Non Solo Memoria: Come l'Apprendimento Significativo Costruisce il Problem Solving
Non Solo Memoria: Come l'Apprendimento Significativo Costruisce il Problem Solving
Un'analisi da Novak a Jenkins: perché per risolvere i problemi complessi di oggi serve una didattica costruttivista.
1. Introduzione: La Conoscenza Inerte e la Conoscenza Viva
Esiste un paradosso ben noto nel mondo della formazione: quello dello studente che, dopo aver superato brillantemente un esame, si rivela incapace di applicare le nozioni imparate per risolvere un problema pratico e inedito. È lo studente che "sa tutto", ma non "sa fare nulla". Questo scollamento tra il sapere e l'agire è il sintomo di un fallimento pedagogico che la psicologia dell'apprendimento ha identificato da decenni.
La causa risiede nella distinzione, teorizzata da David Ausubel e sviluppata da Joseph D. Novak ("Costruire mappe concettuali"), tra due modi opposti di acquisire conoscenza.
Da un lato, l'apprendimento meccanico (o mnemonico) produce una conoscenza "inerte". Le nozioni sono come libri impilati alla rinfusa in una biblioteca buia: ci sono, ma sono difficili da trovare, impossibili da mettere in relazione e altamente soggetti all'oblio.
"Il più importante fattore che influenza l'apprendimento è la conoscenza che lo studente già possiede. Accertala e insegna di conseguenza." — David Ausubel (cit. in Novak, 2001)
Dall'altro lato, l'apprendimento significativo genera una conoscenza "viva". Come sottolinea Novak, questo è un evento psicologico attivo e deliberato. Avviene quando chi apprende sceglie di collegare le nuove informazioni ai concetti pertinenti (i "concetti subsuntori") già presenti nella propria struttura cognitiva. In questo processo, sia la nuova informazione che la struttura cognitiva esistente vengono modificate e arricchite. È il libro catalogato, connesso agli altri, pronto per essere usato per generare nuove idee.
Il paradosso è evidente: la ricerca psicopedagogica ha dimostrato che solo l'apprendimento significativo porta alla comprensione profonda, alla ritenzione a lungo termine e, soprattutto, al transfer, ossia la capacità di applicare il sapere per risolvere problemi inediti. Eppure, la nostra prassi didattica è ancora dominata dal modello meccanico.
Questo articolo dimostrerà come l'apprendimento meccanico sia strutturalmente incompatibile con il problem solving e come solo un approccio significativo possa costruire le fondamenta cognitive – la "mappa" – necessarie per affrontare problemi complessi.
Spunto di Riflessione
Pensa all'ultima volta che hai imparato qualcosa. Stavi "immagazzinando" un'informazione per un test (es. una data, una definizione) o stavi "collegando" un'idea a qualcosa che già sapevi, modificando la tua visione del mondo? Nel primo caso, probabilmente l'hai già dimenticata. Nel secondo, è diventata parte di te.
2. Definire il Problem Solving: Più che Trovare la "X"
Prima di procedere, è essenziale definire cosa intendiamo per "problem solving". Nel contesto dell'apprendimento meccanico, un "problema" è spesso un semplice esercizio di applicazione: memorizzo una formula (es. F=ma) e la applico per trovare la "x" quando mi vengono dati "m" e "a". Come chiarisce Novak, questo non è problem solving; è rievocazione meccanica.
Il vero problem solving, come evidenziato dalle ricerche riportate da Novak, è un processo cognitivo di ordine superiore che si attiva di fronte a situazioni inedite (mai viste prima), per le quali non esiste una soluzione pre-confezionata e memorizzata. Richiede un insieme di abilità complesse che l'apprendimento meccanico non può fornire.
Le 5 Abilità Chiave del Problem Solving
1. Analisi e Scomposizione
Capire la natura del problema e suddividerlo in parti gestibili, distinguendo i fatti noti dalle incognite.
2. Flessibilità Cognitiva
Riconoscere analogie e non rimanere fissati su un'unica strategia fallimentare (fissità funzionale).
3. Creatività (Legami Trasversali)
Combinare concetti e domini apparentemente distanti per generare ipotesi di soluzione originali.
