Presentazione al meeting #codingmonamour Firenze 14 gennaio 2017

1. Problem Solving
DALL’INFORMATION PROCESSING AL COGNITIVISMO
#CODINGMONAMOUR – FIRENZE 14 GENNAIO 2014

2. Da dove nasce il
problema del Problem
Solving?
DALL’APPROCCIO SEMPLICISTICO CHE SI STA DANDO ALLA QUESTIONE
SOPRATTUTTO A SCUOLA: ESISTE UN SOLO TIPO DI PROBLEMA PER CUI
TUTTI I «PROBLEMI» VANNO RISOLTI ALLO STESSO MODO
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3. Problem Solving
nell’approccio
Information Processing
UN PROCESSO UNIDIMENSIONALE E LINEARE PER LA RICERCA DI
SOLUZIONI
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4. Modello classico: Phase Model
(Bransford & Stein, 1994)
Tutti i problemi possono essere risolti se
1. identifichiamo il problema
2. generiamo soluzioni alternative
3. valutiamo queste possibili soluzioni
4. implementiamo la soluzione scelta
5. valutiamo l’efficacia di tale soluzione
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5. General Problem Solver (Newell & Simon,
1972
Questo modello si concentra soprattutto su due tipi
del processo di pensiero associato al problem solving:
1. il processo della comprensione del problema e
2. quello della ricerca della soluzione
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6. “IDEAL” (Bransford & Stein, 1984) inteso
come un processo di
A. Identificazione di potenziali problemi
B. Definizione e rappresentazione del problema
C. Esplorazione di possibili strategie
D. Azione sulla base di queste strategie
E. Looking back, guardare all'indietro per osservare gli effetti delle
azioni che si sono intraprese
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7. Approccio
multidimensionale
COGNITIVISMO
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8. Sono caratterizzati da
A. fattori "esterni" riguardanti il contesto in cui il problema
si manifesta
B. fattori "interni" che hanno a che fare con le caratteristiche
del problem solver
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9. Aspetti esterni o di contesto del
problema
1. La strutturazione del problema
2. Il contesto in cui si esplicita
3. La sua complessità
4. La sua dinamicità
5. La sua specificità in relazione al dominio di conoscenza
associato
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10. Aspetti interni al problem solver
1. Le conoscenze nel dominio di riferimento tanto dal punto
di vista quantitativo che qualitativo
2. La precedente esperienza nel risolvere problemi simili
3. Le abilità cognitive e in special modo il ragionamento
causale, il ragionamento analogico e le credenze
epistemologiche
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11. Sviluppo epistemologico (Epistemological
Development)
A. Come le credenze di una persona si strutturano in modo più o meno
articolato e si sviluppano nel tempo (maturità intellettuale, sviluppo
intellettuale, credenze sulla conoscenza
B. Questa caratteristica cognitiva si evolve in ogni persona da uno stadio iniziale
di pensiero semplice (bianco - nero) verso un pensiero complesso e
relativistico caratterizzato dalla capacità di prendere in considerazione
prospettive multiple
C. L'approccio a problemi complessi e non strutturati implica la presa in
considerazione di prospettive multiple e l'uso dell'argomentazione, la ricerca
di soluzioni a problemi complessi richiede un elevato grado di sviluppo
epistemologico
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12. GIANNI MARCONATO PER #CODINGMONAMOUR - FIRENZE 14 GENNAIO 2017

13. Spazio del problema: l'insieme delle sue strutture
simboliche e degli operatori che lo caratterizzano
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14. Tipologie di problemi
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15. Dimensioni che caratterizzano i problemi
Variano principalmente lungo il continuum
A. well-structured/ill-structured
Ma anche
B. semplice/ complesso
C. statico/dinamico
I problemi ben strutturati tendono ad essere statici e semplici
mentre quelli non strutturati tendono ad essere complessi e dinamici
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16. La maggior parte dei problemi incontrati nei contesti
dell’istruzione formale sono ben strutturati
A. presentano tutti gli elementi del problema
B. coinvolgono un numero limitato di regole e principi
C. sono organizzati in una disposizione predittiva e
prescrittiva
D. possesso di risposte corrette, convergenti
E. hanno un processo risolutivo ben definito
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17. I problemi che si incontrano nella pratica
quotidiana sono mal strutturati (ill-structured)
A. molte soluzioni alternative
B. obiettivi vagamente definiti o poco chiari e
vincolanti
C. percorsi risolutivi multipli
D. criteri multipli per la valutazione delle possibili
soluzioni
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18. Tipologie di problemi
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19. La formazione per il
problem solving
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20. La formazione al Problem Solving deve
favorire
A. La comprensione profonda e integrata, oltre gli aspetti
superficiali e atomistici, della conoscenza di dominio
coinvolta nel problema
B. Il poter fare esperienza autentica del problema in
questione essendo immersi operativamente e
cognitivamente in un ambiente di apprendimento
complesso e ricco
C. L'acquisizione, lo sviluppo e l'utilizzo di processi cognitivi
superiori
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21. I CASI COME MATTONI DEGLI AMBIENTI
DI APPRENDIMENTO
A. casi come problemi da risolvere (esempi di problemi che sono il focus dell'apprendimento)
B. casi come esercizi svolti - worked examples - (esempi del processo di soluzione di problemi
strutturati)
C. studi di caso (esempi di come altre persone hanno risolto in precedenza problemi non
strutturati)
D. casi come analogie (esempi di problemi strutturalmente simili)
E. casi come esperienza precedente (descrizioni di problemi risolti in precedenza che sono
ricordati dalla persona che sta risolvendo il problema)
F. casi come prospettive alternative (esempi di prospettive differenti sul problema da risolvere)
G. casi come simulazioni (esempi interattivi del problema da risolvere che può essere
sperimentato da chi sta imparando)
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22. L’ambiente di apprendimento
A. L'apprendimento è ancorato in un problema autentico
che è rilevante per chi sta imparando
B. Si impara a risolvere problemi lavorando con casi
C. Sviluppando, spiegando e difendendo una soluzione a un
problema
D. Il problema da risolvere è rappresentato come un caso
E. I casi sono usati in vari modi come supporto didattico
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23. Problemi aperti
A. Di quali problemi ci vogliamo occupare a scuola?
B. Di quali abilità cognitive ci vogliamo occupare a scuola?
C. Quali priorità di apprendimento vogliamo assumere?
D. Quali tipi di problemi sono affrontabili utilizzando il pensiero
computazionale?
E. Per quali tipi di problemi possiamo utilizzare utilmente il coding
come strategia di apprendimento?
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24. Da una definizione di Pensiero
Computazionale
In 2011, to move the discussion forward, Jeannette Wing proposed a new definition of CT:
“Computational thinking is the thought processes involved in formulating problems and their
solutions so that the solutions are represented in a form that can be effectively carried out by an
information-processing agent”
MA
in March 2006 (p. 33):
“Computational thinking involves solving problems, designing systems, and understanding
human behavior, by drawing on the concepts fundamental to computer science. Computational
thinking includes a range of mental tools that reflect the breadth of the field of computer
science.”
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25. Per un primo approfondimento
http://www.giannimarconato.it/2017/01/problem-solving-un-vero-problema-1/
http://www.giannimarconato.it/2017/01/tanti-problemi-tante-strategie-2/
http://www.giannimarconato.it/2017/01/ambienti-di-apprendimento-per-il-problem-solving-3/
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