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Simulazioni e apprendimento: aspetti metodologici e concettuali

20 dicembre 2005 | Franco Landriscina, Learning Strategist, Trieste
Abstract
La parola “simulazione” può assumere molteplici significati e l’uso del termine è talvolta connotato da un’ambiguità di fondo fra “realtà” e “finzione”. La metodologia della simulazione consente un’interattività diversa da quella ipertestuale dominante nelle applicazioni didattiche del computer. Le simulazioni consentono, infatti, di interagire con un modello della realtà invece che semplicemente navigare fra le informazioni. Dal punto di vista didattico, è importante che il modello sottostante la simulazione non resti “opaco” ma che diventi trasparente agli occhi dei discenti. Perché ciò avvenga, essi devono poter percorrere, a ritroso, il “ciclo epistemologico” che ha seguito chi ha creato la simulazione. Il valore didattico delle simulazioni non risiede tanto nel manipolare delle variabili e nell’osservare le conseguenze delle proprie azioni quanto in un processo di costruzione della conoscenza. Questo processo richiede un ambiente di apprendimento aperto di cui la simulazione è l’elemento centrale ma non esclusivo. Il modello Activity Theory dell’apprendimento costituisce un utile riferimento teorico per esplorare le potenzialità di un ambiente di questo tipo.

Simulazione e simulacri
Il termine “simulazione” è ormai usato in una tale varietà di contesti che è diventato difficile orientarsi fra i suoi molteplici significati. Basti pensare, ad esempio, che nel settore dell’e-learning questa parola indica quasi sempre le simulazioni di software realizzate con programmi che catturano il movimento del mouse sullo schermo o, nel migliore dei casi, un insieme eterogeneo e piuttosto confuso di soluzioni e di metodi, dei quali è privilegiata la dimensione tecnologica rispetto a quella didattica (Aldrich, 2003). C’è poi chi confonde la simulazione con il gioco, magari con i videogame, chi la descrive come la soluzione a tutte le esigenze formative e chi mette in guardia contro i suoi pericoli. Già nel linguaggio comune, quando si parla di simulazioni si può notare un’ambiguità che ricompare poi in altri contesti e a diversi livelli d’analisi. L’origine di quest’ambiguità è da cercare nel fatto che una simulazione è una riproduzione della realtà che, tuttavia, non è la realtà. A differenza, però, di un’opera d’arte, la simulazione per molti versi pretende di essere reale, pur non essendolo. A seconda delle circostanze, può quindi essere vista come un utile strumento di conoscenza ma anche come una finzione ingannatrice. Come ricorda lo scrittore Roberto Calasso, il primo grande inventore di simulazioni è Ulisse, uno dei simboli della capacità umana di risolvere problemi con la scaltrezza e l’intelligenza (Calasso, 1995). Nel gioco del calcio, la simulazione è un tentativo d’ingannare l’arbitro che viene punito come fallo e richiede l’ammonizione. Per alcuni scienziati, d’altra parte, l’intero universo, dagli atomi alle galassie, è un gigantesco computer che simula se stesso (Lloyd e Ng, 2005). La simulazione si trova, quindi, in uno status ontologico a metà strada fra realtà e finzione. Ma può servire anche per apprendere? In che modo facilita o ostacola l’apprendimento? E quando è davvero efficace?

