erano ricoperte di sangue.
    Le mie mani non avevano nulla. Nei momenti più concitati nessuno ci ha badato.
    Ma il sangue non va via da solo. Dopo due giorni avevo ancora le mani sporche.

    Non ero più in pericolo di vita ma nessuno ha pensato alle mie mani.
    Non è una accusa a nessuno, sono grata a tutti per quello che hanno fatto e continuano a fare per me.

    Questa esperienza è diventata una metafora che voglio portare nella mia professione.

    A volte assistiamo a cose che non sono catastrofiche. Di certo non questioni di vita o morte. E le lasciamo andare.

    Magari abbiamo altro per la testa, siamo stanchi, o arrabbiati o abbiamo fretta di andare a casa.

    Ma questa esperienza mi ha fatto capire che anche le cose piccole contano, che anche le esperienze che non sembrano traumatiche meritano attenzione, che dobbiamo dedicare due minuti, due parole a quello che ci sembra fuori posto.

    Non lo sappiamo mai, ma una piccola attenzione può fare una grande differenza. Forse cambiare una giornata.

  • L’insegnante e la guida alpina

    L’insegnante e la guida alpina

    Io amo la montagna. E amo anche insegnare. A un certo punto mi sono resa conto che, nel mio tempo libero, potevo insegnare ad andare in montagna. Diventare istruttrice di alpinismo mi ha permesso di unire le mie due grandi passioni in un connubio davvero unico.

    Il percorso è stato in salita. Anzi, lo è ancora. Ma la soddisfazione che ne deriva giustifica sempre gli sforzi e le inevitabili battute d’arresto.

    Ma cosa lega me, insegnante e volontaria istruttrice, ai veri professionisti della montagna? Durante una delle uscite del corso di roccia abbiamo invitato un alpinista di spicco. Ci è sembrato un piccolo grande dono da offrire ai nostri allievi. È difficile descrivere la magia di questo incontro. Eravamo in un bellissimo rifugio di montagna circondati da guglie e pinnacoli. Il nostro ospite parlava con cordialità e semplicità, condividendo le sue avventure tra le pareti delle Dolomiti. Tutti i nostri allievi, tutti i miei compagni istruttori ascoltavano rapiti, e nel silenzio le sue gesta prendevano forma davanti ai nostri occhi. Il suo racconto mi ha tenuta con il fiato sospeso. Ed è stato particolarmente illuminante quando ha parlato della sua esperienza come guida alpina.

    Infatti, dalle sue parole traspariva forte la passione per il suo lavoro. Un lavoro che non consiste nel portare le persone come dei pacchi in cima a una montagna, ma nel condividere emozioni uniche e, proprio attraverso di esse, crescere insieme. In quel momento ammetto di essermi emozionata perchè il legame con il mio lavoro mi è apparso più chiaro che mai.

    Il lavoro di insegnante, un po’ come quello di guida alpina, è quello di accompagnare gli allievi nel difficile percorso di crescita e realizzazione personale. Non è pensabile che in questo sentiero, spesso in salita, i ragazzi possano essere trainati come dei corpi inerti. Non è neppure ammissibile che questo percorso sia vissuto con distacco e freddezza.

    C’è anche un altro aspetto che accomuna una guida alpina e un insegnante. Così come per una guida alpina talvolta arriva il momento di ricordare bene chi guida e chi è accompagnato, così è per l’insegnante. Nonostante sia inevitabile condividere una parte di noi con gli studenti, i ruoli devono essere sempre chiari e rispettati. È anche per questo che credo che un insegnante non debba diventare un amico dello studente.

    Mi piace pensare che, quando entro in classe, sono un po’ guida alpina. Mi piace pensare che, se svolgo al meglio il mio lavoro, posso dare ai miei studenti la possibilità di raggiungere le cime più alte. Ma soprattutto mi piace pensare che, arrivati in cima, siano diventati capaci di scegliere da soli quale sarà la montagna successiva.

  • Il coraggio di ascoltare la voce degli studenti

    Il coraggio di ascoltare la voce degli studenti

    Se qualcuno mi chiedesse quali sono i professionisti che più temono la valutazione, scoppierei in una risata amara. Infatti la risposta è paradossale: sono proprio coloro che della valutazione hanno fatto la loro carriera, gli insegnanti.

    E ne ho avuto l’ennesima conferma pochi giorni fa, quando ho proposto ad alcuni colleghi di sottoporre ai propri studenti un questionario di fine anno. Parliamo di colleghi che stimo, che sono apprezzati dai propri studenti e che fanno davvero un buon lavoro. Eppure, è bastato nominare un questionario perché nei loro occhi comparisse il terrore.

    Nessuno di noi, insegnante o meno, vive il giudizio in assoluta serenità. Io per prima. Forse è proprio per questo che tendiamo a evitarlo quando possiamo. E non c’è nulla di male: fa parte del nostro essere umani. Ma come docente so che sarò giudicata dal primo istante che metto piede in una nuova classe. Che io lo voglia o meno. E non solo. Sarò giudicata su una scala di valori che spesso va ben oltre il modo in cui spiego matematica. Ha davvero senso fare lo struzzo e fingere che i miei studenti non abbiano alcuna opinione su di me e sul mio operato? Secondo me no. Ecco perchè ho scelto di uscire dalla mia comfort zone: affrontare le mie sacrosante insicurezze e prestare ascolto alla voce delle persone che sono il fulcro del mio lavoro.

    Non mentirò: mi tremano ancora le mani quando sto per cliccare il fatidico link che mi permetterà di leggere le risposte dei miei studenti. Eppure, posso dire con assoluta sincerità che da questi questionari ho portato a casa qualcosa di inestimabile. A volte ho versato lacrime di commozione per elogi che non mi aspettavo. Altre volte ho riflettuto profondamente su aspetti metodologici che mi hanno colto di sorpresa. Altre ancora ho ricevuto critiche. Le critiche mi hanno fatto male, mi hanno fatto arrabbiare. Ma, una volta messo da parte il mio orgoglio ferito, sono state quelle da cui ho imparato di più.

    Sono infinitamente grata a tutti i miei studenti che, una volta terminata la scuola, hanno scelto di dedicarmi cinque minuti del loro tempo per valutarmi. So che, grazie a loro, il prossimo anno potrò correggere alcuni dei miei errori. Per farne di nuovi, questo è ovvio, ma potrò anche continuare a migliorarmi, come insegnante e come persona.