1 Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università Politecnica delle Marche, Ancona (AN) Abstract
Si presentano i risultati preliminari di un progetto in sviluppo per individuare le competenze ritenute rilevanti nella formazione di studenti dei CUCS in Ingegneria Informatica e dell’Automazione, con riferimento al caso di UNIVPM. L’obiettivo del progetto, oltre alla definizione delle competenze, è l’individuazione di strumenti e-learning per rafforzarne la loro acquisizione. In questo lavoro viene presentata la metodica di indagine e una prima lista validata, secondo l’approccio della Grounded Theory, delle competenze ritenute rilevanti da testimoni qualificati (docenti tra cui numerosi presidenti di CUCS). Si delinea anche un possibile percorso per promuovere l’impiego di strumenti e-learning nella valutazione delle competenze.
Keywords: competences, curriculum adjustment, information engineering education, empirical research
Introduzione
“Strumenti per l’e-learning e valutazione delle competenze in domini tecnico-scientifici” è un progetto di ricerca sviluppato a partire dal 2013 presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DII) dell’Università Politecnica delle Marche (UNIVPM). Il metodo di ricerca adottato si ispira alla Grounded Theory [1], utilizza un approccio in parte interpretativo (indagine esplorativa mediante consultazione di fonti bibliografiche) e in parte sperimentale (ricerca empirica mediante interviste) e si avvale di strumenti qualitativi per la raccolta e l’analisi dei dati. Il progetto nasce con l’obiettivo di affrontare, limitatamente al contesto dei Corsi di Laurea Triennale e Magistrale in Ingegneria Informatica e dell’Automazione (IIA) presso UNIVPM, il problema di individuare le competenze rilevanti per gli ingegneri di nuova formazione, di come valutarle e quindi di come organizzare la didattica perché tali competenze possano essere apprese nell’ambito dei corsi di studio.
Dal punto di vista dell’organizzazione della didattica, si vuole guardare alle competenze che lo studente di IIA dovrebbe acquisire, con riferimento anche alle capacità trasversali. Nel contesto universitario, le competenze vanno considerate come un elemento cruciale perché possono agire da raccordo tra il sistema educativo e il mondo del lavoro. Tuttavia c’è il rischio di contraddizione: se da un lato si richiedono competenze secondo declaratorie generali, dall’altro si riduce l’offerta didattica in relazione ai requisiti da soddisfare. L’Europea riconosce che non sempre le qualifiche dei laureati corrispondono alle necessità del mercato del lavoro e della società [2] e definisce raccomandazioni per indirizzare le politiche di governo degli istituiti d’istruzione superiore in termini di internazionalizzazione e di modernizzazione [3,4]; le agenzie di valutazione nazionali chiamano le Università al rispetto dei requisiti numerici sugli insegnamenti (D.M. 47 del 30/01/2013). Nel caso di UNIVPM, il processo di adeguamento alle nuove normative, agli obblighi sulla qualità ed ai criteri di valutazioni dell’ANVUR ha già iniziato a produrre una compressione dell’offerta didattica.
Dal punto di vista dell’erogazione della didattica, il focus è sugli strumenti e-learning di cui l’università dovrebbe dotarsi per rafforzare l’acquisizione di tali competenze rispetto al livello attuale. Nell’ambito del progetto si è assunto che tali strumenti possano contribuire alla risoluzione del problema sopra descritto. Il progetto si situa infatti in un contesto locale, quello di UNIVPM, con le seguenti caratteristiche:
1. Il monitoraggio delle pratiche della didattica e-learning e delle competenze diffuse,
effettuato recentemente anche mediante l’istituzione di una commissione di esperti per la valutazione (peer review) dei corsi online, ci dice che il numero dei docenti che attivano corsi nella piattaforma e-learning di Ateneo cresce ogni anno. La maggior parte di essi ha una chiara idea di come sfruttarne le potenzialità non solo per erogare contenuti, ma anche per proporre agli studenti attività didattiche coinvolgenti e interattive. Tra quelli che invece manifestano resistenze, sono molti coloro che hanno un’idea di quello che servirebbe fare e pertanto diventa fondamentale proporre loro soluzioni online per integrare la didattica tradizionale;
2. Le ricerche precedenti condotte nell’ambito del progetto e-learning di Ateneo e del dottorato di ricerca in e-learning hanno fornito materiale e conoscenza per un uso efficace degli strumenti stessi [5].
