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Psicologia e apprendimento

18 febbraio 2003 | di Francesca Natale Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione Consiglio Nazionale delle Ricerche

Agli psicologi capita spesso di prendere posizioni molto definite, di fare delle scelte di campo per cui si “aderisce” ad una scuola piuttosto che ad un’altra. Il problema sta nel fatto che quando si è presa una certa posizione, si è portati ad assumere che quella posizione sia in grado di spiegare qualsiasi fenomeno inerente alla disciplina. Ovviamente, la psicologia dell’apprendimento non fa eccezione a questa regola: il comportamentista come il gestaltista, il cognitivista come il costruttivista, il computazionalista come il connessionista sono convinti che la propria teoria di riferimento sia non solo la migliore, ma l’unica dotata di qualche senso; e dunque accade spesso di incorrere nella tentazione di piegare qualsiasi dato empirico alle esigenze della teoria: se quella teoria non fosse in grado di dar ragione di tutti i fenomeni connessi all’apprendimento, non potrebbe mai aver ragione delle teorie concorrenti. Non capita praticamente mai che uno psicologo dell’apprendimento parta da una domanda del tipo “Quali sono i fenomeni che questa teoria è meglio in grado di spiegare?”. E’ come se circoscrivere il contesto di applicabilità degli assunti teorici da cui ci si muove significasse automaticamente svilire la dignità della propria “teoria”, negandone il valore euristico generale e confinandone le potenzialità entro limiti troppo ristretti.
Probabilmente questa è una conseguenza diretta della situazione di primitivismo epistemologico in cui la psicologia si dibatte, almeno nei confronti di scienze che hanno sviluppato ben altro tipo di rigore nel darsi una metodologia di indagine ed un insieme di regole condivise, come ad esempio la fisica. Provate infatti a chiedervi non “E’ meglio il comportamentismo o il cognitivismo?” , ma “E’ meglio la teoria di Newton o quella di Einstein?”. Questa seconda domanda vi apparirà istintivamente come più priva di senso rispetto alla prima, in quanto la risposta da dare è ovvia: dipende. Dipende da cosa ci dovete fare, con la teoria, e dipende da quale è il livello a cui cercate una spiegazione. Se dovete costruire una bomba atomica, allora è senz’altro la teoria di Einstein quella che fa al caso vostro; ma se dovete invece costruire un frullatore, o un’automobile, allora vi tornerà molto più utile la teoria di Newton. Inoltre, se siete interessati al mondo dei macrofenomeni, probabilmente avrete bisogno di un armamentario teorico diverso da quello cui fareste ricorso se foste interessati al mondo dei microfenomeni.
Avvicinarsi ai temi della formazione e dell’apprendimento avendo ben chiaro questo quadro di riferimento, ci è di grande aiuto nel formulare le due domande di base che sono alla base di una approccio scientificamente laico ai temi dell’apprendimento:
A che ci serve la teoria? Cosa vogliamo realizzare? Quali sono le abilità da apprendere?
A che livello si situa il nostro approccio? Ci stiamo occupando di fenomeni complessi (ad esempio l’insieme di interazioni di apprendimento che si realizzano in una classe) o della struttura di microunità di apprendimento (ad esempio l’acquisizione di un singolo bit di informazione, o l’attivazione di un neurone in un processo attentivo)?
In particolare in questo campo, è importante non lasciarsi fuorviare da equivoci nominalistici, e cercare di esplicitare, ad esempio, cosa intendiamo concretamente per apprendimento, o, meglio, a quale forma di apprendimento siamo interessati. Proviamo ad individuare quattro situazioni a titolo esemplificativo:
- un bambino impara a leggere
- un bambino impara ad andare in bicicletta
- un bambino impara le regole di un gioco
- un bambino impara ad usare la lavatrice

