A cura di Paolo Martinelli
Dati di vita - (presentazione del laboratorio)
Chiunque utilizzi uno smartphone è un grande produttore di dati. Ad esempio quando uno studente ha accesso a un dispositivo mobile personale, connesso alla rete, possiamo star certi che scatterà e condividerà fotografie, file audio, brevi video e documenti; con una certa probabilità lo utilizzerà per postare su una chat la foto del libro di testo con i compiti di inglese per lunedì, o con la versione di latino (già svolta) a libero uso dei compagni di classe, diventando a tutti gli effetti un produttore di Risorse Educative Aperte. Queste pratiche sono entrate a far parte delle sceneggiature della vita quotidiana non senza conseguenze. In quanto produttori di contenuti digitali, siamo soggetti enuncianti, portatori di un personale punto di vista sulle cose, un’inquadratura sul mondo. A spingerci più in là, ogni studente, ogni gruppo o generazione di studenti - ma vorremmo dire ogni scuola nella sua autonomia organizzativa - costruisce un punto di vista sulla realtà culturale e sociale in cui è immerso e con cui scambia e contratta significati. Il nostro laboratorio parte proprio dall’idea di dare spazio a queste prospettive, di dare il tempo agli studenti e agli insegnanti di contemplare i percorsi e le informazioni che essi stessi sono in grado di generare. È un’occasione per permettere loro di mettere le mani sulle cose, sulle parole e sui significati che condividono con la comunità di riferimento, perché troppo spesso credono di essere soltanto gli utenti finali di un prodotto digitale già confezionato, mentre creano contenuti e attivano connessioni culturali attraverso la stessa produzione di dati. Per contro, i dati che produciamo attraverso i nostri dispositivi raccontano molto delle nostre pratiche culturali e in particolare delle pratiche legate alla nostra cittadinanza digitale: cosa emerge della nostra identità dai tracker gps e dai dati raccolti automaticamente dai
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dispositivi indossabili? Quante volte al giorno e per quale motivo sblocchiamo lo schermo dello smartphone? Quanto tempo passiamo su Instagram? Quale percentuale della nostra giornata lavorativa (o scolastica) è occupata dalla nostra attività sui social network? Esistono dati che i nostri dispositivi non sono in grado di registrare ma che potrebbero fornirci qualche informazione fondamentale sulla nostra identità? In questo laboratorio abbiamo cercato di promuovere competenze di data awareness, digital health e personal documentation per la gestione del tempo di vita.
Obiettivi di apprendimento
(fonti: Raccomandazione del Parlamento Europeo e del Consiglio - Indicazioni Nazionali per il Curricolo 2012/2018)
Competenze specifiche:
“Essere consapevole delle potenzialità e dei limiti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione, con particolare riferimento al contesto produttivo, culturale e sociale in cui vengono applicate”. Abilità:
• Utilizzare applicazioni web per cercare informazioni.
• Utilizzare applicazioni web per raccogliere informazioni da utenti della rete tramite sondaggi personalizzati.
• Raccogliere informazioni e connetterle a un foglio di calcolo. • Utilizzare applicazioni mobile per il monitoraggio dell’utilizzo dei
propri dispositivi.
• Rappresentare graficamente i dati raccolti attraverso un monitoraggio (Data viz, Information Design).
Conoscenze:
• Cos’è un set di dati.
• Cosa intendiamo quando parliamo di Big Data e Open Data. • Chi sono il Data Analist e il Data Science e perché la loro
44 • Chi sono i Millenial.
• Cosa sono le competenze trasversali.
• Strumenti digitali o analogici per la rappresentazione dei dati. Strategia e metodologia adottate nella didattica laboratoriale
Sono previsti 3 incontri con gli studenti, della durata di 3 ore ciascuno, al netto delle pause. Ogni incontro è diviso in tre momenti, che chiamiamo Pitch, Workshop e Panel discussion.