4. Transfer (Trasferibilità)
L'abilità cruciale di applicare conoscenze acquisite in un contesto per risolvere un problema in un contesto diverso.
5. Gestione dell'Incertezza
Saper agire, prendere decisioni e testare ipotesi anche in assenza di informazioni complete e con il rischio di fallire.
"L'apprendimento meccanico è inadeguato per la risoluzione di problemi, tranne per quelli di routine [gli esercizi]... Il vero problem solving richiede che lo studente 'giochi' con la conoscenza, provando diverse combinazioni e trasformazioni dei concetti." — J. D. Novak (parafrasato da "Costruire mappe concettuali")
In sintesi, il problem solving non è estrarre un singolo dato da un archivio mentale; è la capacità di navigare l'intera mappa cognitiva che si è costruita significativamente, per tracciare un percorso nuovo e funzionale verso una soluzione.
Spunto di Riflessione: Esercizio vs. Problema
Pensa a un esercizio che hai svolto di recente (es. un quiz a crocette, un calcolo matematico di routine). Probabilmente avevi una procedura chiara da seguire. Ora pensa a un vero problema (es. "organizzare un viaggio con un budget limitato e preferenze diverse", "scrivere una tesi originale", "riparare un oggetto senza istruzioni"). Nel secondo caso, non c'è una "risposta giusta". Hai dovuto analizzare, connettere idee (transfer), gestire imprevisti (incertezza) e creare una soluzione. Il primo attiva la memoria meccanica, il secondo richiede apprendimento significativo.
3. Il Legame Cognitivo: Perché la Memorizzazione Fallisce
Il motivo per cui l'apprendimento meccanico è incompatibile con il problem solving non è una questione di opinione, ma un fatto neuro-cognitivo. Riguarda il "come" immagazziniamo le informazioni.
L'apprendimento meccanico, essendo "arbitrario" e "letterale" (Novak, 2001), archivia i dati in "silos" cognitivi. La formula di fisica è in un silo, la data storica in un altro, la regola grammaticale in un terzo. Questi silos non comunicano tra loro. Quando ci si trova di fronte a un esercizio (un compito di routine), la mente sa esattamente quale silo aprire per estrarre la nozione memorizzata. Ma di fronte a un problema (un compito inedito e complesso), la mente non sa quali silos aprire, né come combinare le informazioni contenute in silos diversi. La conoscenza è presente, ma è inerte: inutilizzabile.
L'apprendimento significativo, al contrario, non crea silos, ma costruisce una mappa cognitiva. Ogni nuova informazione viene attivamente collegata (o "assimilata") ai "concetti subsuntori" già esistenti. Questo processo crea una rete ricca, flessibile e interconnessa. Il problem solving, in quest'ottica, è l'attivazione di questa rete. È la capacità di "navigare" la mappa, attivare connessioni multiple e trovare "legami trasversali" (Novak) tra concetti apparentemente distanti (l'essenza della creatività).
Strutture Cognitive a Confronto
Apprendimento Meccanico
Metafora: La "Biblioteca-Silos".
Struttura: Conoscenze isolate, non comunicanti.
Risultato: Conoscenza inerte. Fallisce nel transfer e di fronte a problemi inediti.
Apprendimento Significativo
Metafora: La "Biblioteca-Mappa".
Struttura: Rete ricca, connessa, gerarchica.
Risultato: Conoscenza viva. Permette il transfer e la risoluzione creativa di problemi.
Le ricerche riportate da Novak sono esplicite: gli studenti che imparano usando metodi significativi (come la costruzione di mappe concettuali) mostrano prestazioni significativamente superiori nei compiti di problem solving rispetto ai loro pari che hanno studiato in modo meccanico, anche quando entrambi i gruppi ottengono punteggi simili nei test mnemonici.
"Una struttura cognitiva ben organizzata, con chiara differenziazione tra i concetti, è la base per il pensiero produttivo e per il problem solving... L'apprendimento meccanico, al contrario, inibisce attivamente il problem solving, poiché interferisce con le strutture cognitive rilevanti." — J. D. Novak (parafrasato da "Costruire mappe concettuali")
In sintesi, la memorizzazione fallisce perché è strutturalmente incompatibile con le abilità di analisi, creatività e transfer. L'apprendimento meccanico non è solo meno efficace per il problem solving: è un vero e proprio ostacolo cognitivo.