E’ evidente che la parola “apprendimento” può essere usata per descrivere ad un certo livello di astrazione quello che accade in ciascuna di queste situazioni, ma siamo sicuri che siano in gioco gli stessi fenomeni, che intervengano le stesse capacità cognitive, che possano risultare utili le stesse metodologie di supporto per la facilitazione dell’apprendimento stesso?
La risposta a questa domanda appare persino ovvia: certo che no! In ciascuna delle nostre quattro situazioni di esempio sono coinvolti fattori diversi: capacità attentive, spinte motivazionali, abilità motorie, effetti del contesto, strutture cognitive, competenze sociali, ecc. Ciascuno di questi fattori agisce in modo diverso in ciascun compito, ed in modo diverso interagisce con gli altri fattori.
Alla luce di queste considerazioni, ha senso parlare dell’apprendimento come di un fenomeno unitario? Soprattutto in ambito formativo, dunque, vale la pena di riflettere su quali sono i tipi di apprendimento possibili, ed in particolare su quale è il tipo di apprendimento che i nostri interventi hanno di volta in volta come obbiettivo.
La scelta di una teoria di riferimento non è un punto di partenza, ma semmai un punto di arrivo, dipendente da cosa speriamo di ottenere da una teoria adottandola in una situazione pratica, e da qual è il livello della conoscenza che cerchiamo di aggredire attraverso la stessa teoria.
A questa regola non fanno eccezione i temi cui è dedicato questo numero della rivista: in quali forme, in quali contesti, in quali tipi di apprendimento appare più rilevante il ruolo delle nuove tecnologie, ed in particolare delle metodologie simulative?

Nel suo libro “The children’s machine” Seymour Papert usa il film Dirty Dancing per proporre una caratterizzazione dei tipi di apprendimento possibili in situazioni formative. Papert distingue fra “clean learning” e “dirty learning”.

Nel “clean learning” l’informazione da trasmettere è chiaramente definita: per insegnare a ballare il mambo insegno il primo passo e faccio fare esercizio; poi procedo col secondo passo e con un nuovo esercizio; alla fine si fa pratica mettendo i due passi insieme. In altre parole fornisco all’allievo delle istruzioni e delle procedure per ballare.
Papert sottolinea come la relazione fra insegnante ed allievo e tra l’allievo ed il materiale da apprendere sia “pulita”: “La conoscenza nuova è appresa senza interferire minimamente con le conoscenze già presenti, e di sicuro con un impatto minimo sul senso di sé e della società che caratterizza l’allievo” (1992, pag. 134).
Ma quando nel film il personaggio interpretato da Patrick Swayze si rende conto che il metodo descritto sopra non genera risultati soddisfacenti, cambia completamente registro, e cerca di insegnare alla protagonista femminile come “sentire”, come “trovare” da sola i passi giusti:
“Le dice di ascoltare la musica come il cuore, e la conduce in un diverso modo di sentire lo spazio e il proprio corpo. La fa camminare pericolosamente su un tronco alto e stretto per sviluppare il senso dell’equilibrio, la posizione e la fiducia in se stessa. Ciò che le accade mentre impara a ballare non è confinato ad un insieme di abilità emotivamente neutrali. Certamente non potrebbe essere descritto come un ‘programma’ in uno qualsiasi dei significati di questa parola. Prevede che la ragazza entri in un nuovo tipo di relazione con se stessa. Prevede che modifichi il suo rapporto con l’autorità, con il padre, e con il mondo di apparenze in cui la sua famiglia vive” (Papert, 1992, pag. 135).

Proviamo ad individuare i tratti che in modo più significativo caratterizzano le due modalità di apprendimento:

Il Clean learning si basa su un elenco predefinito di informazioni da passare all’allievo. Da quest’ultimo ci aspettiamo delle risposte univoche (sappiamo bene cosa l’apprendimento deve produrre e dunque cosa ci aspettiamo dall’allievo alla fine del corso). Le risposte possono essere anche lente, ma non sono previsti errori nella risposta (in generale l’errore è indice di una lacuna del processo formativo). Oggetto dell’apprendimento è un universo ben circoscritto di fenomeni: il materiale di training e il materiale di testing coincidono, ovvero c’è una bassa probabilità che i risultati dell’apprendimento possano essere generalizzati a situazioni nuove, non incontrate nella fase di addestramento.
Proviamo a fare qualche esempio di situazioni in cui il clean learning può rivelarsi efficiente:
- il gioco degli scacchi (imparate le regole di base, posso giocare qualsiasi partita)
- il funzionamento di un macchinario complesso (un tornio industriale)
- un corso di formazione per operatori di un call center
- un sistema di intelligenza artificiale tradizionale.

