Realtà virtuale immersiva e valutazione degli apprendimenti. Una ricerca esplorativa in un istituto di istruzione superiore.

Realtà virtuale immersiva e valutazione degli apprendimenti. Una ricerca esplorativa in un istituto di istruzione superiore.

Introduzione: rivoluzionare l’educazione con la Realtà Virtuale

In un’epoca caratterizzata da innovazioni tecnologiche rapide e rivoluzionarie, una ricerca guidata da Massimo Marcuccio, Maria Elena Tassinari e Maria Vincenza Pistillo, dal titolo “Realtà virtuale immersiva e valutazione degli apprendimenti. Una ricerca esplorativa in un istituto di istruzione superiore”, ha aperto nuove porte nel campo dell’educazione, mostrando come la realtà virtuale immersiva (IVR) possa essere un potente strumento nella valutazione degli apprendimenti.

Questo studio, pubblicato nel luglio 2023, esplora nuovi territori nel dialogo tra tecnologia e didattica, ponendo le basi per una comprensione più profonda di come l’Immersive Virtual Reality possa influenzare le dinamiche tradizionali di insegnamento e apprendimento.

Obiettivi della ricerca

L’obiettivo principale della ricerca era indagare l’impatto dell’IVR sul processo di valutazione degli apprendimenti. In particolare, gli autori hanno voluto esplorare come l’ambiente virtuale modifichi l’interazione tra insegnanti e studenti durante le valutazioni orali, un elemento chiave nella didattica ma spesso trascurato nell’ambito della tecnologia educativa.

Questa indagine punta a svelare nuove potenzialità dell’IVR nella didattica, ponendo domande cruciali sull’efficacia e la natura delle valutazioni in un contesto così innovativo.

Metodologia utilizzata

Per esplorare questi interrogativi, gli autori hanno condotto un esperimento in un istituto di istruzione superiore, coinvolgendo cinque studenti in una lezione immersiva sull’apparato cardiocircolatorio.

Utilizzando visori Oculus Rift e il software ShareCare, gli studenti sono stati guidati in un viaggio virtuale attraverso il corpo umano, con un insegnante che li accompagnava in tempo reale. La valutazione è stata effettuata attraverso un’interazione diretta nell’ambiente IVR, unendo l’aspetto innovativo della tecnologia con le pratiche tradizionali di valutazione orale.

Analisi della letteratura

Dalla ricerca condotta da Marcuccio, Tassinari e Pistillo, emerge un’ampia varietà di riferimenti bibliografici che hanno contribuito a definire il contesto e a fornire basi teoriche per lo studio. Tra i vari autori citati, alcuni dei più rilevanti includono:

  1. Joughin (1998): Questo autore è fondamentale per la comprensione delle dimensioni della valutazione orale. Joughin ha identificato sei aspetti chiave: contenuto, interazione, autenticità, struttura dei quesiti, soggetto valutatore e oralità. Queste dimensioni hanno fornito una struttura per comprendere come le valutazioni orali possano essere condotte e valutate efficacemente.
  2. Anderson & Krathwohl (2001): Questi autori hanno rielaborato la tassonomia di Bloom, un modello ampiamente utilizzato per classificare gli obiettivi educativi. Nel contesto dello studio, questa tassonomia ha aiutato a definire gli obiettivi di apprendimento per la valutazione in IVR, focalizzandosi sui processi cognitivi di ricordare e comprendere e sulle conoscenze concettuali e fattuali.
  3. Schubert, Friedmann & Regenbrecht (2001): Il loro lavoro sull’esperienza della presenza in ambienti virtuali ha fornito strumenti per comprendere come gli studenti percepiscono la loro immersione nella realtà virtuale e come ciò influenzi la loro esperienza di apprendimento.
  4. Kourtesis, Collina, Doumas & al. (2019): Il loro studio sulla valutazione dei sintomi avversi nell’uso della realtà virtuale ha informato la scelta degli strumenti per misurare la percezione degli studenti e il loro malessere durante l’esperienza in IVR.
  5. Makransky et al. (2019), Dettori & Letteri (2021), Altomari (2023): Hanno esplorato l’inserimento di strumenti di valutazione tradizionali in ambienti di realtà virtuale, offrendo un contesto per comparare diversi approcci alla valutazione in IVR.
  6. Shute et al. (2017): Hanno introdotto il concetto di “stealth assessment”, ovvero la valutazione invisibile, che raccoglie dati in modo continuo e non intrusivo, una metodologia rilevante per il contesto dello studio.
  7. Cheng et al. (2019): Il loro lavoro sull’interazione insegnante-studenti in ambienti di realtà virtuale ha offerto spunti per analizzare le interazioni e i comportamenti in IVR.
  8. Johnson & Priest (2014): Hanno esaminato i principi del feedback nel multimedia learning, fornendo una base per comprendere come il feedback possa essere utilizzato efficacemente in ambienti virtuali.
  9. Bronfenbrenner & Morris (1998): Hanno proposto un modello ecologico per lo sviluppo umano, utile per comprendere il ruolo dell’ambiente, come quello virtuale, nel processo educativo.
  10. Wubbels & Brekelmans (2005): Il loro lavoro sulle interazioni in classe ha offerto un quadro per analizzare le dinamiche tra insegnanti e studenti, anche in contesti virtuali.
  11. Pontecorvo (1988) e Wertsch (1985): Hanno fornito una prospettiva teorica neovygotskiana sull’interazione verbale sociale come strumento per la facilitazione della conoscenza, rilevante per l’analisi delle interazioni in IVR.

