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Quando i robot si costruiscono a scuola: il lavoro di TALENT nel centro – sud Italia

Il 19 ottobre 2018 all'interno della fiera Didacta si è tenuto il convegno "Quando i robot si costruiscono a scuola. Approcci metodologici a supporto della Robotica", organizzato da INDIRE

L'autore dell'intervento di seguito presentato, Lorenzo Cesaretti, è responsabile tecnico per la startup TALENT e dottorando di ricerca presso l'Università Politecnica delle Marche, all'interno del team di ricerca del prof. David Scaradozzi

Gli argomenti trattati sono stati principalmente tre:

  • il lavoro di TALENT dal 2015 ad oggi e le relazioni instaurate con le scuole;
  • il protocollo di progettazione specifico per la Robotica Educativa sviluppato grazie alla collaborazione tra TALENT e Università Politecnica delle Marche;
  • alcuni esempi di valutazione in attività di Robotica Educativa.

 Al seguente link si può trovare la presentazione utilizzata durante il convegno dal relatore: 

https://www.slideshare.net/LorenzoCesaretti/presentazione-didacta-indire2018cesaretti

Di seguito l'intervento registrato durante il convegno.

Il lavoro di TALENT nel centro – sud Italia

Da alcuni anni in Italia si sta sempre più diffondendo la Robotica Educativa, sia all’interno delle scuole che in contesti privati (festival, laboratori, camp etc.).

È stato possibile arrivare a questo livello di diffusione grazie al lavoro di tanti docenti appassionati, ma grazie anche al lavoro di tanti soggetti esterni al mondo della scuola: aziende, associazioni, startup, biblioteche, musei hanno portato un contributo fondamentale.
Nel 2015 nelle Marche nasce TALENT, una startup innovativa a vocazione sociale che sin da subito si è impegnata per far conoscere al maggior numero di scuole e insegnanti le tante possibilità e i tanti vantaggi che la Robotica Educativa porta all’interno della classe.
Dopo i primi progetti sperimentali, condotti a partire dall’infanzia fino ad arrivare alla scuola secondaria di secondo grado, nelle Marche e nelle regioni limitrofe (soprattutto Abruzzo ed Emilia Romagna) inizia a spargersi la voce di una startup di giovani ragazzi che propongono progetti di Robotica: dopo 3 anni di attività TALENT ha condotto centinaia di laboratori e incontrato migliaia di studenti e insegnanti, a dimostrazione dell’interesse suscitato da questo tipo di proposta.
Nella maggior parte dei casi le collaborazioni sono nate grazie al “passaparola”, insegnanti soddisfatti dei laboratori svolti presso il proprio istituto che hanno fatto conoscere il buon lavoro dell’azienda ad altri docenti e dirigenti scolastici. L’interfaccia tra gli esperti di TALENT e le scuole è quasi sempre l’animatore digitale, figura introdotta sul finire del 2015 dal MIUR: in base alle necessità dell’istituto descritte da questo insegnante si disegna una proposta ad hoc, co-progettando le soluzioni e cercando di rendere il più possibile autonoma la scuola nella realizzazione di laboratori futuri.
Le linee guida dettate dal ministero (vedi Piano Nazionale Scuola Digitale) e i finanziamenti introdotti (ad esempio PON Inclusione, PON Competenze di Base, PON Creatività Digitale, In Estate si imparano le STEM) hanno ulteriormente facilitato la diffusione di attività di Robotica Educativa: TALENT è arrivata ad avere circa 40 collaborazioni con istituti comprensivi e 10 collaborazioni con istituti di istruzione superiore.
È stato possibile arrivare a questo numero di collaborazioni grazie anche alle consulenze gratuite fornite in fase di progettazione: i professionisti della startup hanno sempre dato supporto alle scuole inesperte nella scelta delle attrezzature specifiche (quali kit e quanti kit) in base agli obiettivi specifici dell’istituto e validando eventuali percorsi didattici di Robotica Educativa da proporre per bandi ministeriali.
Nel corso degli anni le relazioni instaurate con i docenti hanno avuto varie connotazioni:

  • Nella maggior parte dei casi, dopo accordi iniziali rispetto alle tematiche e agli obiettivi da perseguire, la progettazione didattica è stata svolta in autonomia dagli esperti di TALENT; dopo l’approvazione di quanto progettato, il percorso inizia e l’insegnante fa da tutor svolgendo un ruolo attivo in classe durante le attività di robotica, condotte dall’esperto esterno.
  • In alcuni casi c’è stata una vera e propria co-progettazione del percorso didattico: l’esperto porta tutta la sua esperienza e know-how tecnologico, che vanno ad integrarsi alla professionalità del docente.
  • Purtroppo, ci sono state anche situazioni di passività da parte dell’insegnante della classe: questo avviene quando il progetto viene “calato dall’alto” (dirigente o animatore digitale), di conseguenza il docente della classe coinvolta non è interessato a concordare gli obiettivi formativi né tantomeno a co-progettare il percorso.