Interattività “con le immagini”
Qualche anno fa, in un articolo sulla rivista Virtual, lo psicologo Domenico Parisi distingueva in modo molto suggestivo fra un’interattività di tipo ipertestuale e un’interattività basata sulla simulazione (Parisi, 1997). Nel primo caso, facendo clic sui collegamenti, l’utente si muove da un’immagine all’altra. L’interattività è quindi “tra le immagini”. Le immagini di un ipertesto, però, sono “superficiali”, in quanto dietro di esse non c’è niente, se non le informazioni che le codificano come configurazioni luminose sullo schermo. Quando, invece, vediamo qualcosa nella realtà, dietro all’immagine che arriva ai nostri occhi c’è un oggetto, una persona o una situazione. Analogamente, con le simulazioni, diventa possibile un’interattività “con le immagini”. Secondo Parisi: “Per dare all’utente la possibilità di una vera interazione con le immagini il computer deve contenere al suo interno, codificato nel suo codice digitale e modificabile con operazioni anch’esse codificate in modo digitale, un modello o una simulazione dell’oggetto che emana immagini per l’utente. L’utente deve poter agire sul modello e vedere le conseguenze delle sue azioni nelle immagini che appaiono sullo schermo del computer.” Alcuni esempi molto belli di interattività “con le immagini” si possono vedere sul sito Explorelearning.com. Uno di questi esempi è un laboratorio virtuale sulla fotosintesi clorofilliana. Un’immagine riproduce una situazione di laboratorio in cui una piantina è racchiusa in una bottiglia con dell’acqua. Il tappo della bottiglia è collegato ad un tubo graduato, che consente di visualizzare il flusso di ossigeno prodotto dalla pianta, che è illuminata lateralmente da una lampada. Nella parte superiore dello schermo, sono presenti dei cursori che si possono spostare con il mouse e che consentono di cambiare l’intensità e la lunghezza d’onda della luce emessa dalla lampada e il livello di anidride carbonica nell’ambiente. In un’altra parte dello schermo è presente un grafico, che mostra, a scelta, il flusso di ossigeno prodotto dalla pianta in funzione dell’intensità della luce, della lunghezza d’onda o del livello di anidride carbonica, cioè delle variabili che si possono modificare nella simulazione. Come disse una volta Alan C. Kay, uno dei padri del personal computer, “il vero apprendimento ha inizio quando si può fare una domanda”. Non si può fare una domanda a un testo scritto o un’immagine, non risponderanno, ma si può farla ad una simulazione. Così, se mi chiedo, “Cosa succede aumentando l’intensità della luce?”, posso provare a spostare il cursore corrispondente e osservare come cambiano le cose. Una volta che la mente si è messa in moto, una domanda tira l’altra. “Quali lunghezze d’onda favoriscono la produzione di ossigeno?”, “Che rapporto c’è con il colore verde delle piante?”, “E se l’inquinamento aumenta la quantità di anidride carbonica nell’aria?”. Le possibilità di esplorazione sono davvero numerose e non è difficile immaginare che un bravo insegnante potrebbe fare un ottimo uso di questa simulazione nelle sue lezioni di biologia.

A scuola e in azienda
Il computer nasce come macchina per simulare e le sue capacità di calcolo sono ormai pari a quelle dei supercomputer di una decina di anni fa. Eppure le simulazioni non hanno ancora trovato una vasta applicazione nel mondo della scuola. Il computer continua il più delle volte ad essere utilizzato come una macchina da scrivere o un libro elettronico. Uno dei motivi di questo ritardo può essere il fatto che quando si è iniziato ad utilizzare il computer come strumento “per insegnare”, il paradigma dominante è stato quello dell’Istruzione programmata. Tale paradigma prevede la suddivisione delle informazioni in piccole unità, la valutazione della conoscenza di ciascun’unità e la conseguente predisposizione di percorsi formativi individuali. L’Istruzione programmata può essere adatta per l’insegnamento di fatti, procedure e semplici concetti, ma non per sviluppare nelle persone la capacità comprendere teorie scientifiche, risolvere problemi, prendere decisioni e pensare in modo sistemico. Competenze, queste ultime, oggi sempre più indispensabili nello studio e sul lavoro. Ed è proprio nel mondo del business che le simulazioni hanno recentemente trovato un inaspettato successo. L’economia aziendale e il management strategico si sono rivelate discipline particolarmente adatte a beneficiare di modelli di simulazione, soprattutto grazie alla metodologia della dinamica dei sistemi (Bianchi, 1996, 2000; Landriscina e Santilli, 2002). Con il libro di Peter Senge “La Quinta Disciplina”, le simulazioni sono diventate per molte grandi corporations uno strumento del cosiddetto “apprendimento organizzativo”, vale a dire la capacità di un’organizzazione di compiere azioni efficaci attraverso una migliore conoscenza e comprensione del suo ambiente interno ed esterno e la capacità di riconoscere e correggere gli errori (Senge, 1992). Il fine dell’organizational learning è apprendere meglio e più rapidamente dei concorrenti e per questo esso costituisce un fattore chiave del successo a medio e lungo termine dell’azienda. L’azienda è un organismo che vive nella misura in cui domina il cambiamento. Attraverso le simulazioni, il management può imparare a comprendere i fattori critici che determinano il cambiamento e prepararsi ad una serie di possibili scenari futuri. Ad esempio, le compagnie petrolifere usano le simulazioni per capire come potrebbero cambiare le loro strategie se il prezzo del petrolio dovesse improvvisamente diminuire o se fossero scoperte nuove forme di energia (Schrage, 2000).

