METODOLOGIE E TECNOLOGIE

 

E-LEARNING di Arturo Vanni[1] e Ferrante Formato[2]
Quando Alice è ancora nel paese delle meraviglie: e-learning asincrono a memoria distribuita con tecnologie low-cost

 

Sommario

L’e-learning è il futuro categorico dell’Educazione ma i più danno per scontato la disponibilità immediata ed illimitata dello stato dell’arte delle tecnologie di internetworking, come *DSL, satelliti e fibre ottiche. Probabilmente non è così. Il problema dell’ ”ultimo miglio” , per esempio, allontana dalle autostrade informatiche la gran parte delle utenze al di fuori dei centri urbani, creando un digital divide che, nei fatti, impedisce l’attuazione delle proposte degli ingegneri, [Andronico, Chianese, 2004] dei computer scientist [Costagliola 2003], e degli specialisti delle comunità virtuali di apprendimento [Ligorio 2002].

Pertanto, in questo lavoro analizziamo la possibilità di fare e-learning con tecnologie a basso costo, combinando le reti di computer con i mezzi di comunicazione tradizionali. Non sosteniamo, naturalmente, che si può fare e-learning per corrispondenza, ma proponiamo –con un’applicazione pratica all’arte del vino - che l’uso combinato di intelligenza locale, ottimizzazione, posta elettronica e snail-mail garantisce quanto meno la formazione auto-organizzata di una comunità virtuale di apprendimento.

 

 

Il problema dell’ ”ultimo miglio” e i paradossi dell’e-learning

L’E-learning emerge come un alter ego wildiano dall’incompletezza del sistema educativo. [Luhman & Schorr 1999] Il linguaggio universale della didattica – diventato tanto potente da descrivere sé stesso – si è scoperto incompleto e tenta una metamorfosi per evitare di rompere il suo specchio.

 Fare e-learning vuol dire apprendere su Internet. L’apprendimento è un processo bidirezionale che può essere sincrono o asincrono, a seconda che i segnali siano trasmessi –o meno- con un protocollo di sincronizzazione che forse nel migliore dei casi è il dialogo naturale tra allievo e docente. Questi metodi richiedono risorse. La voce umana ha uno spettro di circa 16 Khz che, per il teorema di Shannon –chiamato anche disuguaglianza di Nyquist-, richiede una larghezza di banda di almeno 32Kbit. I problemi si complicano quando ci sono anche da trasmettere le immagini. Le tecnologie attuali RealAudio e Microsoft Media Player richiedono almeno 50 Kbit di larghezza di banda per evitare il flickering delle immagini, che tradotto in Italiano vuol dire pressappoco “esaurimento nervoso di chi le guarda”.

D’altro canto, i gestori di comunicazioni forniscono agli ISP connessioni *.DSL solo su richiesta di almeno 1000 utenti, che esclude le regioni con densità abitativa inferiore ai 15.000 abitanti per Km quadrato. Le zone in cui si realizza questa densità sono una piccola percentuale della superficie nazionale –concentrate intorno alle aree metropolitane come Napoli, Roma, Milano –e sono quelle in cui il sistema educativo tradizionale ha il suo core-business. Per intendersi, nessuno studente romano della Sapienza ha validi motivi -finora- per seguire a distanza un corso che si tiene nella propria città.

L’e-learning acquista valore aggiunto e senso educativo se utilizzato quando uno studente di una regione disagiata vuole seguire un corso di laurea in un’università prestigiosa come –ad esempio- Napoli. Ma qui interviene la Complessità che –cinica e bara – si produce nell’effetto dell’ “ultimo miglio” the last mile.

Questo nome sinistro, entrato nel noir scientifico, si relaziona a un fenomeno scoperto da Lorentz nel 1965 che ha portato allo studio sistematico dei fenomeni caotici. Proviamo a spiegarlo: il battimento affannato di un anziano transistor di commutazione nella più anziana delle centraline telefoniche del più sperduto villaggio-regolarmente ignorato dal capo-settore di Telecom- forza la larghezza di banda del dominio a 5 kbit/sec. Per il teorema del Min-flow nei grafi l’intera rete trasmette a 5 kbit/sec e –almeno nei casi in cui il più sperduto villaggio è risieduto dall’onorevole importante – si conclude che il battimento di un transistore di commutazione può causare un ciclone nel mondo politico di una metropoli.

Per l’e-learning, quindi si prospetta la condizione , un po’ pirandelliana, di essere possibile se inutile e impossibile se necessario.

 

Una soluzione pratica

Un canale di trasmissione è caratterizzato essenzialmente da larghezza di banda e periodo di latenza. In base a questi parametri, i canali si dividono in HLHB (High Latency High Bandwidth) e LLLB(Low Latency Low Bandwidth) [Wang & Alt. 2004]. Per esempio, una connessione su linea analogica commutata è una linea a banda stretta con bassa latenza, mentre un sistema di distribuzione di DVD che fa uso delle Poste Italiane è un canale a larga banda ed alta latenza HLHB. Per misurare il rendimento di un canale di trasmissione gli ingegneri hanno definito il throughput, che si misura moltiplicando la sua larghezza di banda per il periodo di latenza dei segnali.

