Potenziare l'apprendimento autoregolato nell'era digitale: ricerche e prospettive future

• Scritto da Paola D'Elia

Tale disponibilità continua consente di assumere il controllo del proprio apprendimento e di progredire al proprio ritmo. Inoltre, il chatbot è in grado di personalizzare l'esperienza di apprendimento in base alle esigenze e preferenze. Ad esempio, può adattare il livello di difficoltà delle attività in base alle prestazioni, o suggerire contenuti aggiuntivi rilevanti a interessi specifici. Questa personalizzazione garantisce l'interesse e l'impegno nell'apprendimento, aumentando così la probabilità di successo nel lungo termine. Questi strumenti innovativi non solo aiutano gli studenti a migliorare le proprie competenze, ma li trasformano anche in protagonisti attivi del proprio apprendimento. In particolare, uno strumento come MetaTutor (Azvedo et al., 2023) si distingue come un sofisticato strumento di tutoraggio progettato per catalizzare l'apprendimento autoregolato tra gli studenti universitari. Ciò è reso possibile grazie all'integrazione di agenti pedagogici, elementi di supporto virtuali che guidano e assistono gli studenti nel percorso di apprendimento. L'interfaccia utente di MetaTutor è progettata per essere interattiva e coinvolgente, offrendo agli studenti la possibilità di esprimere valutazioni metacognitive, ovvero riflessioni consapevoli sulla propria conoscenza e sulle strategie di apprendimento adottate. Questa funzionalità è implementata attraverso una palette di azioni di SRL, che viene visualizzata sul lato destro dell'interfaccia. La palette fornisce agli studenti un mezzo pratico per comunicare le proprie considerazioni e approcci al processo di apprendimento, consentendo loro di monitorare il progresso, esprimere giudizi sull'apprendimento e utilizzare strategie di apprendimento come riassumere, prendere appunti, fare inferenze, rileggere e generare ipotesi. Inoltre, gli studenti possono suddividere i loro obiettivi di apprendimento in sotto-obiettivi e monitorare il progresso verso il raggiungimento di ciascuno di essi. Questa integrazione di funzionalità metacognitive in una palette di azioni di MetaTutor mira a fornire agli studenti un ambiente interattivo e personalizzato per sviluppare le proprie abilità di auto-regolazione e migliorare l'efficacia del loro apprendimento. MetaTutor non solo funge da guida preziosa per gli studenti nel regolare autonomamente il proprio apprendimento, ma rappresenta anche uno strumento di monitoraggio avanzato, permettendo una comprensione dettagliata dei processi coinvolti nell'apprendimento autoregolato. L'interazione con gli agenti pedagogici in MetaTutor si rivela fondamentale per il successo degli studenti. Collaborare nella definizione di obiettivi, prendere appunti, sintetizzare il contenuto sono solo alcune delle azioni supportate da questo sistema intelligente. Le sfide, tuttavia, non sono da sottovalutare. Interagire con agenti pedagogici richiede una chiara definizione degli obiettivi, oltre a superare sfide teoriche (idee astratte o principi di base), metodologiche (metodi o approcci utilizzati) e analitiche (analisi dei dati). Ciò implica stabilire chiaramente cosa si vuole ottenere dalla collaborazione e affrontare le difficoltà legate a questi aspetti specifici. Questo approccio è fondamentale per garantire un'interazione efficace con gli agenti pedagogici nell'ambito dell'apprendimento autoregolato (Azvedo et al., 2023). Il progetto di Scheu e Benke (2022), d’altra parte, si propone di sviluppare un assistente digitale mobile, Amsl, per promuovere l'apprendimento autoregolato negli studenti universitari. Questo approccio innovativo cerca di colmare le carenze attuali, offrendo assistenza personalizzata attraverso dispositivi mobili. L'implementazione in corso comprende la selezione dei moduli e le schermate di chat, seguendo un Design Science Cycle che include la riflessione continua sulla definizione del problema, lo sviluppo del prototipo, la valutazione con gli studenti e la riflessione sui risultati. In sintesi, il costante passaggio verso modalità di apprendimento più flessibili richiede soluzioni avanzate per supportare l'apprendimento autoregolato degli studenti. Gli assistenti digitali, come MetaTutor e Amsl, emergono come risorse preziose, in grado di promuovere strategie di apprendimento autoregolato e contribuendo al successo accademico degli studenti universitari. La ricerca in questo campo è in costante evoluzione, richiedendo una consapevolezza continua delle sfide e delle opportunità offerte dalla tecnologia nell'educazione. Tuttavia, tra le limitazioni di tali strumenti, è importante considerare la necessità da parte degli educatori di possedere competenze informatiche di livello sufficiente per utilizzare e programmare efficacemente questi strumenti destinati all'apprendimento autoregolato degli studenti. Lo sviluppo della competenza digitale negli insegnanti, in particolare nella creazione di contenuti digitali, è una sfida significativa che deve essere affrontata (Garzón Artacho et al., 2020).

Conclusioni