Il presente lavoro nasce nell’ambito del progetto Open Le-arning, in cui un gruppo di ricerca misto, aziendale (CA-SPUR e Open Informatica) ed accademico (Università Roma Tre), mira a concretizzare l’unione tra le tecnologie più usate per la didattica a distanza, i Learning Manage-ment Systems e i vantaggi dei sistemi personalizzati, al fine di proporre un modello innovativo di veicolazione dei contenuti didattici, incentrato sulla personalizzazione dell’esperienza formativa. Il plug-in proposto integra in
Moodle un motore che adatta automaticamente la sequenza di materiale didattico proposta al discente, sulla base delle sue conoscenze pregresse e dei suoi stili di apprendimento.
UN PLUG-IN PER LA DIDATTICA
PERSONALIZZATA IN MOODLE
Carla Limongelli
limongel@dia.uniroma3.it
Università Roma Tre Dipartimento di Informatica e Automazione
Filippo Sciarrone
f.sciarrone@openinformatica.org Open-Informatica
e-learning division
Il supporto individualizzato dello studente durante il suo processo formativo è un’esigenza imprescindibile, soprattutto nell’ambito della formazione continua. Osservare il discente, modellarlo e calibrare conseguente-mente la sua esperienza formativa porta ad aprire nuove prospettive, non solo tecnologiche, ma soprattutto metodologiche nella didattica a distanza. Il sistema proposto integra in Moodle un motore, LS-Plan [2], che con-sente di creare automaticamente sequenze di materiale didattico diversificate in base alle conoscenze e agli stili di apprendimento dello studente. Tale motore è già stato integrato in un Learning Management System (LMS) prototipale e i risultati sperimentali hanno mostrato le potenzialità dell’approccio implementato. La personalizzazione nei LMS
I LMS sono i più diffusi sistemi per l’apprendimento on-line, ma offrono un supporto limitato alla personaliz-zazione. Lo standard SCORM (http://www.adlnet.gov), principalmente nella versione 2004, offre delle possibilità per differenziare la sequenza dei materiali proposti in base a regole che il progettista del corso può definire, ma a oggi non è supportato da tutti i LMS e la definizione delle regole di sequenziamento è piuttosto complessa. Altri LMS, quali Intelligent Web Teacher [3] e Alfanet [4], integrano i concetti di modellazione studente e per-sonalizzazione, ma non sono ancora molto diffusi. D’altra parte Moodle, uno dei LMS più diffusi in tutto il mondo ed utilizzato come piattaforma di riferimento sia dal CASPUR che dall’Università Roma Tre, offre uno scarso sup-porto alla personalizzazione: da un punto di vista grafico è possibile definire nuovi temi, per personalizzare l’in-terfaccia; da un punto di vista funzionale è possibile integrare molteplici moduli, disponibili sul sito della piattaforma. Da un punto di vista contenutistico, però, le possibilità offerte risultano limitate.
LS-Plan in Moodle: Moodle_LS
Il motore di personalizzazione LS-Plan [2] realizza un adattamento dinamico del corso in base alle necessità dello studente, secondo i seguenti passi:
i) modella lo studente in base alle sue conoscenze relative agli argomenti oggetto del corso e ai suoi stili di apprendimento rappresentati in accordo al modello di Felder e Silverman [1];
ii) confeziona il corso personalizzato;
iii) adatta i materiali proposti durante lo studio in base ai progressi e alle difficoltà del discente.
L’integrazione in Moodle è stata realizzata in modo tale che per l’utente sia “trasparente”: l’utente, docente o studente, naviga all’interno dell’LMS, usando un nuovo formato di corso (nella terminologia Moodle) e nuove attività. L’adesione alla logica di Moodle è pertanto molto forte: le attività e i questionari svolti dallo studente sono propri di Moodle e la logica per esprimere la personalizzazione è realizzata in un nuovo formato di corso. L’integrazione del motore di personalizzazione LS-Plan è illustrata nella Figura 1, dove in nero sono evi denziati i componenti che sono stati aggiunti a Moodle (parte sinistra della figura) e quelli che compongono LS-Plan (parte destra della figura).