Lo sviluppo di un protocollo di progettazione TALENT / Università Politecnica delle Marche

La Robotica Educativa ha un carattere fortemente multidisciplinare: può essere utilizzata connettendosi a varie discipline, partendo dal potenziamento delle STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica) [8, 10, 15] fino ad arrivare ad una integrazione con Arte, Teatro, Italiano (soprattutto nella scuola primaria) [9, 12].

Non si deve sottovalutare una questione: non si possono permettere delle misconcezioni legate alla Robotica intesa come disciplina caratterizzata da propri concetti ed elementi teorici (che cos’è un robot, differenza e interazione tra software e hardware, che cos’è un motore, che cos’è un sensore, che cos’è una scheda di controllo, i diversi tipi di controllo che si possono attuare su un robot etc.).

Non è possibile pensare che uno studente costruisca e programmi un robot senza sapere da quali parti è costituto e come queste interagiscono, indipendentemente dal tipo di progetto che si sta portando avanti.

Ci sono vari esempi in linea con questa visione:

  • Il lavoro svolto dal prof. Scaradozzi (Università Politecnica delle Marche) con l’Istituto Comprensivo Largo Cocconi di Roma che dal 2010 ha introdotto in modo sistematico la Robotica come disciplina curricolare (3 ore settimanali) [14]. Questo significa che gli studenti non studiano Robotica Industriale, ma che con l’approccio tipico della Robotica Educativa si lavora sulle discipline curricolari oltre che sui concetti base della Robotica.
  • Il lavoro del prof. Dario del Sant’Anna di Pisa [6], che vuole validare un protocollo di Robotica Educativa con l’obiettivo di introdurre i concetti base della Robotica.

In conclusione, sia che la robotica venga introdotta nel curricolo come disciplina a sé, sia che venga ricavato spazio in cui utilizzare questa metodologia all’interno delle discipline standard, è importante sviluppare il percorso tenendo in considerazione questa duplice anima (a servizio delle discipline, ma con concetti propri che gli studenti devono interiorizzare).

In uno dei primi percorsi che hanno visto la collaborazione tra TALENT e Università Politecnica delle Marche, un progetto dal titolo “Rethink Loreto”, finanziato grazie alla vittoria del bando MIUR DM 435/2015 "Promozione della Cittadinanza Digitale", è stato sperimentato un protocollo appositamente sviluppato per mettere in pratica l’approccio costruzionista [13].

Il progetto ha coniugato l'educazione civica e lo sviluppo delle competenze digitali e delle soft skills negli studenti; gli alunni partecipanti sono stati i progettisti e i creatori di una versione “smart” della loro città, Loreto (AN), capace di rispondere allo stesso tempo ai loro bisogni di cittadinanza attiva e alle sfide poste dalla realtà, in particolare quelle di carattere energetico e ambientale.

Per permette una costruzione di artefatti più consapevole possibile da parte degli studenti, cioè per dar loro la massima possibilità di espressione creativa, sono state proposte lezioni introduttive con l’obiettivo di fissare alcuni concetti fondamentali della Robotica:

  • I ruoli nella progettazione robotica
  • La differenza tra uomo, macchina e robot
  • Gli elementi base della programmazione di un robot (esecuzione sequenziale, ciclica, condizionata di istruzioni)
  • La validazione robotica: alla ricerca dell’errore

Solo negli incontri successivi gli alunni sono passati alla progettazione, costruzione e programmazione creativa degli oggetti della smart city ideati. Per un approfondimento rispetto a questo percorso si veda la scheda progettuale dedicata sulla piattaforma Weturtle.

L’idea è stata quella di partire da un approccio challenged based (sfide che i ragazzi risolvono dopo aver ascoltato una breve spiegazione da parte dell’insegnante) con un maggiore intervento da parte del docente, per poi passare ad un approccio project based, in cui l’educatore, dopo aver chiarito gli obiettivi progettuali, lascia spazio alla costruzione creativa, interviene solo se richiesto dagli studenti e nel momento della presentazione dei progetti effettua la valutazione.

Questo protocollo è stato poi portato avanti in molti altri progetti svolti da TALENT/Univpm:

Alternanza Scuola Lavoro Liceo Volta Fellini di Riccione [7];

Green Robotic Challenge (In Estate si imparano le STEM 2017, Novelli Natalucci Ancona) [15];

- Blue Robotic Challenge (In Estate si imparano le STEM 2018, Novelli Natalucci Ancona).

