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Domande Surround Software che si adatta agli studenti
Sebbene le complessità della psicologia umana potrebbero non essere mai completamente spiegate, le società di Internet sembrano averne capito alcune parti. Tracciando milioni di utenti, Google, Facebook e la società di giochi Zynga hanno imparato a posizionare ogni pulsante Accetto, casella di testo e mucca virtuale per invogliare le persone a fare clic.
Una società chiamata Knewton , a New York City, sta ora cercando di utilizzare tecniche simili al servizio di un obiettivo probabilmente più lodevole: aiutare gli studenti a imparare più velocemente.
La startup, fondata nel 2008, offre corsi come la preparazione SAT e la matematica correttiva che sono principalmente rivolti a persone che stanno per iniziare o tornare al college. Sono offerti online da scuole tra cui l'Arizona State University. Lo scorso novembre, Knewton ha firmato un accordo per utilizzare la sua tecnologia nelle lezioni digitali prodotto dal colosso educativo Pearson .
Quando uno studente segue un corso offerto da Knewton, valutiamo continuamente le sue prestazioni, ciò che altri hanno fatto in precedenza con quel materiale e ciò che [loro] sanno, afferma David Kuntz, vicepresidente della ricerca presso Knewton. È un veterano del settore dell'istruzione che ha aperto la strada all'introduzione di algoritmi informatici nella progettazione di test standardizzati, come l'LSAT.
Knewton chiama il suo approccio apprendimento adattivo e tenere traccia delle domande che uno studente ha ragione o torto è solo il punto di partenza. Knewton, che ha raccolto 54 milioni di dollari di investimenti, afferma che il suo software monitora anche il tempo impiegato dagli studenti per rispondere a una domanda e se la rivisitano, e trae persino indizi dai movimenti del mouse di uno studente. Sappiamo se stanno agitando il mouse nel tentativo di decidere tra l'opzione A e C, afferma Kuntz.
È un approccio che, in linea di principio, potrebbe rendere i corsi online molto più potenti. Google e Amazon hanno trasformato il Web da una raccolta di documenti elettronici in un'efficiente potenza economica monitorando l'attività degli utenti e modificando il design per rendere le pagine più utili e i consumatori più propensi a fare clic sugli annunci o ad acquistare. I promotori dell'apprendimento adattivo affermano che tecniche analitiche simili possono essere applicate all'insegnamento.
Il software di Knewton utilizza i dati che raccoglie per cercare di guidare ogni studente attraverso il materiale nella sequenza che è più probabile che lo faccia aderire. A studenti diversi può anche essere insegnato lo stesso materiale in modi diversi, a seconda delle loro reazioni precedenti. Quando si insegnano le equazioni lineari, dice Kuntz, a uno studente potrebbe essere mostrata l'equazione ax + b = c e poi imparare che può essere tracciata come una linea. Per altri, potrebbe essere utile introdurlo prima come problema geometrico. Uno studente che in precedenza ha risposto bene alle informazioni espresse visivamente vedrebbe prima i grafici, non le equazioni. Knewton usa persino un modello di quanto velocemente gli studenti dimenticano le cose per decidere quando è necessaria una lezione di ripasso.
Ci sono ancora poche prove per dire se la tecnologia di Knewton effettivamente insegna meglio. L'azienda cita risultati impressionanti dall'Arizona State, dove il suo corso di matematica è stato introdotto nell'autunno 2011: i tassi di passaggio, ad esempio, sono aumentati dell'11 percento. Tuttavia, la tecnologia di Knewton non è stata ancora testata in un esperimento controllato che confrontasse gruppi di studenti che utilizzano e non utilizzano il software.
Tale convalida è importante, afferma Ken Koedinger, professore alla Carnegie Mellon University e direttore del Pittsburgh Science of Learning Center, perché Knewton si è posta una sfida molto più difficile di qualsiasi società di pubblicità online. La gente dice che Google fa questo e Zynga fa questo, ma stanno ottimizzando per una cosa molto locale: per farti tornare alla pagina Web, dice. Per Knewton, dice, c'è un reale pericolo di ottimizzare per la cosa sbagliata. Ad esempio, se le lezioni degli studenti sono ottimizzate per un avanzamento più rapido durante il corso, ciò potrebbe finire per produrre corsi più semplici, non più apprendimento.
Alcune delle ricerche di Koedinger sono state utilizzate da Carnegie Learning , una società indipendente dalla Carnegie Mellon che fornisce una sorta di ammonimento per Knewton. Nel 2010, una recensione del Dipartimento della Pubblica Istruzione degli Stati Uniti ha concluso che, nonostante alcuni studi positivi, i tutor cognitivi di Carnegie Learning non hanno avuto effetti visibili sul rendimento in matematica per gli studenti delle scuole superiori.
Knewton è un'azienda relativamente giovane e le sperimentazioni controllate richiedono tempo e denaro. Ma Richard Clark, professore di psicologia e tecnologia dell'educazione presso la University of Southern California, afferma che la vaghezza dell'azienda sui suoi metodi è preoccupante. Knewton afferma di adattare l'istruzione per ogni studente ma non condivide con nessuno le prove (se presenti) che usano per fondare gli adattamenti individuali, dice. Se stanno facendo un lavoro solido, perché non pubblicare o almeno indicare gli studi peer-reviewed che sono alla base del loro approccio?
Anche così, né Koedinger né Clark contestano l'idea che l'analisi di dati dettagliati sulle azioni degli studenti possa gettare una luce preziosa su ciò che rende l'insegnamento efficace, aiutando a determinare quale delle dozzine di teorie educative concorrenti è la migliore. Poiché la maggior parte dell'insegnamento avviene in classe, afferma Koedinger, i ricercatori semplicemente non sono stati in grado di misurarlo. Sappiamo che questo particolare insegnante ha buoni punteggi [test], dice, ma non sappiamo come lo stanno facendo.