Problem Solving

Problem SolvingDALL’INFORMATION PROCESSING AL COGNITIVISMO

#CODINGMONAMOUR – FIRENZE 14 GENNAIO 2014

Da dove nasce il problema del ProblemSolving?DALL’APPROCCIO SEMPLICISTICO CHE SI STA DANDO ALLA QUESTIONE SOPRATTUTTO A SCUOLA: ESISTE UN SOLO TIPO DI PROBLEMA PER CUI TUTTI I «PROBLEMI» VANNO RISOLTI ALLO STESSO MODO

GIANNI MARCONATO PER #CODINGMONAMOUR - FIRENZE 14 GENNAIO 2017

Problem Solving nell’approccio Information ProcessingUN PROCESSO UNIDIMENSIONALE E LINEARE PER LA RICERCA DI SOLUZIONI


Modello classico: Phase Model (Bransford & Stein, 1994)

Tutti i problemi possono essere risolti se

1. identifichiamo il problema

2. generiamo soluzioni alternative

3. valutiamo queste possibili soluzioni

4. implementiamo la soluzione scelta

5. valutiamo l’efficacia di tale soluzione


General Problem Solver (Newell & Simon, 1972Questo modello si concentra soprattutto su due tipi del processo di pensiero associato al problem solving:

1. il processo della comprensione del problema e

2. quello della ricerca della soluzione


“IDEAL” (Bransford & Stein, 1984) inteso come un processo di

A. Identificazione di potenziali problemi

B. Definizione e rappresentazione del problema

C. Esplorazione di possibili strategie

D. Azione sulla base di queste strategie

E. Looking back, guardare all'indietro per osservare gli effetti delle azioni che si sono intraprese


Approccio multidimensionaleCOGNITIVISMO


Sono caratterizzati daA. fattori "esterni" riguardanti il contesto in cui il problema

si manifesta

B. fattori "interni" che hanno a che fare con le caratteristiche del problem solver


Aspetti esterni o di contesto del problema1. La strutturazione del problema

2. Il contesto in cui si esplicita

3. La sua complessità

4. La sua dinamicità

5. La sua specificità in relazione al dominio di conoscenza associato


Aspetti interni al problem solver1. Le conoscenze nel dominio di riferimento tanto dal punto

di vista quantitativo che qualitativo

2. La precedente esperienza nel risolvere problemi simili

3. Le abilità cognitive e in special modo il ragionamento causale, il ragionamento analogico e le credenze epistemologiche


Sviluppo epistemologico (EpistemologicalDevelopment)

A. Come le credenze di una persona si strutturano in modo più o meno articolato e si sviluppano nel tempo (maturità intellettuale, sviluppo intellettuale, credenze sulla conoscenza

B. Questa caratteristica cognitiva si evolve in ogni persona da uno stadio iniziale di pensiero semplice (bianco - nero) verso un pensiero complesso e relativistico caratterizzato dalla capacità di prendere in considerazione prospettive multiple

C. L'approccio a problemi complessi e non strutturati implica la presa in considerazione di prospettive multiple e l'uso dell'argomentazione, la ricerca di soluzioni a problemi complessi richiede un elevato grado di sviluppo epistemologico



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Spazio del problema: l'insieme delle sue strutture simboliche e degli operatori che lo caratterizzano


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Tipologie di problemi


Dimensioni che caratterizzano i problemi Variano principalmente lungo il continuum

A. well-structured/ill-structured

Ma anche

B. semplice/ complesso

C. statico/dinamico

I problemi ben strutturati tendono ad essere statici e semplici mentre quelli non strutturati tendono ad essere complessi e dinamici


La maggior parte dei problemi incontrati nei contesti dell’istruzione formale sono ben strutturati

A. presentano tutti gli elementi del problema

B. coinvolgono un numero limitato di regole e principi

C. sono organizzati in una disposizione predittiva e prescrittiva

D. possesso di risposte corrette, convergenti

E. hanno un processo risolutivo ben definito


I problemi che si incontrano nella pratica quotidiana sono mal strutturati (ill-structured)

A. molte soluzioni alternative

B. obiettivi vagamente definiti o poco chiari e vincolanti

C. percorsi risolutivi multipli

D. criteri multipli per la valutazione delle possibili soluzioni


Tipologie di problemi


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La formazione per il problem solving


La formazione al Problem Solving deve favorireA. La comprensione profonda e integrata, oltre gli aspetti

superficiali e atomistici, della conoscenza di dominio coinvolta nel problema

B. Il poter fare esperienza autentica del problema in questione essendo immersi operativamente e cognitivamente in un ambiente di apprendimento complesso e ricco

C. L'acquisizione, lo sviluppo e l'utilizzo di processi cognitivi superiori


I CASI COME MATTONI DEGLI AMBIENTI DI APPRENDIMENTO

A. casi come problemi da risolvere (esempi di problemi che sono il focus dell'apprendimento)

B. casi come esercizi svolti - worked examples - (esempi del processo di soluzione di problemi strutturati)

C. studi di caso (esempi di come altre persone hanno risolto in precedenza problemi non strutturati)

D. casi come analogie (esempi di problemi strutturalmente simili)

E. casi come esperienza precedente (descrizioni di problemi risolti in precedenza che sono ricordati dalla persona che sta risolvendo il problema)

F. casi come prospettive alternative (esempi di prospettive differenti sul problema da risolvere)

G. casi come simulazioni (esempi interattivi del problema da risolvere che può essere sperimentato da chi sta imparando)


L’ambiente di apprendimentoA. L'apprendimento è ancorato in un problema autentico

che è rilevante per chi sta imparando

B. Si impara a risolvere problemi lavorando con casi

C. Sviluppando, spiegando e difendendo una soluzione a un problema

D. Il problema da risolvere è rappresentato come un caso

E. I casi sono usati in vari modi come supporto didattico


Problemi apertiA. Di quali problemi ci vogliamo occupare a scuola?

B. Di quali abilità cognitive ci vogliamo occupare a scuola?

C. Quali priorità di apprendimento vogliamo assumere?

D. Quali tipi di problemi sono affrontabili utilizzando il pensierocomputazionale?

E. Per quali tipi di problemi possiamo utilizzare utilmente il codingcome strategia di apprendimento?


Da una definizione di Pensiero ComputazionaleIn 2011, to move the discussion forward, Jeannette Wing proposed a new definition of CT:

“Computational thinking is the thought processes involved in formulating problems and their solutions so that the solutions are represented in a form that can be effectively carried out by an information-processing agent”

MA

in March 2006 (p. 33):

“Computational thinking involves solving problems, designing systems, and understanding human behavior, by drawing on the concepts fundamental to computer science. Computational thinking includes a range of mental tools that reflect the breadth of the field of computer science.”


Per un primo approfondimentohttp://www.giannimarconato.it/2017/01/problem-solving-un-vero-problema-1/

http://www.giannimarconato.it/2017/01/tanti-problemi-tante-strategie-2/

http://www.giannimarconato.it/2017/01/ambienti-di-apprendimento-per-il-problem-solving-3/


http://www.giannimarconato.it/2017/01/problem-solving-un-vero-problema-1/

http://www.giannimarconato.it/2017/01/tanti-problemi-tante-strategie-2/

http://www.giannimarconato.it/2017/01/ambienti-di-apprendimento-per-il-problem-solving-3/

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