 

La metodologia con cui i formatori hanno condotto le attività in classe è stata il Think Make Improve [11], un “flusso” di lavoro caratterizzato da 3 fasi che si ripetono ciclicamente:

  • Think (Pensa): è il momento in cui ogni team di studenti decide cosa costruire o come risolvere la sfida, definendo obiettivi, ruoli e strategia da portare avanti.
  • Make (Costruisci): è il momento creativo, in cui gli studenti costruiscono, sperimentano, programmano.
  • Improve (Fix or Make Better) (Migliora, Risolvi il problema o Fai meglio): gli alunni devono condividere le proprie invenzioni, di fronte all’educatore e al gruppo dei pari, così da potersi scambiare feedback, spunti di miglioramento, consigli per risolvere problemi.

Questo ciclo si ripete tutte le volte che servono per portare a termine una sfida o un progetto.

La valutazione della Robotica Educativa: un’attività di ricerca in continuo sviluppo

Nonostante la diffusione di laboratori di Robotica Educativa, uno dei punti problematici individuati dal mondo accademico è la valutazione delle attività. Una delle maggiori criticità è la mancanza di ricerca quantitativa su come la robotica migliori l’apprendimento e sviluppi le cosiddette soft skills; serve definire degli indicatori e una modalità di valutazione standardizzata [1, 2].

La collaborazione tra TALENT e Università Politecnica delle Marche è andata anche in questa direzione, tentando di creare degli strumenti standard per la valutazione della Robotica Educativa.

Nel progetto “Rethink Loreto”, precedentemente citato, è stato fatto un primo tentativo di valutazione; gli strumenti utilizzati sono stati:

  • un questionario di autovalutazione pre e post corso (con l’obiettivo di rilevare l’eventuale cambiamento di 3 variabili: lavoro di gruppo, attitudine verso le ICT, attitudine verso la Robotica);
  • un cruciverba (con l’obiettivo di valutare la conoscenza specifica riguardante la Robotica e le Scienze, in particolare il tema delle energie rinnovabili);
  • le osservazioni in itinere dei docenti coinvolti (con l’obiettivo di validare i dati provenienti dagli strumenti quantitativi).

Ci si è accorti che con questa strategia si poteva effettuare una valutazione finale del progetto senza però avere dati relativi al percorso svolto dagli studenti, essendo ogni incontro caratterizzato da sfide e problemi da risolvere; si è quindi deciso di costruire una griglia di valutazione da compilare per ogni sfida (o attività) di robotica. Questo ha permesso di avere una visione più dettagliata relativamente al percorso effettuato da ogni gruppo di studenti.

L’obiettivo principale della griglia è quello di valutare la competenza tecnica degli studenti.

Il formatore durante lo svolgersi dell’attività e al termine compila le seguenti voci:

- Posizione in classifica: se viene effettuata una gara, l’esperto tiene traccia dell’ordine di arrivo o della precisione dei robot nel compiere un determinato task;

- Approccio “Trial & Error” / Approccio Matematico: durante il momento di confronto, ogni gruppo di studenti spiega la modalità risolutiva adottata per risolvere la sfida; il formatore tiene traccia dell’approccio utilizzato in quella sfida: con “Trial & Error” si intende uno stile per prove ed errori, mentre l’approccio matematico prevede l’utilizzo di formule e modelli.

- Supporto fornito: il formatore tiene traccia degli aiuti forniti ad ogni gruppo, così da poter valutare l’autonomia risolutiva;

- Correttezza nell’assemblaggio degli elementi del robot: se la sfida prevede anche una parte di costruzione creativa (senza usare istruzioni), per ogni sensore / motore utilizzato il formatore assegna un valore secondo questa scala:

  1. Sensore / motore non montato in modo funzionale alla sfida
  2. Sensore / motore montato parzialmente in modo funzionale alla sfida
  3. Sensore / motore montato in modo funzionale alla sfida (con aiuto dell’insegnante)
  4. Sensore / motore montato in modo funzionale alla sfida in autonomia

Correttezza nell’esecuzione di ogni sottocompito: se la sfida è complessa il formatore tiene traccia del numero dei sottocompiti eseguiti correttamente (ad esempio un percorso in cui il robot deve effettuare più movimenti / task).  

