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Introduzione: dal web 2.0 all'e-l 3.0
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Introduzione: dal web 2.0 all'e-l 3.0

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Per la costruzione di una ricerca verso l'E-L 3.0.

Per la costruzione di una ricerca verso l'E-L 3.0.

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Introduzione: dal web 2.0 all'e-l 3.0 Introduzione: dal web 2.0 all'e-l 3.0 Presentation Transcript

  • KM ed EL Verso il 3.0 Lavorare nei territori di frontiera pier giuseppe rossi Università degli studi di Macerata Seminario di studio Macerata 15-16 luglio
  • Scopo dell’incontro
    • Data la centralità di una interazione con il knowledge management per un salto di qualità dell’e-learning:
    • Trovare modalità operative per dialogare tra differenti campi epistemologici.
    • Indagare su soluzioni del km specifiche per l’e-learning.
    • Confrontare i risultati delle ricerche effettuate.
    • Individuare percorsi di ricerca che permettano di fornire risposte a domande di e-learning.
    • Individuare concrete sinergie tra le sedi.
  • Seminario
    • Per discutere, approfondire e ricercare più che per riferire.
    • Necessità di verificare l’esigenza e in tal caso di definire cosa significhi l’e-learning 3.0.
  • Muoversi nelle boundaries
    • Concetti
    Coerenza interna al settore epistemologico Valenza metaforica e analogica Il concetto apre nuove prospettive di ricerca nei vari settori in cui viene applicato, è esplicitabile nei vari linguaggi.
  • Semantic Web ed E-L British Journal of Educational Technology - 2006
  • Le ontologie
    • Da Newell, la conoscenza è «whatever can be ascribed to an agent, such that its behavior can be computed according to the principle of rationality.»
    • A Clancey, «the primary concern of knowledge engineering is modelling systems in the world, not replicating how people think.»
    • Ricerca sulle ontologie oggi è centrata sul merge tra ontologie, su come integrare e far dialogare le ontologie.
  • Cosa sta cambiando 1. A.I.
  • A.I. alla fine anni ‘80
    • Quello che avrebbe dovuto costituire il livello più alto (il rigore logico) è stato raggiunto con una certa rapidità, mentre ciò che sembra di poca importanza (il buon senso) si è rivelato la parte più difficile da programmare su un computer.
    • H. Dreyfus, (Che cosa non possono fare i computer? I limiti dell'intelligenza artificiale, Roma, Armando, 1988) negava ogni competenza semantica ai calcolatori.
  • Anni ‘90 e ‘00
    • Nuove ricerche sulla analisi statistica dei testi.
    • Attenzione sulle ontologie.
    • Ricerca nel settore del Semantic web prima e oggi sul Pragmatic web (2007).
  • Centralità del rapporto EL - KM
    • 2004 - Special Issue on "Ontologies and the Semantic Web for E-learning“ ( Journal of education technology & Society - n° 4 )
    • 2006 - Special Issue on “Advances of the Semantic Web for e-learning: expanding learning frontiers” ( British Journal of Educational Technology Vol 37 - n° 3)
  • Dalle Ontologie al KB
    • Knowledge base (An ontology, together with a set of instances of its classes, constitutes a knowledge base)
    • Interesse del KB per l’E-L in quanto ingloba non solo una o più ontologie ma anche una serie di regole e di processi di conoscenza . In particolare sistemi esperti.
  • Relazione con modelli didattici
    • Nei KB i modelli di apprendimento e di insegnamento non sono solo i contenuti ma impattano anche sulla struttura.
    • Alcuni esempi sembrano sottovalutare questo elemento.
    • Brusilovsky fa riferimento a Bloom.
    • Oppure richiamano un approccio neutro. (SCORM)
  • Da Scognamiglio
    • Se l'uomo costruisce la propria "base di conoscenza" attraverso l'apprendimento, anche per le macchine si dovrà pensare a:
      • Costruire una conoscenza di fondo sulla quale formare l'apprendimento;
      • Organizzare il processo di apprendimento (su schemi "skinneriani");
      • Individuare la strategia per provocare l'induzione
      • Gestire e garantire l'acquisizione dei dati sensoriali.
  • Quale modello didattico
    • Impossibile un unico modello:
      • Ogni docente deve essere libero di effettuare la propria didattica.
      • Ogni studente ha differenti esigenze.
    • Impossibile un ambiente pedagogicamente neutrale.
    • Necessità di un ambiente con dispositivi non pedagogicamente neutri.
  • (Rossi, 2007; 2008)
  • Caratteristiche
    • Ogni dispositivo è coerente pedagogicamente.