Si osserva cosi’ che il throughput di un canale di trasmissione DVD+ la posta tradizionale è uguale a quello di una connessione *DSL soggetta a vincoli di tipo min-flow, come accade nelle normali connessioni a larga banda.

 Dal punto di vista del rendimento, trasportare 5 Gbyte con un DVD in un furgone postale e trasmetterli con un modem ADSL è considerato equivalente. La sensazione, non troppo ingannevole, è che in realtà sia più potente il furgoncino. Vediamo come trasformare questa sensazione in opportunità educativa.

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 1: Architettura Harvard per e-learning Low Cost

 

Chi lavora con i circuiti integrati micro-controllori PIC sa che nell’ architettura Harvard i dati e i programmi vengono tenuti separati. L’idea di e-learning a basso costo è la stessa: la combinazione di Internet e della posta tradizionale che utilizza due bus, un bus dati e un bus di controllo. Il bus a capacità più alta –la posta tradizionale e i DVD -viene usato per mandare i dati. Il bus a capacità più bassa, ma più veloce –Internet- viene usato per i segnali di controllo.

 

Nel nostro modello l’unità di controllo è il learning hub [Papert , Cavallo 2002]. Come asserito da Wang, [Wang, 2004] il contenuto dei corsi sviluppati nel learning hub può essere riusato in molti posti. L’e-learning ottimizza i costi del personale docente rendendo inutile la dispersione di personale specializzato in tante piccole scuole.

Inoltre, I contenuti dei corsi sono scalabili e possono raggiungere un bacino di utenti diversificato. Nel mondo –con buona pace delle teorie di Comenio e come insegna il Presidente degli Stati Uniti - ci stiamo abituando al fatto che i mestieri tendono a essere tramandati di padre in figlio.

Di conseguenza, il tirocinio pratico si sostituisce sempre di più con l’istruzione e il tempo per imparare interferisce con i tempi della “scuola” istituzionale.

 

La potenzializzazione di un learning hub

Potenziare didatticamente un learning hub non richiede tecnologie costose. E’ opportuno utilizzare l’intelligenza locale, sia in termini di macchine che di risorse umane.

·                   Un docente può rendere di più se i suoi ruoli sono maggiormente differenziati. Riteniamo, ad esempio, che la correzione degli esercizi standard può essere scorporata senza troppi danni dalle attività di un docente bravo nella didattica. In questo caso la correzione degli esercizi può essere delegata, ad esempio agli studenti [Ligorio 1996] o –forse meno pericolosamente - agli studenti più anziani [Wang, 2004]. Lo stesso autore osserva che per la valutazione differenziata è bene individuare dei pattern nel processo di apprendimento che siano facilmente identificabili.

·                   L’ orario delle lezioni –incubo dei docenti e feticcio degli impiegati amministrativi- può essere sostituito [Wang 2004] con i diagrammi di Gant. Quando le aule non sono più essenziali non ha più senso combattere per averle. E’ forse più importante ottimizzare l’emploi du temps di un valido docente e di una serie di tutor per la correzione degli esercizi.

·                   Uno staff locale che non sia necessariamente fluente nei dettagli dei contenuti, che gestisce diverse funzioni logistiche come la gestione delle attrezzature, degli studenti e la gestione amministrativa. Si possono adoperare gli stessi studenti esperti. L’idea non è tanto di permutare i ruoli in una comunità di apprendimento, ma di creare un ciclo auto-sostenuto che valorizza le risorse umane.

·                   Usare interfacce intelligenti uomo-macchina vuol dire sostituire la trasmissione dei dati con quella dei segnali di controllo. Ad esempio, sostituendo il video di un docente con un avatar VRML si scende di un fattore 1000 nella velocità di trasmissione. L’ambiente di apprendimento Euroland [Ligorio 2000] va in questa direzione, sebbene sia basato su una tecnologia client server in cui sia la visualizzazione che l’aggiornamento dei mondi 3D è prima calcolata sul server e poi trasferita al client. Nel caso in cui la linea è più lenta di 50 kbit/sec l’ambiente Euroland è praticamente inutilizzabile.

 

E-learning asincrono a memoria distribuita

 Nel nostro modello i segnali di controllo sono dei messaggi in posta elettronica a un tutor esterno inviati con una opportuna sincronizzazione. Abbiamo definito un set di messaggi che possono essere scambiati per posta elettronica. Essi servono a gestire il funzionamento auto-organizzato dell’intero sistema e riguardano l’invio, la ricezione e la sincronizzazione della fruizione dei Learning Object (LO) e il controllo della valutazione dei risultati dell’allievo.

