Disponibile ai Soci il Dabatabase @bility e la registrazione del seminario sullo strumento e l'Universal Desgin of Learning. Buona visinoe a chi non c'era! 

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Come si dice in queste occasioni, "riceviamo e volentieri pubblichiamo" il ritaglio di giornale che testimonia l'iniziativa Youth4Earth che vede coinvolta come responsabile didattico la "nostra" Anna Nardi prof. di Matematica e Fisica a Vicenza.  

Siamo davvero "sul pezzo"! Febbraio è stato deciso (da metà febbraio a metà marzo, proprio come il nostro percorso associativo) dal Ministro Giannini come mese delle STEM (Science, Technology, Engeneering & Mathematics) ... per le ragazze, ma per noi è per tutti. A livello mondiale si sta sottolineando la necessità di una maggiore attenzione ad orientare gli studenti a considerare e amare le materie "STEM" e questa opportunità può essere data a tutti, quando si studiano tutte le materie. Abbiamo visto come il Coding può essere applicato per tutte le discipline (un algoritmo per fare l'analisi logica^ perché no? chi raccoglie la sfida di costruirlo in Scretch?) e facendo questo si allenano i ragazzi anche al pensiero logico, base per le discipline STEM. Per approfondire ancora una volta cosa sia il "Pensiero computazionale" ecco una risorsa Google.

(da: IMPARARE IL PENSIERO COMPUTAZIONALE, IMPARARE A PROGRAMMARE - tesi di laurea: http://www.olimpiadiproblemsolving.com/documenti/lodi_michael_tesi.pdf) 

Definizione: Il pensiero computazionale coinvolge una serie di abilit`a di problem-solving e tecniche che gli informatici utilizzano per scrivere i programmi, ma pu`o essere applicato ad ogni disciplina. Gli studenti che apprendono il pensiero computazionale iniziano a scoprire relazioni tra diverse materie e tra ci`o che si studia in classe e la vita al di fuori di essa.

Il pensiero computazionale include specifiche tecniche:

• Decomposizione (Decomp). Si tratta dell’abilit`a di spezzare un compito in “passi atomici”, cos`ı da poterlo spiegare a un’altra persona o ad un computer. Questo porta spesso a riconoscere pattern, a generalizzarli e quindi a progettare un algoritmo. Esempio: dando indicazioni stradali per casa nostra, stiamo decomponendo il processo di “andare da un posto ad un altro”.
• Riconoscimento di pattern (Gen). Si tratta dell’abilit`a di notare similitudini o differenze comuni che ci permettono di fare previsioni o ci portano a scorciatoie. E spesso la base per risolvere problemi ` e progettare algoritmi. Esempi: i bambini identificano pattern nella reazione degli educatori a loro comportamenti per capire cosa `e giusto e cosa `e sbagliato; le persone cercano pattern nell’andamento dei prezzi delle azioni in borsa per decidere quando comprare e quando vendere
• Generalizzazione di pattern e astrazione (Astr, Gen). Si tratta dell’abilit`a di filtrare informazioni non necessarie e generalizzare quelle che invece sono utili. Ci permettono di rappresentare un’idea o un processo in termini generali, cos`ı da poterlo utilizzare per risolvere problemi simili. Esempi: in matematica, formule generalizzate tramite variabili invece di numeri possono essere utilizzate per risolvere problemi con valori diversi; un’astrazione della Terra in termini di latitudine e longitudine ci aiuta a descrivere posizioni su di essa.
• Progettazione di algoritmi (Algo). Si tratta dell’abilit`a di sviluppare una strategia passo-passo per risolvere un problema. E basato sulle ` 1.6 Altre definizioni 15 abilit`a precedenti. Esempi: uno chef che crea una ricetta da seguire, uno studente che trova il minimo comune multiplo tra due denominatori di frazioni o che automatizza con un programma in Python il calcolo degli interessi su un debit