    • È possibile avere in successione o in parallelo dispositivi pedagogicamente differenti.
    • I dispositivi dialogano tra loro tramite gli artefatti.
    • L’ambiente deve fornire strumenti operativi e informazioni per operare nei diversi cronotopi.
    • Non è pedagogicamente neutro ma permette di usare differenti prospettive.
  • Ambienti O.L. e AI
    • 3 tipi di interazione LMS - sistema di AI.
    • Re-attiva : il dispositivo analizza un risultato e fornisce un input. Le proposte sono chiuse e predisposte fin dalla fase iniziale.
    • Pro-attiva: il dispositivo fornisce strutture per attività meta-cognitive.
    • En-attiva: grazie al dispositivo l’interazione Learning Entities - ambiente contribuisce alla costruzione di significati, di conoscenza e di processi di apprendimento.
  • Cosa sta cambiando 2. web 2.0
  • Dal web 2.0 …..
    • Il 2.0 ha spostato il web dalla vetrina al soggetto e ha costruito strumenti dinamici di organizzazione delle conoscenze.
    • Ha contribuito in modo significativo alla costruzione di una conoscenza condivisa e controllabile dal basso.
    • (tag, rss, mash up)
    • (wiki, blog)
  • Problemi
    • Problemi :
      • Sopravvalutato l’informale.
      • Scambiata l’informazione con la formazione.
      • Identificato Internet e il web come ambiente di apprendimento.
  • Oltre l’e-learning 1.0
    • Il WEB 2.0 ha evidenziato i limiti dell’e-learning di prima generazione:
      • Ambienti chiusi;
      • Difficilmente personalizzabili;
      • Scarsamente flessibili per il docente e per lo studente.
  • … . all’e-learning 3.0
    • Dalla informazione alla formazione (oltre il web 2.0).
    • Dal racconto all’apprendimento come azione nello Zona di Sviluppo Prossimale (oltre il web 2.0).
    • Oltre la rigidità dell’e-learning 1.0 verso un ambiente flessibile, autopoietico, enattivo.
    • Con differenti prospettive per docente, studente e gruppo.
    • Con differenti privilegi in funzione dei vari cronotopi.
    • Con valorizzazione dei processi riflessivi.
  • Problemi
    • Problemi:
    • Qualità e impegno dei docenti e dei tutor.
    • Presenza di pluri-prospettive.
    • Enorme quantità di dati dal tracciamento e dalle diverse attività
    • Intervenire su percorsi open end.
    • Evidenziare allo studente il percorso effettuato e da effettuare. ( per la sua motivazione e consapevolezza )
  • KM e AI per l’E-L
    • Essenzialità di un contributo del KM per l’E-L.
    • Introduzione dell’AI nell’E-L.
    • Quali finalità?
    • Per supportare docente e tutor.
    • Per supportare lo studente.
    • I tempi e le visualizzazioni sono più importanti della raffinatezza dei risultati.
    • I problemi della semantica.
  • Quale contributo
    • Interventi di routine.
    • Monitoraggio dinamico delle attività.
    • Visualizzazione dei processi di apprendimento e di insegnamento.
    • Aiuto al docente e al tutor nella riprogettazione.
    • Gestione di spazi differenziati.
  • Possibili supporti (1)
    • 1 . dispositivi per l’analisi semantica dei testi :
      • Processi top down.
      • Processi bottom up (folksonomies).
      • Processi bottom up automatici.
    • 2. dispositivi per l’aggregazione dei materiali.
    • 4. interfacce, visualizzazioni e sistemi per authoring.
  • Possibili supporti (2)
    • Creare un profilo utente.
    • Creare una knowledge base.
    • Creare authoring system.
  • Modalità di lavoro
    • Due sezioni:
      • Oggi KM per l’E-L.
      • Domani AI per l’E-L.
    • Iniziare dalla definizione di strumenti per la collaborazione tra differenti campi epistemici.
    • Obiettivo: ha senso parlare di e-learning 3.0?
  • FINE
  • Reattivo
    • Studio di materiali.
    • Test di verifica.
    • Proposta di attività differenziate in funzione del risultato.
    • (completamente automatizzato)
  • Proattivo
    • Proposta di attività aperta.
    • Sistema esperto supporta (coaching) l’attività dello studente fornendo:
      • Materiali di studio e di approfondimento.
      • Domande di riflessioni e possibili input.
    • Verifica in base ad indicatori di qualità
    • (l’ambiente non si modifica)
  • Enattivo
    • L’ambiente nel suo complesso si trasforma (autopoietico) in funzione del processo di apprendimento. Esso:
    • Si basa sul processo e non sul prodotto.
    • Fornisce classi virtuali con info dinamiche e modellabili anche dalla LE.
    • Possiede strumenti dinamici di produzione, rappresentazione e visualizzazione.