Sistemi a confronto: applicabilità, funzionalità, scenari

L’idea della generazione automatica di un corso o di un libro di testo adattivo, che abbiamo visto essere soggiacente ai due sistemi sopra analizzati, è quella di generare una sequenza di contenuti ritagliata sui bisogni degli studenti prima che il corso inizi (one-shot), o in itinere, e quindi al-volo, durante il suo svolgimento, senza l’intervento di un insegnante: in altri termini, l’obiettivo è quello di dare dinamicità a contenuti didattici, sulla base delle necessità degli studenti e all’interno di una corni-ce costituita da metodologie didattiche coerenti e sistematiche. I due sistemi sopra analizzati, scelti, come già detto, come campioni rappresentativi di numerosi altri messi a punto soprattutto nel corso degli anni novanta, hanno cercato di realizzare questo obiettivo comune applicando la medesima tecnologia, vale a dire quella della sequenzializzazione del curriculum (curriculum sequencing), a due diversi contesti e con due differenti modalità di generazione della sequenza dei contenuti/attività: il si-stema di Brusilovsky era infatti applicato ai libri di testo elettronici e prevedeva una forma di adattività incrementale, una pagina dopo l’altra (next best page); il sistema della Vassileva generava il corso in una sola volta (one-shot), prima che lo studente lo iniziasse, partendo da materiali disomogenei e in accordo allo user model e a una se-rie di istruzioni pedagogico-didattiche. La sequenza poteva comunque essere modifi-cata in itinere sulla base delle risposte dello studente.

I principali punti di forza dei sistemi consistevano nella:

1. flessibilità negli obiettivi dei corsi. Grazie all’organizzazione articolata basata sui concetti e alla possibilità di definire diverse relazioni semantiche fra essi, il si-stema poteva decidere come pianificare un corso per ogni obiettivo previsto nella maniera più efficace e in accordo alle varie regole di insegnamento;

2. _{personalizzazione dell’insegnamento. Tenendo conto delle diverse conoscenze} degli studenti, delle loro preferenze e caratteristiche, il sistema era in grado di trovare delle programmazioni di corsi alternativi: i materiali didattici venivano dunque dinamicamente adattati;

3. _{possibilità di modificare e integrare le strategie d’insegnamento del} si-stema, grazie alla presenza della componente pedagogica;

4. _{possibilità di elaborare facilmente o riusare materiali didattici, grazie} al-la separazione fra al-la struttura concettuale e l’insieme dei materiali stessi.

Ma almeno due importanti elementi di debolezza si manifestano nell’approccio proposto dal sistema DCG,208 elementi che si possono ragionevolmente estendere a tutti i sistemi analoghi:

1. la funzionalità di un sistema come DCG è di grande impatto soprattutto nel conte-sto dell’autoformazione a distanza; essa tende però ad attenuarsi nei contesti delle classi reali e virtuali. All’interno di una classe, infatti, un simile meccanismo adat-tivo rivolto ai singoli richiede lo sforzo di essere coordinato con la gestione a livel-lo di gruppo, perché alcuni materiali e alcune attività devono comunque essere condivisi;

2. _{la diffusione di simili sistemi è limitata dalla conoscenza iniziale necessaria per} elaborare la struttura dei concetti e per indicizzare il materiale didattico rispetto a questi, e alle relazioni semantiche che esistono fra di essi. Perciò mettere in piedi un sistema come DCG è molto costoso, in particolare nella fase di sviluppo e indi-cizzazione di una grande quantità di materiale, specialmente se la popolazione di studenti è limitata e/o relativamente omogenea.209

208 Queste criticità furono individuate da Brusilovsky e Vassileva stessi, in “Course sequencing techniques for large-scale Web-based Education.” International Journal of Continuing Engineering Education and Lifelong Learning 13, 1-2 (2003), p. 91.

209 «Bootstrapping a system like DCG is quite expensive. To produce the first customized course, a provider needs to have a reasonably large database of well-indexed learning material (at least, two to three times larger than the size of a typical course being produced). The start-up price of developing and indexing a pool of rich course material could be an obstacle to using a DCG-like approach for a small company and it may not be a worthwhile investment for a small number of students or for a

stu-Nel 2002, la Carro aveva evidenziato come ragioni di debolezza anche le seguenti: 1. i sistemi esistenti il più delle volte erano capaci di considerare solo un numero

li-mitato di caratteristiche dell’utente;

2. _{solo pochi sistemi erano capaci di combinare l’adattamento dei contenuti} infor-mativi e della struttura con qualche caratteristica misurabile dell’utente;

3. _{era difficile trovare un sistema che consentisse la generazione dinamica dei} con-tenuti personalizzati e che nello stesso tempo facilitasse il riuso e il mantenimento dei suoi componenti;

4. _{più in generale, i formalismi e i meccanismi di questi sistemi erano difficili da} u-sare.210

Alla luce di queste debolezze o mancanze, la ricerca e la realizzazione degli Adap-tive Systems ha seguito alcuni indirizzi, come per esempio quello dello sviluppo dei sistemi di authoring; quello della valutazione di questi sistemi; un’altra linea impor-tante tutt’oggi seguita è lo sviluppo di formalismi standard per garantire l’interoperabilità fra i sistemi e il riuso delle risorse, in particolare dei contenuti eti-chettati con i metadati.

A fronte del considerevole livello di criticità e problematicità che si è manifestato nell’elaborazione di tali sistemi, rimane comunque l’enorme bagaglio di conoscenze, modelli e tecnologie che sono state sviluppate nel corso di questi anni, a partire dalla progettazione di primi ITS. A studiosi come la Vassileva si deve riconoscere sicura-mente il merito di aver definito e realizzato l’architettura di un sistema di dynamic courseware, utilizzando concetti tratti dall’ambito dell’Intelligenza Artificiale, al-quanto sofisticati e potenti, quali appunto il modello del dominio, strutturato tramite un grafo AND-OR e l’impiego dell’algoritmo AO*, con l’aspirazione propria di quei tempi di formalizzare e poi di seguito automatizzare nella sua interezza il processo di apprendimento. In un afflato quasi hilbertiano (1862-1943) questi approcci hanno tentato di configurare l’intera conoscenza attraverso l’uso del metodo assiomatico e quindi utilizzando un numero finito di assiomi (unità di apprendimento) e di regole

dent population that is relatively homogeneous». Peter Brusilovsky, Julita Vassileva, Course sequenc-ing techniques, cit., p. 91.

di inferenza (algoritmi) che permettessero di derivare il tutto. Tutta questa sofistica-zione, sublimata dal sistema DCG, offre prevedibilmente dei limiti nell’uso dell’approccio, legati proprio alla complessità dei modelli e degli algoritmi adottati, come sottolineato dalla stessa Carro nella lista precedente.

Il modello di eBook per la lingua latina descritto nel capitolo seguente presenta nella filosofia complessiva e nella strutturazione degli evidenti tratti in comune con gli Educational Hypermedia e degli Adaptive Hypermedia System: esso, infatti, in-tende essere un libro scolastico digitale dinamico e flessibile, e per fare ciò si serve di una modellazione a grafo. Il software che ne è stato realizzato, BindApp, nell’intento di costituire un libro che conservi comunque la sua funzione tradizionale di medium della comunicazione didattica, ha risposto, a differenza dei precedenti, anche a criteri di semplificazione e di fruibilità da parte di utilizzatori che non siano informatici e-sperti.