Il ciclo epistemologico della simulazione
Sia che riguardino la fisica, la biologia, il management o la politica, possiamo individuare nella realizzazione delle simulazioni uno schema comune, che possiamo chiamare il “ciclo epistemologico” della simulazione. Questo schema può anche aiutare a comprendere in che modo una simulazione può essere utile ai fini dell’apprendimento (Fig. 1).

Fig. 1 Ciclo epistemologico della simulazione
La realizzazione di una simulazione passa attraversa quattro fasi principali: 1. osservazione della realtà; 2. analisi delle cause; 3. creazione di un modello; 4. simulazione del comportamento del modello. L’osservazione della realtà mette in luce fatti e situazioni che richiedono una spiegazione. La successiva analisi delle cause permette di formulare delle ipotesi sulle cause dei fatti e delle situazioni osservate. Questo richiede la rappresentazione ordinata delle conoscenze sul sistema oggetto di indagine, ad esempio, attraverso l’uso di diagrammi che mostrano gli elementi del sistema e le loro relazioni (diagrammi causa-effetto, mappe della conoscenza, diagrammi di flusso). La creazione di un modello ha lo scopo di formalizzare in modo matematico le ipotesi derivate dalla precedente fase di analisi. Lo scopo della simulazione, infine, è quello di mostrare il comportamento del modello nel tempo, in conseguenza delle diverse condizioni iniziali e delle decisioni possibili. In altre parole, attraverso la simulazione si possono verificare le conseguenze delle ipotesi che sono alla base del modello. Che risultati ci aspettiamo da una simulazione? In ambito scientifico ed economico, uno dei principali motivi alla base delle simulazioni è fare delle previsioni. Dal punto di vista dell’apprendimento, un risultato molto importante è quello di mostrare dei comportamenti inattesi. Simulando, ad esempio, un modello di cambiamento del clima, ci si può accorgere che cambiamenti molto piccoli di alcune grandezze, come ad esempio la temperatura degli oceani, possono provocare improvvisamente grandi cambiamenti nel giro di tempi molto brevi, risultato questo, in linea con le osservazioni effettuate dai geologi e dai paleontologi. In campo aziendale, si può scoprire che un investimento in marketing porta ad una diminuzione nel numero dei clienti se non è accompagnato da un corrispondente adeguamento della qualità del servizio. Il risultato più importante, anche se meno conosciuto, dell’uso di una simulazione è però ancora un altro, vale a dire la possibilità di rendere espliciti e condividere i modelli mentali delle persone, cioè la rete di concetti e spiegazioni che ciascuno ha nella propria testa e che usa, in modo il più delle volte inconscio, per fare inferenze e raccogliere informazioni (Senge, 1992). Secondo Michael Schrage, del MIT, “I media digitali non ci consentono solo di simulare sempre più fedelmente le conseguenze delle nostre decisioni di business, ci consentono di vedere noi stessi compiere quelle decisioni.” (Schrage, 2000). Il processo che ha portato alla simulazione non si ferma con la realizzazione e l’utilizzo di quest’ultima ma ha natura circolare. Dai risultati della simulazione, infatti, si può tornare ad esaminare il modello sottostante, modificandolo per rendere più realistici i comportamenti osservati. Inoltre, si può tornare alla fase di analisi delle cause per considerare nuovi fattori a cui non si era inizialmente pensato o nuove interrelazioni fra gli elementi del sistema. Infine, si può anche tornare dalla simulazione alla realtà, ad esempio, per prendere delle decisioni operative, raccogliere nuovi dati o prepararsi alle possibili conseguenze future dei cambiamenti in corso. Il ciclo epistemologico ci porta alla considerazione che nell’uso didattico delle simulazioni è importante fare compiere “a ritroso” ai discenti gli stessi passi che hanno portato alla creazione della simulazione. Essi non devono solo utilizzarla ma anche ri-costruirla ed eventualmente modificarla nei suoi assunti di base, una po’ come certi giocattoli di cui si capisce il funzionamento solo smontandoli e rimontandoli. Negli anni ‘90 sono state fatte numerose ricerche sulla relazione fra simulazioni e apprendimento. Queste ricerche hanno confermato il potenziale didattico delle simulazioni, ma al tempo stesso hanno evidenzato alcuni aspetti su cui riflettere (Jonassen, 1999, Jonassen et al. 1998). Il principale pericolo, è quello di confondere la simulazione con la realtà, prendendo per buone le conclusioni a cui si arriva attraverso la simulazione senza sottoporle ad ulteriori verifiche. È significativo, a questo riguardo, un caso raccontato dalla psicologa americana Sherry Turkle (Turkle, 1998). La psicologa chiese ad una ragazza che si riteneva molto abile con il gioco SimCity quali erano regole aveva appreso attraverso la simulazione. Una di queste regole era “Aumentare le tasse provoca sempre insurrezioni”. Chiaramente un aumento delle tasse unito ad un miglioramento dei servizi e delle condizioni sociali non provoca necessariamente nessuna insurrezione. Però la ragazza aveva preferito prendere per buona in assoluto una regola a cui era arrivata osservando le conseguenze di alcune sue azioni, senza provare a formulare ipotesi alternative, che avrebbe potuto verificare attraverso il gioco stesso. Quindi, non è sempre vero che “facendo si impara”. Come vedremo fra breve, se non si riflette su quello che si fa, c’è il rischio di non imparare un bel niente.

