Lab2Lab – I parte

Lab2Lab – I parte

Può un robot allenare la nostra capacità di raffigurare lo spazio circostante?

Esiste un ambito della robotica applicata alla didattica che non solo impiega i robot in aula, ma si domanda quale apporto offrano all’apprendimento.

È la branca della robotica che viene studiata presso il RobotiCSS Lab dell’Università degli Studi Milano-Bicocca e che il professor Edoardo Datteri presenta ogni anno nei suoi corsi universitari.

Meri Correani è una delle sue studentesse e per l’esame di Educational robotics ha voluto cimentarsi con la stesura di un progetto inedito, dedicato alla memoria di lavoro visuo-spaziale.

Memoria di lavoro visuo-spaziale. È il termine tecnico con cui si indica il sistema cognitivo che conserva ed elabora nuove informazioni a partire dalle nostre percezioni visive.

Memorizzare la dislocazione degli oggetti e immaginarne possibili proiezioni nello spazio sono alcuni esempi di operazioni influenzate da questo sistema.

Da qui la sua importanza nell’apprendimento e l’interesse a capire se sia un’abilità che si può in qualche modo allenare.

«Più che un lavoro di revisione della letteratura sul tema, quello che mi interessa è cimentarmi nello sviluppo di un piccolo progetto di ricerca. Dunque stabilire la domanda che volevo indagare, elaborare delle strategie per rispondervi, testarle e analizzare i risultati.»

Meri Correani ha scelto di usare un piccolo robot chiamato mTiny, e di lavorare con una bambina di 5 anni. Nei prossimi articoli vi racconteremo la struttura e i risultati della sua ricerca.

Lab2Lab – I parte

Lab2Lab

Può un robot allenare la nostra capacità di raffigurare lo spazio circostante?

Esiste un ambito della robotica applicata alla didattica che non solo impiega i robot in aula, ma si domanda quale apporto offrano all’apprendimento.

È la branca della robotica che viene studiata presso il RobotiCSS Lab dell’Università degli Studi Milano-Bicocca e che il professor Edoardo Datteri presenta ogni anno nei suoi corsi universitari. 

Meri Correani è una delle sue studentesse e per l’esame di Educational robotics ha voluto cimentarsi con la stesura di un progetto inedito, dedicato alla memoria di lavoro visuo-spaziale.  

Memoria di lavoro visuo-spaziale. È il termine tecnico con cui si indica il sistema cognitivo che conserva ed elabora nuove informazioni a partire dalle nostre percezioni visive.

Memorizzare la dislocazione degli oggetti e immaginarne possibili proiezioni nello spazio sono alcuni esempi di operazioni influenzate da questo sistema.

Da qui la sua importanza nell’apprendimento e l’interesse a capire se sia un’abilità che si può in qualche modo allenare.

«Più che un lavoro di revisione della letteratura sul tema, quello che mi interessa è cimentarmi nello sviluppo di un piccolo progetto di ricerca. Dunque stabilire la domanda che volevo indagare, elaborare delle strategie per rispondervi, testarle e analizzare i risultati.»

Meri Correani ha scelto di usare un piccolo robot chiamato mTiny, e di lavorare con una bambina di 5 anni.

Capire se un robot influenza positivamente o negativamente una nostra capacità richiede necessariamente una misurazione.

Nel suo progetto, ad essere rilevati sono stati gli errori e il tempo che una bambina coinvolta nello studio ha impiegato per risolvere un piccolo gioco.

«Le ho presentato una griglia su cui, di volta in volta, io disegnavo dei cuori. La lasciavo osservare l’immagine per un minuto e poi la coprivo.»

A quel punto, la bambina doveva andare a memoria, ridisegnando i cuori nelle posizioni in cui li aveva visti. Nel frattempo, Meri annotava: tempi, esitazioni, richieste più o meno implicite di suggerimenti ed errori fatti. «La parte più difficile è stata non cedere a queste richieste di aiuto» ride Meri.

Questo è importante perché il rischio di influenzare l’esperimento, interagendo col soggetto, è sempre molto alto.