Spunto di Riflessione: La Conoscenza Inerte
Ti è mai capitato di studiare molto per un esame, imparando a memoria decine di definizioni o formule, per poi trovarti completamente bloccato di fronte a una domanda "strana" o a un problema che richiedeva di applicare quelle stesse nozioni in un contesto diverso? Quello è l'apprendimento meccanico in azione: i "silos" erano pieni, ma la "mappa" per usarli era inesistente.
4. L'Urgenza del Contesto: Perché il Problem Solving è Cruciale Ora
Se il legame cognitivo tra apprendimento significativo e problem solving è sempre stato valido, oggi è diventato un'urgenza non più ignorabile. L'apprendimento meccanico non è solo meno efficace: è diventato pericolosamente obsoleto.
Il motivo è che il "mondo" per cui era stato pensato – un mondo industriale, stabile, prevedibile e basato sull'esecuzione di procedure standardizzate – non esiste più. Come sostiene Luciano Floridi ne "La Quarta Rivoluzione", non viviamo più semplicemente con le tecnologie digitali; viviamo nell'"Infosfera". Questo è un ambiente ibrido dove la distinzione tra reale e virtuale, tra online e offline, è collassata nella nostra esistenza "onlife".
In questo nuovo ambiente, la conoscenza non è un corpo di fatti stabile da immagazzinare, ma un flusso costante e caotico da interpretare. La competenza chiave non è più il possesso di informazioni (che sono ovunque, a un click di distanza), ma la capacità di navigare criticamente questo flusso per risolvere problemi.
Dal Lavoratore Industriale al Cittadino dell'Infosfera
Il Modello Industriale (Obsoleto)
Ambiente: Stabile, prevedibile, offline.
Competenza Richiesta: Esecuzione precisa di procedure.
Apprendimento Funzionale: Meccanico (memorizzazione di procedure e fatti).
Il Modello dell'Infosfera (Attuale)
Ambiente: Fluido, complesso, incerto, "onlife" (Floridi).
Competenza Richiesta: Navigazione critica e creativa di problemi inediti.
Apprendimento Funzionale: Significativo (costruzione di mappe per il problem solving).
Questo è il punto focale anche di Mario Ceretti in "Umanità Mediale". Egli sostiene che l'insieme dei nostri modi d'essere si caratterizza ormai come "mediale". Non siamo più di fronte ai media, siamo dentro i media, e la nostra stessa identità diventa un "progetto" da costruire attivamente, e non un dato di fatto da preservare. In questo contesto, continuare a formare le menti attraverso la memorizzazione passiva significa creare individui disarmati, incapaci di progettare la propria esistenza mediale.
"La dimensione mediale dell'esistenza, infatti, può costituire un'oscura presenza quando essa sia 'subita' e sia vissuta senza riflessione. Solo un percorso educativo cosciente e mirato può portare a consapevolezza... La conoscenza è la chiave di volta per la saggezza digitale." — Mario Ceretti, Umanità Mediale (2020)
Vivere l'esistenza mediale in modo "subito", senza riflessione, è la conseguenza diretta di un apprendimento meccanico. Vivere l'esistenza mediale come un "progetto", costruendo "saggezza digitale", richiede le abilità di analisi, creatività e gestione dell'incertezza tipiche del problem solving, che a loro volta possono nascere solo da un apprendimento significativo.
Spunto di Riflessione: Il Sapere-Contenitore è Obsoleto?
Nel mondo "onlife", dove ogni informazione (fatto, data, formula) è accessibile in un istante tramite smartphone, che valore ha una formazione basata sul "possesso" mnemonico di quelle stesse informazioni? L'urgenza non si sposta forse sulla capacità di trovare, filtrare criticamente (un problema complesso) e connettere (problem solving creativo) questa abbondanza di dati?
5. I Problemi di Oggi: Le "New Literacy"
Se l'ambiente è cambiato, allora devono cambiare anche le competenze per abitarlo. Quali sono, esattamente, i "problemi" che l'Infosfera ci chiede di risolvere quotidianamente? Non sono più problemi lineari con una sola soluzione, ma sfide complesse e multimodali.