Il Pitch è la manifestazione della lezione frontale contestualizzata nella didattica laboratoriale. È uno speech che dura al massimo 20 minuti (meglio 15), preparato accuratamente dall’insegnante (o tutor di laboratorio) non soltanto per fornire informazioni, ma per motivare il gruppo a partecipare attivamente al lavoro che seguirà nella seconda fase.
Il workshop è il momento di laboratorio in cui tutti mettono le mani sulle cose. Nel senso che ogni membro del gruppo avrà la possibilità di “costruire qualcosa” con una certa dose di creatività. Poco importa se il tema del laboratorio è “il motore a scoppio” o “la data science”, mettere le mani sulle cose è sempre - anche metaforicamente - possibile. Per un insegnante è un momento complesso (ma necessario): ci saranno studenti in piedi, studenti che parlano tra loro e non tutto è sotto controllo. Il workshop dura almeno un terzo del tempo che abbiamo a disposizione. Segue in genere una pausa nella quale raccogliamo le idee prima dell’ultima fase.
La Panel discussion è una tavola rotonda di un gruppo di esperti che discutono su un tema preciso. D’accordo, nel nostro caso non avremo ancora a che fare con esperti in Data science, ma le studentesse e gli studenti hanno appena concluso un workshop e possono mostrare i loro output e raccontare il progetto che hanno sviluppato.
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Per questo laboratorio è necessario disporre di una rete internet abbastanza stabile da sostenere la connessione di un computer ogni 2 partecipanti oltre ai dispositivi mobile di ognuno. L’utilizzo di uno smartphone personale è fondamentale per la raccolta automatica dei dati da parte delle applicazioni: abbiamo usato le native Screen Time per IOS e Time Spent per gli utenti Android, ma sono software in continua evoluzione, quindi le indicazioni qui presenti sono tarate per l’utilizzo di qualsiasi tipo di App per il monitoraggio del tempo di utilizzo dei dispositivi degli studenti.
Uno strumento di lavoro importante per la realizzazione del laboratorio è stato il libro “Osserva, raccogli, disegna! Un diario visivo” di Giorgia Lupi e Stefanie Posavec - Corraini edizioni 2018. Questo testo propone un approccio analogico alla raccolta e alla rappresentazione dei dati, quindi prevede un vasto utilizzo di matite, pennarelli, acquerelli, fogli e supporti per il disegno in genere.
Svolgimento del laboratorio
Dopo un’introduzione sul tema dei Dati, della data awareness e della personal documentation, le studentesse e gli studenti sono stati invitati a cercare on line le opportunità di lavoro offerte dal territorio della Città Metropolitana di Bologna. Hanno poi paragonato la quantità di offerte legate ai rispettivi interessi con il numero di posizioni aperte per profili in qualche modo legati alla data science.
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Anche attraverso esempi legati ai temi dell’Open education32 e alle pratiche di Open access33, è stato così circoscritto in prima istanza il tema degli Open Data.
Per vedere più da vicino quanto i dati di cui parliamo siano una cosa tangibile nelle prassi della vita quotidiana, abbiamo provato a confrontare i dati dei tempi di utilizzo raccolti dagli smartphone dei partecipanti.