L’esercizio con le griglie è una rielaborazione di alcuni test che Meri Correani ha scoperto studiando la letteratura dedicata alla memoria di lavoro visuo-spaziale, chiamata in causa da questo esercizio.

In particolare, l’ispirazione è arrivata dai lavori del neuropsicologo italiano Francesco Benso. Meri ci racconta: «Questi training in realtà sono spesso creati ed usati per fare valutazioni cliniche. Nel mio caso, però, quello che mi interessava era semplicemente stimolare il sistema cognitivo e non fare un’analisi medica».

Il piccolo gioco-test a cui Meri ha sottoposto la bambina è servito a raccogliere un set di dati di partenza. Questi verranno poi confrontati con i risultati ottenuti dopo aver interagito con il robot.

Sviluppato da Makeblock, mTiny è un piccolo robot pensato per essere usato già in età infantile. Nasce per introdurre il linguaggio di programmazione anche ai più giovani, avvalendosi di mappe tematiche e blocchi fisici.

«Un paio di ore al giorno ci mettevamo assieme a giocare col robot». Le attività erano strutturate in un crescendo di difficoltà.

«Dopo una fase preliminare utile a prendere confidenza con i comandi del robot, le costruivo dei percorsi con i blocchi di frecce e posizionavo mTiny sulla casella di partenza. A quel punto le domandavo di dirmi dove sarebbe finito seguendo quelle istruzioni».

Per arricchire la sfida, spesso alla bambina veniva chiesto di cambiare la posizione da cui osservava la mappa.

«Quando anche questo le è diventato familiare, siamo passati a progettare i percorsi. Io le dicevo da quale casella della mappa partiva mTiny e dove doveva arrivare. Lei si studiava il percorso mentalmente, poi ordinava i blocchi con le frecce e avviava il robot per vedere se le sue istruzioni erano corrette».

Capita spesso che la progettazione teorica di uno studio debba poi scontrarsi con la realtà. Nel caso del progetto di Meri, la variabile è stato l’entusiasmo della bambina.

«Ad un certo punto ha voluto iniziare a progettare i percorsi. Questo mi ha posto di fronte alla questione su quanto spazio potessi lasciare alla sua iniziativa e alla creatività senza influenzare l’esperimento».

Alla fine, Meri ha scelto di seguire la sua creatività. «I suoi percorsi non erano meno complessi di quelli che ideavo io. Anzi, alle volte capitava che scegliesse di far fare al robot delle strade, corrette, a cui io non avevo pensato. È stato davvero interessante poterla osservare».

Gli esercizi con mTiny sono andati avanti per 10 giorni, durante i quali Meri ha costantemente registrato le sessioni di gioco-studio, raccogliendo materiale per l’ultima fase, quella più preziosa: l’analisi dei risultati.

«Alla fine dell’attività ho riproposto alla bambina lo stesso test iniziale per capire se, rispetto alla prima volta in cui l’aveva eseguito, ci sono stati dei miglioramenti.»

La risposta è sì. «I tempi di risoluzione si sono dimezzati e non ha fatto errori» commenta Meri, soddisfatta. Almeno su questa piccola scala, dunque, il risultato è stato positivo e lascia intuire la potenzialità di un approfondimento.

«Ho scelto di indagare un eventuale impatto del robot misurando la variazione tra tempi ed errori compiuti dalla bambina nel training. Questo richiedeva sottoporla alla stessa identica prova, pena introdurre nuove variabili da considerare» spiega Meri.

Molto del lavoro di un ricercatore sta nel porsi domande precise e sviluppare strategie misurabili e il più possibile controllabili: un’operazione non semplice quando si ha a che fare con esseri viventi.

«A onor del vero la realtà è sempre più complicata di quel che potrebbe sembrare. All’inizio, per esempio, temevo che qualsiasi interazione o qualsiasi adattamento in corso d’opera delle attività da fare costituisse una pericolosa deviazione. Insomma che rischiasse di falsare tutto. Poi ho visto che, in realtà, così facendo avrei finito a condizionare ancor di più gli esiti, facendo scemare il coinvolgimento della bambina.»

C’è dunque un’importanza formativa che va al di là del lavoro svolto con la bambina e il robot e che ha a che vedere con la crescita professionale.