In questo lavoro vengono presentati alcuni risultati preliminari del progetto, con riguardo a: 1. Analisi dello stato dell’arte sulla valutazione delle competenze dell’ingegneria in ambito
universitario, con particolare attenzione all’IIA;
2. Primi risultati di una ricerca empirica volta a validare l’ipotesi di catalogazione iniziale e classificazione delle competenze chiave elaborata nella fase di indagine esplorativa.
Con riferimento ai due aspetti sopra citati, vengono descritte le attività svolte, i risultati raggiunti e gli approcci adottati per le varie fasi. Infine, viene fatto cenno ad un possibile percorso per rafforzare l’acquisizione delle competenze da parte degli studenti nell’ambito del Consiglio Unificato Corso di Studio (CUCS) di IIA presso UNIVPM. L’affinamento di tale percorso, la sua implementazione e la sua sperimentazione costituiscono un obiettivo del progetto di ricerca che sarà sviluppato come lavoro futuro.
Materiali e metodi
Il metodo di ricerca adottato utilizza un duplice approccio:
1. Interpretativo, tramite indagine esplorativa che mira a definire la base teorica del lavoro e una prima ipotesi di ricerca (catalogazione e classificazione di competenze chiave);
2. Sperimentale: ricerca empirica volta alla definizione degli strumenti di analisi e alla raccolta e analisi dei dati allo scopo di validare l’ipotesi di ricerca. Durante la fase di ricerca empirica, di volta in volta e laddove appariva più significativo, sono state apportate modifiche alla catalogazione classificazione delle competenze chiave.
L’indagine esplorativa si è basata sullo studio della letteratura ed è stata svolta mediante revisione bibliografica. Le attività sono state:
1. Analisi degli aspetti definitori, delle componenti e delle tipologie di competenze [6], in particolare con riferimento specifico all’Ingegneria [7,8];
2. Analisi comparativa delle pratiche e dei modelli di valutazione delle competenze in studio, con particolare attenzione al contesto europeo [9,10];
3. Catalogazione e classificazione delle competenze chiave.
La ricerca empirica ha inteso validare l’ipotesi di catalogazione e classificazione prodotta nella fase precedente. La ricerca è stata effettuata mediante raccolta e analisi di dati per mezzo di interviste ad un numero definito di docenti di UNIVPM. Sono state svolte le seguenti attività:
1. Definizione degli strumenti di analisi (“Linee guida per l’intervista” individuando nove dimensioni di analisi: contesto, disciplina, insegnante, competenze, tecnologie, benefici, implementazione, soggetti esterni, valutazione; “Checklist delle competenze” per annotare durante l’intervista la significatività di una o più competenze con riguardo alla disciplina);
2. Definizione del campione statistico. Il
campione statistico è composto da 6 docenti selezionati negli ambiti Ingegneria Industriale e Ingegneria dell’Informazione, per un totale di n. 13 insegnamenti analizzati (n. 7 afferenti a CdL Triennali e n. 6 a CdL Magistrali). Tra i docenti intervistati, n. 4 sono presidenti di CUCS. La dimensione del campione ha permesso di gestire raccolta e analisi dei dati in relazione alle risorse disponibili per il periodo temporale considerato. Il campione riassume le caratteristiche dell’insieme considerato. Il campionamento è non
probabilistico in due fasi. Inizialmente si sono stabilite alcune categorie di soggetti sulla base del riferimento a criteri ritenuti rilevanti ai fini della ricerca: dipartimento di appartenenza (DII o Dipartimento di Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche); presidenza CUCS; sensibilità al tema della qualità; utilizzo di strumenti e-learning di ateneo. Si è poi individuato un numero limitato di soggetti aventi alcune delle caratteristiche individuate e disposti a lasciarsi intervistare;
3. Conduzione della ricerca empirica. Le interviste sono state condotte nel periodo aprile- luglio 2013 (incontri in presenza della durata media di 30 minuti). Le interviste sono state registrate e l’intervistatore ha redatto contestualmente un diario dell’intervista;
4. Trattamento e analisi dei dati raccolti. Le interviste sono state trascritte e il diario messo in chiaro. I loro contenuti sono stati analizzati su unità di analisi testuali di diverse dimensioni e strutture [11]. Per il trattamento automatico dei dati è stato utilizzato il software Nvivo.