Descrizione della ricerca

Durante l’esperimento, i ricercatori hanno osservato e registrato le interazioni tra gli studenti e l’insegnante nell’ambiente IVR, concentrandosi su come la valutazione orale si sviluppasse in questo contesto.

Hanno utilizzato videoregistrazioni per analizzare i comportamenti e le reazioni degli studenti, e questionari per misurare la loro percezione dell’esperienza. Questo approccio metodologico ha permesso di ottenere una visione complessiva e dettagliata dell’impatto della IVR sulla valutazione.

Risultati: i dieci pattern comportamentali nell’IVR

  1. Domande generali e specifiche: Qui, l’interazione inizia con domande ampie che invitano gli studenti a riflettere su concetti globali, seguite da domande più specifiche che richiedono risposte mirate. Questo approccio aiuta a valutare la comprensione generale e dettagliata dello studente.
  2. Navigazione guidata e libera: Questo pattern mette in luce l’importanza della guida dell’insegnante nell’esplorazione dell’ambiente virtuale, alternata a momenti in cui gli studenti possono esplorare liberamente. Questo equilibrio stimola l’autonomia dello studente pur mantenendo una struttura educativa.
  3. Feedback istantaneo e riflessivo: Il feedback istantaneo viene fornito immediatamente in risposta alle azioni o alle risposte degli studenti, mentre il feedback riflessivo viene dato dopo una pausa, permettendo agli studenti di riflettere prima di ricevere il riscontro. Questa variazione nel feedback favorisce sia l’apprendimento immediato che quello a lungo termine.
  4. Discussione collaborativa: Questo pattern enfatizza una conversazione bidirezionale tra l’insegnante e lo studente, promuovendo un ambiente di apprendimento collaborativo e interattivo. È un approccio che incoraggia gli studenti a esprimere le loro idee e a costruire attivamente la conoscenza.
  5. Riflessione guidata: Gli studenti sono invitati a riflettere sui concetti e a esprimere liberamente i loro pensieri, incoraggiando una comprensione più profonda e un’appropriazione personale del materiale di studio.
  6. Orientamento al contenuto: In questo pattern, l’attenzione si concentra sui dettagli specifici del contenuto IVR. L’insegnante guida gli studenti attraverso i punti chiave, assicurando che tutti gli aspetti importanti del soggetto siano esplorati e compresi.
  7. Valutazione formativa continua: La valutazione formativa continua avviene attraverso l’intero processo di apprendimento. Gli insegnanti valutano costantemente la comprensione e il progresso degli studenti, offrendo un feedback continuo e opportunità di miglioramento.
  8. Interazione studente-centrica: Questo approccio mette lo studente al centro del processo educativo. Gli studenti sono attivamente coinvolti nel loro percorso di apprendimento, con l’insegnante che funge da facilitatore piuttosto che da trasmettitore di conoscenza.
  9. Simulazione basata su esperienze: Gli studenti imparano attraverso la simulazione di esperienze reali all’interno dell’ambiente IVR. Questo approccio pratica favorisce un apprendimento esperienziale e immersivo, rendendo i concetti più tangibili e memorabili.
  10. Autovalutazione e feedback: Infine, gli studenti sono incoraggiati all’autovalutazione e alla riflessione sul proprio apprendimento. Questo permette loro di sviluppare competenze critiche e di auto-regolazione, elementi chiave per l’apprendimento autonomo.