In particolare, in Moodle è stato aggiunto il formato di corso Adaptive e i seguenti moduli:
• Teacher Assistant: questo modulo, illustrato nella Figura 2, permette al docente di associare ai Learning Objects le informazioni necessarie al motore di personalizzazione. Esso è del tutto trasparente allo studente. • Test Learning Styles: presenta un link al test di Felder e Soloman che, attraverso una serie di domande, de-termina i quattro valori interi che rappresentano gli stili di apprendimento dello studente. Tramite questo modulo lo studente, dopo aver svolto il test, inserisce i risultati ottenuti nel sistema.
Per creare un corso personalizzato, il docente ne seleziona uno nuovo di formato “adaptive”: tale corso, dal punto di vista dell’interfaccia è analogo al formato topic e dovrà essere strutturato inserendo materiali, relativi quiz e relazioni di propedeuticità per mezzo del “Teacher Assistant” (Figura 2). Queste informazioni, insieme a quelle relative a un dato studente, consentono di produrre una sequenza di materiali didattici tale da rispettare le relazioni di propedeuticità introdotte dal docente e selezionare, tra i disponibili, i materiali più adeguati agli stili di apprendimento dello studente. Lo studente fruirà quindi il corso, svolgendo i quiz relativi ai vari materiali. Il sistema, in base ai risultati dei quiz e alle informazioni sulla navigazione dello studente, adatterà il corso gui-dando l’allievo con opportuni messaggi e, in caso di difficoltà nel superamento del quiz relativo ad un dato ma-teriale, proporrà, se possibile, materiali didattici alternativi o suggerirà di rivedere quelli che ne illustrano i prerequisiti.
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Fig. 1Schema di Moodle_LS.
Conclusioni
L’integrazione del motore di personalizzazione LS-Plan in Moodle è nata dal desiderio di far coesistere i van-taggi dei sistemi personalizzati, sviluppati in ambito accademico e scarsamente diffusi, con gli LMS, praticamente privi di personalizzazione, ma ampiamente diffusi e dotati di strumenti di supporto alla didattica e all’appren-dimento collaborativo. L’integrazione realizzata si fonde completamente con Moodle, sfruttandone le caratteri-stiche di estendibilità e modularità. Il docente ha a disposizione un sistema per la metadatazione dei materiali didattici e per il sequenziamento automatico dei contenuti del corso per ogni singolo studente; può, quindi, con-centrarsi sullo sviluppo del corso nel suo insieme e sulla produzione dei contenuti. I benefici della personalizza-zione proposta sono già stati verificati sperimentalmente [2]. Moodle_LS è adottato sia per corsi di recupero di studenti della Facoltà di Ingegneria di Roma Tre, sia per un corso della Facoltà di Economia della Tuscia. BIBLIOGRAFIA ESSENZIALE
[1] Felder, R.M., Silverman, L.K. (1988). Learning and teaching styles in engineering education. Engineering Ed-ucation, 78(7), 674-681.
[2] Limongelli, C., Sciarrone, F., Temperini, M., Vaste, G. (2009). Adaptive learning with the LS-Plan system: a field evaluation. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2(3), 203-215.
[3] Sangineto, E., Capuano, N., Gaeta, M., Micarelli, A. (2008). Adaptive course generation through learning styles representation. Universal Access in the Information Society, 7(1), 1-23.
[4] Santos, O.C., Barrera, C., Boticario, J. (2004). An overview of Alfanet: An adaptive iLMS based on standards. Proc. of Int. Conf. on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-Based Systems, LNCS 3137, 429-432, Springer.
ICT
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Fig. 2Il modulo Teacher Assistant: inserimento dei
