martedì 14 maggio 2013

Cosa rende efficace l’apprendimento auto-gestito?

Fonte
Traduzione di Maria Pia Lanfranchi e Vincenzo Barbato

Negli ultimi anni, gli educatori hanno cominciato a conc
entrarsi sempre di più sull’importanza di sperimentazione in laboratorio, partecipazione diretta, ricerche condotte dagli studenti, e l’uso di "manipolabili” in classe. La logica di base sembra essere che gli studenti imparano meglio quando possono controllare il flusso delle proprie esperienze, o quando il loro apprendimento è “auto-gestito”.

Mentre i benefici dell’apprendimento auto-gestito sono ampiamente noti, le ragioni per cui un senso di controllo porta ad una migliore acquisizione di materiale sono scarsamente compresi.
Alcuni ricercatori hanno sottolineato la componente motivazionale dell’apprendimento auto-gestito, spiegando che questo tipo di apprendimento è efficace perché rende gli studenti più disponibili e più motivati ad imparare. Ma pochi ricercatori hanno esaminato come l’apprendimento auto-gestito possa influenzare i processi cognitivi, come quelli relativi all’attenzione e alla memoria.
In un articolo pubblicato in Perspectives on Psychological Science, una pubblicazione dell’Association for Psychological Science, i ricercatori Todd Gureckis e Douglas Markant dell’Università di New York affrontano questo divario nella comprensione esaminando la questione dell’apprendimento auto-gestito da una prospettiva computazionale (informatica) e cognitiva.
Secondo Gureckis e Markant, esaminare a partire dalla cognizione offre molteplici spiegazioni che aiutano a spiegare i vantaggi dell’apprendimento auto-gestito. Ad esempio, l’apprendimento auto-gestito ci aiuta ad ottimizzare la nostra esperienza formativa, permettendoci di concentrare gli sforzi sull’informazione utile che ancora non possediamo e rivelandoci l’informazione a cui non abbiamo ancora accesso tramite l’osservazione passiva.
La natura attiva dell’apprendimento auto-gestito inoltre ci aiuta a codificare l’informazione e a conservarla nel tempo.
Tuttavia noi non siamo sempre studenti auto-gestiti ottimali. I molteplici errori (ndt: o pregiudizi) cognitivi e l’euristica su cui noi facciamo affidamento per aiutarci nel prendere decisioni possono anche influenzare a quale informazione noi prestiamo attenzione e, sostanzialmente, apprendiamo.
Greckis e Markant fanno notare che i modelli informatici comunemente utilizzati nella ricerca sull’apprendimento automatico possono fornire una struttura per studiare come le persone valutino differenti fonti di informazione e decidano in merito all’informazione che cercano e di cui si occupano. Lavorare all’apprendimento automatico può inoltre aiutare ad identificare i benefici - e le debolezze - dell’esplorazione indipendente e delle situazioni in cui tale esplorazione apporta i maggiori benefici allo studente.
Estrarre insieme la ricerca dalle prospettive cognitiva e informatica fornirà ricercatori con una migliore comprensione dei processi che sono alla base dell’apprendimento auto-gestito e possono aiutare a colmare il divario tra ricerca cognitiva di base e ricerca formativa applicata. Gureckis e Markant sperano che questa integrazione aiuterà i ricercatori a sviluppare metodi di formazione assistita che possano essere utilizzati per personalizzare esperienze di apprendimento che rispondano alle specifiche richieste della situazione e alle caratteristiche del singolo studente.

Fonti:
Association for Psychological Science
Perspectives on Psychological Science

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