I dati raccolti permettono di indagare anche aspetti delle attuali modalità di valutazione delle competenze negli insegnamenti esaminati tramite la ricostruzione di alcuni processi (espliciti o impliciti) e alcune pratiche messe in atto (formali o non formali) da parte dei docenti. Tale lavoro, tuttavia, allo stato attuale non è stato condotto in maniera strutturata.
Risultati e discussione
I risultati dell’indagine empirica sono numerosi, qui si fa riferimento solo ad alcuni di essi. Un primo risultato è la definizione di una “lista delle competenze rilevanti” a giudizio dei docenti (Tabella 1).
Categorie Competenze rilevanti
Conoscenze di dominio Conoscenza e comprensione dei principi della matematica e delle scienze alla base delle discipline; Conoscenza e
comprensione dei principi delle discipline specifiche. Abilità ingegneristiche
specifiche (analisi, progettazione, indagine e pratica)
Capacità di analisi e soluzione di problemi; Responsabilità, etica professionale; Capacità di ricercare e organizzare dati e informazioni; Autonomia di giudizio e pensiero critico; Innovazione; Abilità ICT (generali e specifiche); Capacità di gestire progetti.
Capacità trasversali Capacità di lavorare di gruppo; Abilità di comunicazione; Capacità di gestire l’apprendimento in modo autonomo; Abilità di muoversi in contesti multiculturali; Abilità di muoversi in ambiti interdisciplinari
Tabella 1 – Lista delle competenze rilevanti.
Si noti che le attività didattiche descritte dai docenti nelle interviste rientrano sempre nell’ambito delle attività curriculari e mirano alla valutazione delle competenze di dominio. Nella maggior parte dei casi (4 docenti) si fa spesso riferimento a competenze non di dominio (p.e. interdisciplinarità) in modo implicito e non strutturato. Riguardo alle capacità trasversali emergono la difficoltà per il docente di individuare criteri e strumenti di valutazione e la non conoscenza dei relativi strumenti e-learning (eccetto che in un caso). Altri risultati significativi sono:
1. Tutti i docenti sono stati in grado di individuare competenze rilevanti per la disciplina riguardo alle tre categorie di competenze, ma con pesi significativamente diversi;
2. Emerge una diffusa attenzione a promuovere l’apprendimento della disciplina da parte degli studenti con attività varie (tesine, report, progetti, attività di laboratorio, casi di studio, seminari tra pari). In questa direzione si può pensare di promuovere l’uso di strumenti e-learning in una fase successiva;
3. Nella maggior parte dei casi (4 docenti) si propone agli studenti di lavorare in gruppo (2
o 3 studenti per gruppo) per la redazione di tesine e di report e per la gestione di progetti; 4. Nella maggior parte dei casi (5 docenti) si cerca di invitare a lezione un referente esterno
per presentare agli studenti problematiche legate al mondo del lavoro.