«Da questa esperienza la bambina porterà a casa l’essersi divertita con un robot e aver allenato la propria capacità di distinguere destra e sinistra, fare proiezioni nello spazio, raffigurarsi mentalmente gli spostamenti di mTiny. Poi c’è quello che ho portato a casa io, ed è essermi scontrata con le difficoltà di progettare, eseguire e analizzare un piano di ricerca, inclusi i miei atteggiamenti durante le fasi di test. È stata una delle esperienze formative più preziose che ho fatto e che consiglio a chiunque si stia formando nel mio settore.»

—-
La ricerca condotta da Meri Correani è un progetto universitario, semplice da realizzare e applicabile fin dall’età infantile. Sei interessata/o a provarlo con la tua classe o il gruppo di bambine/i che educhi? Contattaci!

Una nuova rubrica: #pocketsophy

Una nuova rubrica: #pocketsophy

Il progetto Alla Scoperta degli Animali Robotici è ormai avviato. Ogni settimana, dalle lezioni del corso di formazione, verranno estratti e resi disponibili sui social alcuni spunti di riflessione. Nasce la rubrica #pocketsophy

Brevi slide sulla filosofia della scienza: nasce la rubrica #pocketsophy, disponibile sugli account Instagram e Facebook del RobotiCSS Lab e dedicata ai temi affrontati durante il corso Alla Scoperta degli Animali Robotici.

Si tratta di spunti di riflessioni sul metodo scientifico, sulle domande, sul rapporto tra teorie e osservazione, sul concetto di mente e sulla comunicazione, argomenti centrali del progetto che ambisce proprio a rafforzare la consapevolezza di docenti, educatori ed educatrici su come funzioni la scienza.

Sono 95 i partecipanti all’iniziativa, ossia coloro che hanno superato il percorso di selezione per accedere al progetto di formazione organizzato in collaborazione con l’Università degli Studi Milano-Bicocca. Il corso è dedicato a loro.

Tuttavia, «viviamo in una periodo in cui lo scetticismo sulla scienza è palpabile» ha dichiarato Edoardo Datteri, referente scientifico dell’iniziativa, durante la lezione di apertura. «Ma non dobbiamo stupircene. Se manca una riflessione su come funziona la pratica scientifica, certi cambiamenti risulteranno inevitabilmente contraddittori. E le contraddizioni non vanno bene». Capire come funziona la scienza, dunque, è più importante che mai.

Ecco perché relegare la riflessione sul metodo scientifico alle aule dell’Università e ai partecipanti del corso è sembrato limitante. La rubrica #pocketsophy nasce perciò per portare gli spunti di riflessione trattati al corso anche all’esterno degli ambienti accademici. 

«Li abbiamo chiamati #pocketsophy perché sono piccoli, stanno in tasca col vostro cell e tengono svegli. Anche se non contengono caffeina » recita il post di apertura su Instagram. Insomma, piccoli momenti di riflessione, a portata di cell e perfetti nelle pause caffè.

Gilda Bozzi, Barbara Gianni, Chiara Merisio: la squadra di Yunik

Gilda Bozzi, Barbara Gianni, Chiara Merisio: la squadra di Yunik

gilda-bozzi-barbara-gianni-chiara-merisio-questa-la-squadra-di-yunik

Nella squadra di Yunik lavorano tre donne: Gilda Bozzi, Barbara Gianni e Chiara Merisio, esperte di robotica educativa, comunicazione, pedagogia.


Nelle attività proposte da Yunik, pedagogia, robotica e programmazione si mescolano assieme. A crearle e condurle sono Barbara Gianni, presidente dell’associazione, Gilda Bozzi e Chiara Merisio, rispettivamente responsabile del programma di robotica e formatrice.

È una squadra al femminile che da anni lavora con scuole di ogni ordine e grado. Soprattutto, però, è la prova concreta che robotica e programmazione non siano affatto una faccenda da maschi.

Secondo un report dell’UNESCO pubblicato nel 2017, tra gli iscritti in campo STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica) solo il 35% sono ragazze o donne. Ciò evidenzia come ci sia ancora molto da fare per sradicare pregiudizi e differenze legate al genere, anche in un ambito democratico come quello scientifico, ove dovrebbe vigere il principio che conta ciò che dici prima di chi sei.