Il dirty learning fa invece riferimento ad una ammasso piuttosto informe di informazioni difficilmente districabili l’una dall’altra. Accade spesso che sia irragionevole aspettarsi risposte univoche (due persone diverse, entrambe molto competenti nella materia in questione, possono dare risposte diverse ad una stessa domanda). Le risposte sono in genere piuttosto rapide, ma è tollerato un certo margine di errore (il concetto di margine non va riferito alla frequenza dell’errore stesso, ma alla sua “ragionevolezza”). E’ virtualmente impossibile circoscrivere il campo di applicazione dei fenomeni soggetti ad apprendimento. Il materiale di testing è molto più ampio di quello di training (ci si aspetta una sistematica generalizzazione dell’apprendimento a situazioni nuove, mai incontrate prima).
Proviamo a fare qualche esempio di dirty learning
- apprendimento di una lingua straniera
- giochi di ruolo
- semeiotica medica
- reti neurali artificiali.

Questa distinzione sembra essere molto efficace nel descrivere cosa accade nelle nostre scuole, e in generale nella stragrande maggioranza delle situazioni formative. La gran parte delle attività di insegnamento/apprendimento che si realizzano in classe sono un esempio di “clean teaching”, ma i temi, le materie, i concetti, e soprattutto i risultati che sono obbiettivo dell’insegnamento presentano caratteristiche più “sporche”, ovvero sembrerebbero meglio aggredibili da metodologie “dirty”. I motivi di questa dissociazione, che spesso è stata discussa utilizzando altri termini, sono stati ampiamente dibattuti in letteratura, e con essa si sono confrontate tutte le esperienze pedagogiche più innovative del ‘900. Questa non è certo la sede per ricapitolare questi dibattiti e queste esperienze, ma c’è un punto che vorremmo sottolineare: come oggi le nuove tecnologie simulative si propongano come uno strumento privilegiato per superare questa dissociazione. Esse rendono disponibile un potentissimo strumento di supporto, in grado di guidare e organizzare proprio la parte “sporca” dell’apprendimento, quella parte cui la scuola sembra puntare a livello di obbiettivi dichiarati, ma sulla quale appare carente in termini di metodologie.

Le simulazioni come strumenti implementativi del dirty learning
Una simulazione è il tentativo di riprodurre in un computer un ambiente o un sistema reale o immaginario, di mimarne i comportamenti e di vederne i cambiamenti nel tempo. La simulazione si propone come una sorta di laboratorio virtuale, che rende possibile non solo verificare se le ipotesi di partenza sono confermate, ma consente di “giocare” con queste ipotesi a vari livelli:
- predire i risultati delle diverse azioni;
- comprendere il perché degli eventi osservati;
- identificare le aree di un problema prima di svilupparlo;
- indagare gli effetti delle modifiche;
- costruire e verificare nuove ipotesi esplicative;
Come lo scienziato usa la simulazione per andare a fondo nella comprensione di un fenomeno e nell’individuazione di tutte le variabili che assumono un significato nel caratterizzarlo, così lo studente le usa per costruire la sua conoscenza del sistema rappresentato nella simulazione: egli osserva i risultati delle sue azioni e delle sue decisioni; sulla base del feedback fornito dal sistema, egli formula in continuazione nuove ipotesi, progressivamente più efficienti.
Lo studente che lavora con una simulazione non riceve istruzioni e non impara regole: le scopre, le trova da solo attraverso la manipolazione dei materiali che il sistema mette a disposizione. L’efficacia di una simile strategia di apprendimento trova conferma nell’osservazione di un qualsiasi ragazzo di fronte ad un qualsiasi nuovo videogioco: per quanto complicato possa essere il mondo proposto nel videogioco, a nessun ragazzo verrà mai in mente di consultare le “istruzioni”. Troverà da solo il modo più corretto di reagire alle diverse situazioni proposte, usando le competenze acquisite anche nel far utilmente fronte a situazioni nuove. L’apprendimento che si realizza in questo modo si rivela come più efficiente di quello basato sull’acquisizione di “regole” per almeno due motivi:
il momento dell’apprendimento non è separato da quello dell’”esercizio”, anzi è proprio l’esercizio ad attivare il processo di apprendimento. Questo porta ad una maggiore stabilità dell’apprendimento stesso: è molto più difficile dimenticare qualcosa che abbiamo imparato “facendo”, proprio come è difficile dimenticare come si va in bicicletta.
Le nuove conoscenze vengono generate dal ragazzo sulla base delle sue conoscenze precedenti, e seguendo i ritmi e le strade che sono propri della sua organizzazione cognitiva. Questo consente un’integrazione ottimale dei nuovi materiali, dei nuovi concetti, all’interno del sistema di competenze del ragazzo, realizzando una enorme facilitazione del compito di apprendimento.

Bibliografia di riferimento
Papert, S. (1993). The Children’s Machine: Rethinking School in the Age of the Computer. New York: Basic Books.


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