Dal 2013 si trovano in letteratura esempi interessanti di Educational Data Mining applicato ad attività costruzioniste, come ad esempio la programmazione informatica [3, 4] e la progettazione meccanica [5]. Grazie alla raccolta di dati tramite sensori esterni (telecamere) o tramite gli stessi dispositivi usati dagli studenti (computer) si sono ottenute informazioni significative riguardo lo stile di apprendimento degli alunni, con analisi effettuate grazie ad algoritmi di machine learning.  

Si potrebbero raccogliere dati più puntuali anche dai robot educativi, così da fornire al docente (o allo studente) informazioni più interessanti e precise relativamente al percorso di apprendimento che si è verificato.

Combinando l’utilizzo di questionari, rubriche, griglie di valutazione, l’osservazione dell’insegnante ai log che potrebbero essere registrati da un device (robot, tablet o computer) si potrebbe arrivare ad una più completa valutazione e analisi dell’apprendimento dello studente.

L’obiettivo è molto sfidante, in quanto questi dati dovrebbero essere schematizzati e presentati in modo da poter essere facilmente interpretabili da un insegnante o da uno studente: sarà necessaria una grande collaborazione tra esperti di tecnologia ed esperti di didattica per arrivare a delle soluzioni utili, validate e facilmente utilizzabili a scuola.

 

Alcuni degli articoli di questa bibliografia non sono in formato Open Access. Qualora si fosse interessati alla loro consultazione, si contatti l'autore di questo articolo all'indirizzo lorenzo.cesaretti@weturtle.org.

BIBLIOGRAFIA

[1] Alimisis, D. (2013). Educational robotics: Open questions and new challenges. Themes in Science and Technology Education, 6(1), 63-71.

[2] Benitti, F. B. V. (2012). Exploring the educational potential of robotics in schools: A systematic review. Computers & Education, 58(3), 978-988.

[3] Berland, M., Martin, T., Benton, T., Petrick Smith, C., & Davis, D. (2013). Using learning analytics to understand the learning pathways of novice programmers. Journal of the Learning Sciences, 22(4), 564-599.

[4] Blikstein, P., Worsley, M., Piech, C., Sahami, M., Cooper, S., & Koller, D. (2014). Programming pluralism: Using learning analytics to detect patterns in the learning of computer programming. Journal of the Learning Sciences, 23(4), 561-599.

[5] Blikstein, P. (2014a). Analyzing engineering design through the lens of computation. Journal of Learning Analytics, 1(2), 151-186.

[6] Castro, E., Cecchi, F., Valente, M., Buselli, E., Salvini, P., & Dario, P. (2018). Can educational robotics introduce young children to robotics and how can we measure it?. Journal of Computer Assisted Learning.

[7] Cesaretti, L., Storti, M., Mazzieri, E., Screpanti, L., Paesani, A., Principi, P., & Scaradozzi, D. (2017). An innovative approach to School-Work turnover programme with Educational Robotics. Mondo Digitale, 16(72), 2017-5.

[8] Eguchi, A. (2016). RoboCupJunior for promoting STEM education, 21st century skills, and technological advancement through robotics competition. Robotics and Autonomous Systems, 75, 692-699.

[9] Jeon, M., FakhrHosseini, M., Barnes, J., Duford, Z., Zhang, R., Ryan, J., & Vasey, E. (2016, March). Making Live Theatre with Multiple Robots as Actors: Bringing Robots to Rural Schools to Promote STEAM Education for Underserved Students. In The Eleventh ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction (pp. 445-446). IEEE Press.

[10] Kim, C., Kim, D., Yuan, J., Hill, R. B., Doshi, P., & Thai, C. N. (2015). Robotics to promote elementary education pre-service teachers' STEM engagement, learning, and teaching. Computers & Education, 91, 14-31.

[11] Martinez, S. L., & Stager, G. (2013). Invent to learn: Making, tinkering, and engineering in the classroom. Constructing modern knowledge press.

[12] Montero, C. S., & Jormanainen, I. (2016, November). Theater Meets Robot–Toward Inclusive STEAM Education. In International Conference EduRobotics 2016 (pp. 34-40). Springer, Cham.

[13] Papert, S. (1986). Constructionism: A new opportunity for elementary science education. Massachusetts Institute of Technology, Media Laboratory, Epistemology and Learning Group.

[14] Scaradozzi, D., Sorbi, L., Pedale, A., Valzano, M., & Vergine, C. (2015). Teaching robotics at the primary school: an innovative approach. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 174, 3838-3846.

[15] Screpanti, L., Cesaretti, L., Marchetti, L., Baione, A., Natalucci, I. N., Scaradozzi, D.: An Educational Robotics activity to promote gender equality in STEM Education., in International Conference on Information, Communication Technologies in Education (ICICTE 2018) Proceedings, Chania, Greece, 2018.

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