Nel suo piccolo, Yunik si impegna anche su questo fronte: facendo conoscere ed apprezzare la robotica a bambine e bambine di ogni età, mostrando, attraverso i volti delle sue formatrici, che costruire, programmare e lavorare coi robot è un gioco da ragazze.

GILDA BOZZI

Laureata in Comunicazione Interculturale con una tesi dedicata alla robotica educativa, Gilda Bozzi è responsabile dei progetti e formatrice presso Yunik e il RobotiCSS Lab dell’Università degli Studi Milano-Bicocca. Assieme al prof. Datteri cura il corso di Logica e di Educational Robotics. Quando non monta o programma robot si dedica a gatti, tè e tisane. Non fatela arrabbiare.

BARBARA GIANNI

Esperta di comunicazione e marketing sociale, si è occupata di diritti umani, empowerment delle donne e cooperazione internazionale, dapprima come attivista, poi  lavorando per associazioni e fondazioni nell’ambito degli aiuti umanitari, anche con ruoli dirigenziali. Da alcuni anni si è dedicata alla povertà educativa e al gender gap nelle discipline STEM. Yunik è la seconda realtà non profit che ha contribuito a fondare e far crescere. È mamma di Andrea.

CHIARA MERISIO

Laureata in Scienze Pedagogiche, ha lavorato con bambine e bambini di ogni età, inclusi quelli adulti. Ha collaborato con il MUDEC per la realizzazione di una mostra sui robot, dal 2019 è formatrice Yunik. Per l’Università degli Studi Milano-Bicocca è stata tutor degli studenti e delle studentesse con DSA. Oggi insegna coding in una scuola superiore di Milano. Non mettetele il parmigiano sulla pasta.

Sono iniziate le prime due edizioni del corso di formazione

Sono iniziate le prime due edizioni del corso di formazione

Foto realizzate durante la prima lezione di Alla Scoperta degli Animali Robotici
Foto realizzate durante la prima lezione di Alla Scoperta degli Animali Robotici

Sabato 19 febbraio sono iniziate le prime due edizioni del corso di formazione incluso nel progetto Alla Scoperta degli Animali Robotici.

Rivolto a docenti, educatori ed educatrici della scuola Primaria e Secondaria di I grado, il corso ha come obiettivo rafforzare la conoscenza del metodo scientifico.

Alla Scoperta degli Animali Robotici infatti nasce come iniziativa di promozione della cultura scientifica, intensa non tanto come trasmissione di contenuti tecnici ma come una riflessione sul suo modo di operare.

Edoardo Datteri, referente scientifico del progetto, ha voluto ribadire le ragioni di questa scelta:

Viviamo in una periodo in cui lo scetticismo sulla scienza è palpabile. Ma non dobbiamo stupircene. Se manca una riflessione su come funziona la pratica scientifica, certi cambiamenti risulteranno inevitabilmente contradditori. Per chi conosce il funzionamento della scienza è perfettamente normale che una settimana esca un paper che dice una cosa e un mese dopo un altro che afferma l’esatto opposto. Fa parte del complesso meccanismo di costruzione e ricostruzione collettiva del sapere. Per chi non sa come funziona, questa è una contraddizione e le contraddizioni non vanno bene.

La prima parte del corso è dunque dedicata a ragionare su come il metodo scientifico viene raccontato nei libri di testo, su cosa significa spiegare un fenomeno per la scienza, su quanti tipi di risposte si possono dare a un bambino o a una bambina che chiede “perché?”.

Nella seconda, queste riflessioni saranno la base per un’attività pratica che, dalle aule dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, si trasferirà nelle classi dei partecipanti.

Sotto la guida degli insegnanti e dei tutor del progetto, gli alunni osserveranno un piccolo robot già programmato nel tentativo di comprenderne il comportamento.

Così facendo, non solo metteranno in campo abilità come il saper osservare, descrivere, proporre ipotesi, previsioni ed esperimenti da testare, ma ripercorreranno in maniera pratica e coinvolgente gli step fondamentali del pensiero scientifico.