L’effetto di senso che ne deriva è più o meno straniante a seconda dello scarto con i tempi simbolici della vita: rispetto alle 8 ore di sonno, l’evidenza di 4 ore al giorno passate su Youtube.com e la consapevolezza dell’impatto di queste prassi sulla quotidianità, hanno generato riflessioni molto vivaci sul tipo di esperienzialità mediata che forniscono le piattaforme on line. Naturalmente l’analisi del rapporto con le
32https://educazioneaperta.eu/wp/
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tecnologie digitali si è spostato da una dimensione individuale a una dimensione sociale. Abbiamo cercato di confrontare la pervasività dei dispositivi personali con il contesto della vita domestica, con gli incontri tra coetanei, con la dimensione affettiva del rapporto di coppia. È stata proposta agli studenti una riflessione dello psicologo Simon Sinek sulla generazione Y, ovvero quella dei cosiddetti Millenials, che l’autore descrive affetta, tra gli altri, dal grave problema di una tecnologia troppo invasiva34. Una studentessa ha suggerito che le asserzioni di Sinek non sembravano poggiare su una base di dati oggettivi, così abbiamo cercato di costruire un campione per attestare la validità del ragionamento. Come strumento di analisi abbiamo utilizzato i sondaggi di Google Form35. Gli studenti hanno poi diffuso il link attraverso le chat e i gruppi
34 https://www.ilpost.it/flashes/millennials-simon-sinek/ oltre al tema della tecnologia invasiva Sinek individua, in un’analisi tanto divertente quanto non supportata dai dati, tre ulteriori temi imbarazzanti per i Millenials - cioè i giovani uomini e donne nati a partire dai primi anni 80’ - ovvero: il rapporto problematico con i genitori “che hanno sempre detto che possono ottenere tutto senza sforzi, se lo desiderano davvero”, l’impazienza (ovvero la velocità con cui vorrebbero lasciare il segno, evitando così di dover intraprendere un lungo apprendistato); e lo sterile l’ambiente di lavoro, povero di relazioni umane e tipico di quest’epoca storica.
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di coetanei sui Social Network. In poche ore abbiamo ottenuto 172 risposte alle oltre 30 domande elaborate dai ragazzi. Riportiamo qualche esempio.
Nell’ultima parte del laboratorio abbiamo provato a rappresentare alcuni dati personali attraverso un approccio “libero dalle tecnologie”, seguendo il manifesto del data humanism, pensato dall’information designer Giorgia Lupi. Ci siamo concentrati su dati molto particolari, ovvero quelli che non possono essere registrati da un software, un tracker o un dispositivo wearable. Per farlo abbiamo utilizzato il diario visivo “Osserva, raccogli, disegna!” (Lupi 2018).36
Questa parte del lavoro ci ha permesso di accedere a misurazioni e dati che non sono raggiungibili attraverso sensori o strumenti di elaborazione grafica automatica, proprio perché fanno parte della dimensione emotivo - affettiva e interpersonale.
Risultati ottenuti
Ciò che è emerso in modo chiaro al termine del laboratorio è che l’esperto di dati o il data scientist non si rivela soltanto nella figura mitica dell’informatico in grado di svelare il segreto della decodificazione del Big Data, ma spesso si avvicina ad essere uno scienziato della cultura con le competenze adatte a costruire una storia verificabile a partire dai dati, uno
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storyteller in grado di proporre pratiche aziendali innovative o capace di orientare policy della pubblica amministrazione attraverso una nuova forma di comunicazione sociale, pubblica e politica. A maggior ragione è possibile individuare un profilo ibrido se prendiamo in considerazione chi si occupa di visual communication, declinata oggi in data viz (a indicare la rappresentazione grafica dei dati), dove interpretazione e produzione si confondono, come l’arte e la comunicazione visiva. In questo “fare” e “interpretare” con i dati, si può forse intravedere il segno di un nuovo umanesimo, come auspicato nelle prime pagine delle Indicazioni nazionali per il curricolo, il documento che recepiva le linee guida europee per la promozione delle competenze per l’apprendimento permanente. Non è un caso allora che sempre più spesso ci confrontiamo con termini come digital humanities (o Data Humanism): significa cominciare a delineare un quadro di insieme per una formazione scientifica (chi sono e dove sono io nell’universo, sulla terra, nell’evoluzione) e una formazione umanistica (chi sono e dove sono io nelle culture umane, nelle società, nella storia), che siano adatte al futuro.
Bibliografia
• Decreto ministeriale n° 254 del 16/11/2012. Indicazioni nazionali per il curricolo della scuola dell'infanzia e del primo ciclo d'istruzione, MIUR. Gazzetta Ufficiale n. 30 del 5 febbraio 2013. Reperibile in: www .gazzettaufficiale.it
• Lupi, G., & Posavec, S.
o 2016 - Dear data. Chronicle Books.
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