Tramite la lista delle competenze rilevanti, si intende organizzare una sperimentazione per la valutazione delle competenze mediante strumenti e-learning nell’ambito del CUCS di IIA presso UNIVPM. L’obiettivo è quello di costruire una serie di percorsi di apprendimento personalizzati basati su competenze. A tal proposito, si prevedono le seguenti fasi:
1. Selezione degli ambiti disciplinari e degli insegnamenti, con focus su educational resources già disponibili e possibilmente di tipo aperto (OER, Open Coursware);
2. Istituzione di un panel di esperti (insegnanti, mentor e valutatori sia interni che esterni – es. referenti aziendali) allo scopo di: definire i risultati di apprendimento attesi e le competenze collegate e validare le eventuali certificazioni rilasciate (es. badge [12]); definire le modalità di valutazione (formativa e sommativa) sulla base di performance misurabili;
3. Definizione nella piattaforma e-learning di Ateneo (Moodle 2.5+) di attività didattiche a un livello di granularità funzionale ai riconoscimenti da acquisire;
4. Realizzazione in piattaforma di percorsi flessibili e personalizzati anche mediante integrazione con tecnologie sociali adatte alla progettazione cooperativa di sistemi complessi.
Conclusioni
Si è presentata una lista delle competenze rilevanti emersa dalla indagine condotta. La lista è organizzata in tre categorie principali: conoscenze di dominio, abilità ingegneristiche specifiche e capacità trasversali. Si suggerisce che tale lista possa essere usata sia per per aiutare nella definizione dei risultati di apprendimento attesi che per l’adeguamento del piano formativo del CUCS (curriculum adjustment).
Bibliografia
[1] M. Tarozzi, Cos’è la Grounded Theory, Roma, Carocci, 2008.
[2] European Council, Council conclusions on the modernisation of higher education, 2011. Disponibile online: http://www.consilium.europa.eu/uedocs/cms_Data/docs/pressdata/en/ educ/126375.pdf
[3] European Commission, European higher education in the world, 2013. Disponibile online: http://ec.europa.eu/education/higher-education/doc/com499_en.pdf.
[4] High Level Group on the Modernisation of Higher Education, Improving the quality of teaching and learning in Europe’s higher education institutions, 2013. Disponibile online: http://ec.europa.eu/education/higher-education/doc/modernisation_en.pdf.
[5] C. Falsetti, T. Leo, F. Manganello, F. Pagliarecci, A. Pistoia, L. Spalazzi, Educazione Web enhanced di progettisti in ambito tecnologico. In: Manuale di Didattica Universitaria Online. A cura di M. B. Ligorio, E. Mazzoni, A. Simone e M. Schaerf, Napoli, ScriptaWeb, 2011.
[6] R. Trinchero, Valutare l’apprendimento nell’e-learning. Dalle abilità alla competenze, Trento Erickson, 2006.
[7] QUACING, Mo d ello CRUI/EUR-ACE p er la Certificazio n e d ella Qu alità e l’Accreditamento EUR-ACE dei Corsi di Laurea e dei Corsi di Laurea Magistrale in I n g eg n er ia, 2 0 1 1 . Disp o n ib ile o n lin e: h ttp ://www.q u acin g .it/m ed ia/Mo d ello %20CRUI_EUR-ACE%20rev4.pdf.
[8] OECD, A Tuning-AHELO Conceptual Framework of Expected Desired/Learning Outcomes in Engineering, OECD Education Working Papers, No. 60, 2011.
[9] EPFL, Competency-Based Learning in Mechanical Engineering at EPFL, 2009. Disponibile o n l i n e : h t t p : / / s t i . e p f l . c h / f i l e s / c o n t e n t / s i t e s / s t i / f i l e s / s h a r e d / s g m / p d f / CompBasedLearSGMweb.pdf
[10]J.A. Marin-Garcia, J. Lloret, Industrial Engineering Higher Education in the European Area (EHEA), Journal of Industrial Engineering and Management, Vol. 4, No. 1, 2011, pp, 1-12.
[11]F. Rositi, L’analisi del contenuto. In: La ricerca sull’industria culturale, a cura di F. Rositi e M. Livolsi, Roma, La Nuova Italia Scientifica, 1988.
[12]M. Sharples, P. McAndrew, M. Weller, R. Ferguson, E. FitzGerald, T. Hisrst, M. Gaved, Innovating Pedagogy 2013, 2013. Disponibile online: http://www.open.ac.uk/personalpages/ mike.sharples/Reports/Innovating_Pedagogy_report_2013.pdf.