Valéry Psyché al Convegno Internazionale 10-11 Febbraio

//Valéry Psyché al Convegno Internazionale 10-11 Febbraio

Chi è Valéry Psyché?

Valéry Psyché, Prof. Ordinario all’Università TELUQ, Quebec, Canada e ricercatore nel centro LICEF.

La Prof.ssa Psyché è specializzata nell’apprendimento potenziato dalla tecnologia, nella progettazione didattica, e nell’Intelligenza Artificiale applicata all’educazione.  Ha un dottorato in informatica cognitiva  rilasciato dall’università di Quebec di Montreal (UQAM).  Alla TELUQ, ha svolto una borsa post dottorato sulle comunità virtuali di pratica, e successivamente, ricerche post-dottorato nel campo dell’ingegneria delle conoscenze presso il laboratorio d’informatica, robotica e microelettronica (LIRMM) dell’Università di Montpellier (Francia) e nel campo dell’ingegneria ontologica presso l’Istituto di Ricerca Scientifica e Industriale (ISIR) dell’Università di Osaka (Giappone).  Ha ricevuto la laurea triennale in fisica presso l’università di Grenoble-Alpes (Francia) e la Magistrale in fisica presso l’UQAM.  Ha conseguito un Diploma di Studi Superiori Specialistici in tecnologia dell’educazione all’Università TELUQ, Quebec, Canada e un certificato in Tecnologie Informatiche presso la McGill University.

Prima di diventare docente universitario, ha lavorato per numerosi anni come progettista della didattica, ricercatore indipendente e coordinatore dei docenti.

La sua ricerca si focalizza sull’ingegneria ontologica, l’analisi delle comunità virtuali di pratica o di apprendimento, i sistemi intelligenti di tutoraggio  e in generale, l’Intelligenza Artificiale applicata all’educazione


Abstract: Instructional design per un Apprendimento Adattivo Intelligente 

Key Words: Instructional Design, Teorie dell’Insegnamento e dell’apprendimento, Ambienti per l’Adaptive Learning, Stili di Apprendimento

L’Apprendimento Adattivo è la traduzione letterale di “Adaptive Learning” che si traduce meglio in “insegnamento adattivo” perché gli ambienti digitali di apprendimento si adattano al discente e non il contrario.  L’Apprendimento Adattivo è il processo di “costruzione del modello degli obiettivi del discente, delle sue preferenze e conoscenze  e di utilizzo dello stesso durante le sue interazioni con l’ambiente al fine di dare un feedback personalizzato oppure al fine di adattare contenuti e interfacce ai suoi bisogni di apprendimento” (Brusilovsky & Peylo, 2003).  L’adattamento si concretizza in tempo reale, utilizzando degli algoritmi di Machine Learning che fanno delle inferenze a partire dalle azioni dei discenti durante la sessione di apprendimento. Un esempio di inferenza è la diagnosi dei loro errori.  Più la macchina simula il comportamento di un tutor umano, più è “intelligente” Questo è definito tutore intelligente e l’apprendimento, apprendimento adattivo intelligente.

La natura “intelligente” di un ambiente digitale di apprendimento risiede nel fatto che è adattabile al discente.  Il concetto di adattabilità fa riferimento all’abilità dell’ambiente di apprendimento di modificare il suo comportamento in accordo alle inferenze fatte sulla base dei contenuti aggiornati del modello del discente, oppure sulla base del suo stato cognitivo, metacognitivo o emotivo.  L’apprendimento adattivo è il paradigma associato agli ambienti di apprendimento e ai sistemi tutoriali intelligenti (Carbonnell, 1970; Sleeman and Brown, 1981; Wenger, 1987).  Dai tempi della dimostrazione di Bloom (1984), sappiamo che il tutoraggio è due volte più efficace di qualsiasi altra forma di insegnamento tradizionale.  Questo fatto ha incoraggiato la sua applicazione in ambienti dotati di tutori intelligenti o in generale, nelle piattaforme e-learning adattive che siano intelligenti oppure no.  L’adattabilità di un ambiente di apprendimento intelligente (Intelligent Learning Environment – ILE) è attuata attraverso i dati educativi raccolti.  Di solito corrispondono a delle informazioni:

  • Sul profilo del discente, sulle sue strategie pedagogiche e aree di apprendimento
  • Provenienti dalle interazioni del discente con l’interfaccia ILE

Questi dati generalmente sono utilizzati per (Nkambou, Mizoguchi and Bourdeau, 2010)

  • Pianificare in modo dinamico gli obiettivi di apprendimento e le attività nel ILE
  • Configurare la sua interfaccia, la sua presentazione e le sequenze di attività
  • Guidare il discente attraverso un’attività oppure
  • Stabilire una diagnosi cognitiva sul discente

Come integrare l’apprendimento adattivo alla vostra didattica?

Chiaramente, è necessario mettere in atto un metodo di progettazione didattica (Instructional Design) per definire il livello possibile di adattamento, sulla base delle risorse umane e tecnologiche a disposizione nell’istituto. Durante questa conferenza, discuteremo dei parametri e dei passi su cui il docente e il team tecno-pedagogico può intervenire al fine di raggiungere un minimo di integrazione di apprendimento adattivo in un corso online, basato sull’approccio Learning Design.

2019-12-08T15:36:28+00:00

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