Simulazioni e ambienti di apprendimento aperto
Descrivendo il laboratorio virtuale sulla fotosintesi abbiamo detto che una simulazione è in grado di rispondere alla domanda “Cosa succede se…?”. Ad una simulazione, però, non possiamo chiedere “Perché…?”. Per rispondere a questa domanda, infatti, bisogna andare “dietro” le immagini e le leve che costituiscono la simulazione per capire qual è il modello sottostante e quali sono state le ipotesi di chi lo ha creato, vale a dire il suo “modello mentale”. Perché ciò sia possibile, la simulazione deve far parte di un sistema più vasto di oggetti e persone che interagiscono fra loro per raggiungere un obiettivo e costruire dei significati condivisi. Un sistema di questo tipo è un “ambiente di apprendimento aperto” (Hannafin et al. 1999) basato sulla simulazione. Uno dei principali problemi nell’uso didattico delle simulazioni è stata proprio la mancanza di un ambiente di apprendimento e l’aver fatto affidamento solo sull’aspetto di interattività fra simulazione e individuo, privilegiando spesso il coinvolgimento emotivo a scapito della comprensione.

Un ambiente di apprendimento aperto consiste di almeno 4 elementi:
1. un contesto abilitante;
2. delle risorse;
3. degli strumenti;
4. un supporto.

Le risorse sono le fonti informative a cui il discente può fare riferimento per raccogliere conoscenze e spiegazioni su argomenti che non gli sono del tutto noti, per supportare un’ipotesi, per allargare la conoscenza ad argomenti correlati. Possono essere libri, articoli, siti Web, video o anche esperti della materia a cui è possibile fare delle domande. Gli esperti della materia possono essere persone da contattare o personaggi virtuali, dove in quest’ultimo caso il limite è costituito dal fatto che sono in grado di rispondere solo a un certo numero di domande prefissate.

Gli strumenti possono essere del tipo seguente:
a) strumenti di elaborazione delle informazioni;
b) strumenti di manipolazione;
c) strumenti di comunicazione;
d) strumenti di supporto.