 

Set di messaggi di controllo

Update

Aggiorna Una clip del learning object

Acknowledge

Conferma la ricezione del LO

Grant

Garantisci l’autenticità del LO

Assess

Vota il contenuto di un LO

Duplicate

Duplica il contenuto di un LO in un Local server

Alarm

Attesta l’indisponibilità di un referee

Forward

Inoltra un LO a un nodo di rete

Schedale

Schedula un LO

Erase

Cancella

 

Una comunità di apprendimento per i viticoltori del Greco di Tufo

Abbiamo applicato il nostro modello per costituire una comunità virtuale di apprendimento per i viticoltori del Greco di Tufo. La velocità di connessione del ISP alle utenze domestiche è, in queste zone, di 5kbit per secondo a causa della presenza di centraline di commutazione mai sostituite da diversi decenni. La bassa densità di popolazione non rende conveniente al gestore di comunicazione l’installazione di un canale *dsl. Abbiamo cosi’ deciso di adottare un sistema di e-learning asincrono a memoria distribuita.

Le possibili configurazioni di un’architettura di e-learning asincrono a memoria distribuita sono state studiate da Wang [Wang 2004]; in Figura 2 è riportato il loro principio di funzionamento da cui risulta che tale modellistica è rispondente al nostro caso. La figura 2(a) illustra un sistema in cui A e B sono due comunità di apprendimento locale serviti da una rete di connessione a larga banda che li connette al server S1 –un learning hub per piccoli comuni – che è connesso con la posta tradizionale al server a larga banda S2 -il server di un dipartimento universitario-.

                  Figura 2 architetture per l’E-learning asincrono a memoria distribuita

          

La figura (2b) è il caso in cui i piccoli comuni S1 e S2 hanno una rete a banda ristretta e usano la posta tradizionale per comunicare con learning hub –distretti scolastici- con disponibilità di connessione *.dsl. Infine, la figura 2(c) mostra una situazione mista in cui A e B sono piccoli comuni che si connettono con la posta tradizionale a learning hub provinciali che –a loro volta, potrebbero avere problemi di connessione con il resto dell’Internetworking.

 

Per mettere in pratica la comunità di apprendimento dei viticoltori del Greco di Tufo, abbiamo combinato lo scenario 2(b) con un modello di e-learning in the large descritto in [Vanni 2003]. In questo modello, il materiale didattico –i Learning Object- sono prodotti da una rete distribuita di fornitori di contenuto –content provider- e affluiscono alla comunità di apprendimento con un servizio fornito da Learning Service Provider certificati dagli stessi content provider. Per avere una buona rete distribuita di fornitori di contenuto, ci siamo messi in contatto con alcune Università che, nel mondo, si stanno specializzando nei corsi di viticoltura. In particolare, abbiamo contattato il Wine Marketing Research Group dell’University of South Australia, La Facoltà di Scienze dell’Università di Verona e School of Wine & Food della Charles Sturt University.

Per quanto riguarda i Learning Service Provider, data l’assenza in Italia di società che operano nel settore, abbiamo trasformato in LSP i partner esterni del WP1-LR2 del Centro di Eccellenza “Metodi e Strumenti per l’Apprendimento e la Conoscenza” dell’Università di Salerno, che nel corso dei tre anni di ricerca hanno fruito dei deliverable del nostro WorkPackage.

University of South Australia

Università di Verona

Charles Sturt

University

Disced , Università di Salerno

Learning service Providers

Learning HubConsorzio produttori del

Greco di Tufo

Learning Hub

Viticoltori dell’Aglianico

 

 

 

 

 

Bibliografia

Andronico E., Chianese A. E-learning: metodi, strumenti e esperienze a confronto, Liguori, Napoli, 2004

Costagliola G., Ferrucci F., Polese G., Scanniello G., A Visual Language for Designing and Presenting e-learning Activities”, in Proceedings of IEEE first International Conference on Information Technology: Research and Education (ITRE), August 10-13, 2003, Newark, New Jersey, USA

Ligorio M.B., Le comunità di Apprendimento: tutti apprendisti, tutti insegnanti, tutti scienziati, in Trentin G., Didattica in rete, Internet, telematica e cooperazione educativa, Garamond, Roma, 1996, pp. 71-72.

Luhmann N, Schorr K.E. Il sistema educativo. Problemi di riflessività Armando, Roma 1999.

Papert S, Cavallo D., The Learning Hub: Entry Point to Twenty First Century Learning (PDF)

http://learning.media.mit.edu/courses/mas713/ readings/ml_learning_hub_manifest.pdf, 2001

Vanni A. Formato F. Una nuova definizione di Learning Object, Atti del Convegno “Dopo Bruner, sviluppo Cognitivo e Qualità della Formazione” Ravello –Salerno , Ottobre 2003.

Wang R. Sobti S., Garg N, Ziskind E., Lai J., e Krishnamurthy K., Turning the Postal System into a Generic Digital Communication Mechanism. Proc. ACM SIGCOMM 2004. August 2004.

 

Ringraziamenti: grazie al professor Randy Wang del Department of Computer Science della Princeton University.

 

 

9 novembre 2004


[1] Prof. Arturo Vanni, Dipartimento di Scienze dell’Educazione, Università di Salerno

[2] Dott. Ferrante Formato, Centro di Eccellenza in Ingegneria del Software  RCOST, Università del Sannio