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

Il webinar di Febbraio punta l'attenzione sulla Matematica illustrando un ambiente per la guida degli studenti allo studio di questa materia ostica ai più...

Per i soci Skill On LIne - che propone la Matematica Capovolta all'intero della sua piattaforma Aula 01 - mette a disposizinoe l'ambiente: da mettere alla prova!

Arrivederci al 9 febbraio!

Elita Serrao ci racconta del Challange Based Learning, strategia didattica promossa dagli Apple Distinguished Teachers durante gli eventi Challenge to Change I e II  di marzo e novembre 2015

18 gennaio 2016 - ore 21,00 - Aula Webinar Associazione EPICT