La simulazione vera e propria rientra proprio nella seconda categoria, quella degli strumenti di manipolazione, in quanto consente di manipolare le variabili che determinano il comportamento di un sistema. Gli strumenti di elaborazione delle informazioni, invece, possono essere programmi di utilità generale, come ad esempio programmi di scrittura e di presentazione dei dati con cui creare dei report o specializzati, come programmi di elaborazione statistica. Gli strumenti di comunicazione, come la posta elettronica e i forum, consentono di superare il dualismo discente-programma per allargare il processo conoscitivo allo scambio e alla discussione con tutor, docenti e altri discenti. La collaborazione e la cooperazione, sia a distanza che in aula, possono essere molto più ricche e stimolanti quando riguardano attività basate sulla simulazione e le possibilità di interazione sociale che si aprono sono davvero numerose e per molti versi ancora da esplorare. Il discorso degli strumenti di supporto è più complesso e non affrontabile in questa sede, in quanto collegato al tema dello “scaffolding cognitivo”, vale a dire dei diversi modi di fornire aiuto al discente nell’apprendimento di compiti complessi. Il termine “scaffolding” indica le impalcature di legno usate nella costruzione di edifici e che vengono poi rimosse nell’edificio finale. Esso comprende, infatti, ogni forma di aiuto che viene fornito all’inizio dell’apprendimento e gradualmente rimosso fino a che in discente non è in grado di risolvere il problema da solo (ad esclusione di risolvere il problema al suo posto o di dirgli in modo esplicito come risolverlo). In un ambiente di apprendimento basato sulla simulazione, lo scaffolding è molto importante e può includere, ad esempio, la presentazione al discente di problemi-guida, suggerimenti sulle strategie da adottare, richiami ai risultati di simulazioni precedenti, feedback ai risultati ottenuti e indicazioni su come analizzare tali risultati (Ranieri, 2005).

Un’utile modello teorico che può guidare la progettazione didattica di ambienti di apprendimento di questo tipo è quello della “Activity Theory” (Jonassen, 2002) che si può riassumere in forma semplificata nello schema della figura 2.

Fig. 2 Il modello Activity Theory dell’apprendimento.
Come si vede nello schema, un ruolo importante spetta alla riflessione sui risultati delle azioni, che in questo caso, sono gli esperimenti compiuti nel laboratorio virtuale o le strategie seguite nel simulatore d’impresa. Senza la riflessione, e la conseguente verifica attraverso nuove azioni, il processo di apprendimento rimane incompleto, e può perfino essere controproducente, come nell’esempio sopra riportato a proposito di SimCity. Percorrendo, invece, tutti gli elementi dello schema si può fare in modo che “s’infuochi il gusto della ricerca e l’amore della verità”, come suggeriva quasi duemila anni fa Plutarco, che probabilmente sarebbe stato molto interessato alle simulazioni.
Bibliografia
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Bianchi C. (2000). Processi di apprendimento nel governo dello sviluppo della piccola impresa. Una prospettiva basata sull’integrazione tra modelli contabili e modelli dinamici. Giuffrè.
Calasso, R. (1995). Le nozze di Cadmo e Armonia. Adelphi.
Hannafin, M., Land, S. & Oliver, K. (1999). Open learning environments: Foundations, methods and models. In C.Reigeluth (Ed.) Instructional Design Theories and Models (p. 115-140). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Jonassen D. H. (2003). Learning to Solve Problems: An Instructional Design Guide. Pfeiffer.
Jonassen D. H.. (1999). Computers as Mindtools for Schools: Engaging Critical Thinking. Prentice Hall.
Jonassen D. H., Peck K. L., Wilson B. G., Pfeiffer W. S. (1998). Learning with Technology: A Constructivist Perspective, Prentice Hall.
Landriscina F., Santilli R. (2002). Formazione a distanza basata sui micromondi come strumento per la learning organization nella Pubblica Amministrazione. Kanbrain, Guerini e Associati, Mag 2002.
Lloyd S. & Ng Y. J. (2005) Computer a buchi neri. Le Scienze, Gen 2005.
Parisi, D. (1997), Sotto le immagini niente. Virtual, Feb 97, pp. 86-89.
Ranieri, M. (2005). E-Learning: modelli e strategie didattiche. Edizioni Erickson, pp. 107-113.
Schrage, M. (1999). Serious Play: How the World’s Best Companies Simulate to Innovate. Harvard Business School Press.
Schrage, M. (2000). Mirror, Mirror. The ability to simulate everything we do has a downside: analysis paralysis. CIO Magazine, May 2000.
Senge, P. M. (1992). La quinta disciplina. L’arte e la pratica dell’apprendimento organizzativo. Sperling & Kupfer.
Turkle, S. (1998). La simulazione è seducente ma, se non la capisci, inganna, Telèma, 12.

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