Questi pattern dimostrano come l’IVR possa arricchire il processo di valutazione degli apprendimenti, offrendo agli insegnanti un ventaglio di strumenti e strategie per coinvolgere gli studenti in modi innovativi e significativi.

Attraverso questi diversi approcci, l’IVR può adattarsi a diversi stili di apprendimento e esigenze educative, rendendo l’esperienza di apprendimento più personalizzata e coinvolgente.

Conclusioni e scenari futuri: verso un nuovo orizzonte educativo

La ricerca di Marcuccio e colleghi si conclude con una serie di osservazioni significative e prospettive per il futuro. La capacità della IVR di arricchire la valutazione degli apprendimenti è stata chiaramente dimostrata attraverso i dieci pattern comportamentali identificati. Questi risultati aprono la strada a nuove metodologie didattiche, dove la tecnologia non è solo uno strumento ausiliario, ma diventa un integratore attivo e una componente essenziale dell’esperienza educativa.

Gli autori sottolineano il potenziale della IVR per creare ambienti di apprendimento più coinvolgenti e immersivi, che possono migliorare la comprensione e la ritenzione del materiale didattico. Inoltre, la personalizzazione dell’apprendimento attraverso scenari virtuali simulati offre opportunità senza precedenti per adattare l’educazione alle esigenze individuali degli studenti.

Tuttavia, gli autori riconoscono anche i limiti della loro ricerca. La dimensione ridotta del campione e le limitazioni tecniche legate all’uso della IVR, come la necessità di hardware specifico e l’adattamento alle diverse esigenze sensoriali degli studenti, sono fattori che necessitano di ulteriori indagini. Inoltre, è fondamentale considerare il potenziale impatto a lungo termine dell’uso della IVR sull’apprendimento e sul benessere degli studenti.

Verso un futuro innovativo nell’educazione

Guardando al futuro, lo studio di Marcuccio e colleghi pone le basi per una rivoluzione nell’ambito educativo. Con l’evoluzione continua della tecnologia IVR, ci sono ampie possibilità per ulteriori ricerche e sviluppi. Questo include l’esplorazione di come la IVR possa essere integrata in modo più ampio nei curricoli scolastici, il suo impatto sulla parità di accesso all’educazione e il suo ruolo nell’abbattere le barriere geografiche e sociali nell’apprendimento.

La ricerca mette in luce la necessità di studi più ampi e vari per esaminare l’efficacia della IVR in diverse discipline e contesti educativi. È essenziale esplorare ulteriormente come la IVR possa supportare non solo la valutazione, ma anche l’insegnamento, la motivazione e l’engagement degli studenti.

In conclusione, lo studio di Marcuccio, Tassinari e Pistillo non è solo un esame dell’attuale intersezione tra tecnologia e educazione, ma anche una visione entusiasmante di ciò che potrebbe essere possibile in un futuro prossimo. Con il suo approccio innovativo e i risultati promettenti, apre nuove strade per la didattica e la valutazione, anticipando un’era in cui la realtà virtuale diventa un pilastro fondamentale del processo educativo.

Riferimento bibliografico
Marcuccio M., Tassinari M.E., Pistillo M.V., “Realtà virtuale immersiva e valutazione degli apprendimenti. Una ricerca esplorativa in un istituto di istruzione superiore”, QTimes Journal of Education, Technology and Social Studies, Luglio 2023, ISSN: 2038-3282.

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