Henry Jenkins, in "Culture Partecipative e Competenze Digitali", le definisce le "Nuove Alfabetizzazioni" (New Literacy). È importante notare che queste competenze sono, nella loro essenza, complesse abilità di problem solving che non hanno nulla a che fare con la memorizzazione meccanica.
Mentre l'alfabetizzazione tradizionale era individuale e basata sulla ricezione (leggere e scrivere), le nuove alfabetizzazioni sono sociali, collaborative e partecipative. Ecco alcuni esempi chiave:
Le "New Literacy" come Abilità di Problem Solving
1. Il Gioco (Play)
La capacità di "entrare" in un problema, esplorare un sistema (come un videogioco o un nuovo software), capirne le regole e testare i limiti per raggiungere un obiettivo. È problem solving esplorativo.
2. La Simulazione
L'abilità di interpretare e costruire modelli dinamici dei processi del mondo reale. Richiede di capire le relazioni causa-effetto complesse, non di memorizzare un singolo fatto.
3. Intelligenza Collettiva
Saper aggregare e utilizzare la conoscenza distribuita del gruppo (es. su un forum, in un team di lavoro) per risolvere un problema che nessuno risolverebbe da solo.
4. Giudizio Critico (vs. Fake News)
La capacità di valutare l'affidabilità e la credibilità delle fonti. È un problem solving applicato alla veridicità in un mondo "post-verità" (Riva, 2018).
Il "Giudizio Critico" merita un focus. In un'epoca di apprendimento meccanico, il giudizio si basa sull'autorità ("l'ha detto il libro", "l'ha detto l'insegnante"). Nell'Infosfera, questo approccio è disastroso. Come analizza Giuseppe Riva ("Fake News"), la disinformazione prospera perché fa leva su risposte "meccaniche": i nostri bias cognitivi, le euristiche, e la ricerca di "riprova sociale" (se tanti lo condividono, è vero). Combattere le fake news è un'attività di problem solving che richiede apprendimento significativo: non memorizzare quali fonti sono "buone", ma capire perché e come l'informazione viene costruita e validata socialmente come "fatto sociale situato".
"I ragazzi di oggi possono essere tecnologicamente molto abili, ma spesso mancano delle competenze etiche e critiche necessarie per partecipare pienamente alla cultura digitale... La capacità di 'leggere' e 'scrivere' in modo critico è fondamentale." — Henry Jenkins (parafrasato da "Culture Partecipative")
Jenkins elenca anche altre competenze come l'Appropriazione (remixare contenuti), la Navigazione Transmediale (seguire una storia su più piattaforme) e il Multitasking Mediale. Nessuna di queste competenze può essere imparata meccanicamente. Richiedono un ambiente di apprendimento costruttivista, collaborativo e basato su problemi reali: in una parola, un apprendimento significativo.
Spunto di Riflessione: Competenze "Scolastiche" vs. "Reali"
Pensa alla tua giornata tipo. Quante volte hai dovuto giudicare una fonte online, collaborare con altri in un team, o navigare tra diverse app e siti per trovare un'informazione (problem solving)? E quante volte hai dovuto recitare a memoria una poesia? Il divario tra le competenze richieste dalla vita "onlife" e quelle allenate dalla didattica meccanica è ormai una voragine.
6. Il "Come": La Pedagogia del Problem Solving
Se l'apprendimento meccanico è l'ostacolo e quello significativo è l'obiettivo, come si progetta per il problem solving? Non lo si può "spiegare" con una lezione frontale (sarebbe un paradosso). Lo si può solo allenare attraverso due approcci complementari: gli strumenti cognitivi per "visualizzare" il pensiero (Novak) e il metodo costruttivista per "agirlo" (Buckingham).
6.1. Gli Strumenti per "Vedere" il Pensiero (Novak)
L'autore di "Costruire mappe concettuali" (2001) offre strumenti specifici per "rendere visibile" il pensiero significativo, costringendo la mente a passare dall'accumulo passivo alla connessione attiva. Questi strumenti sono essi stessi un allenamento al problem solving.
Mappe Concettuali
Forzano a identificare gerarchie (cosa è più importante) e legami trasversali (connessioni creative tra aree diverse). Questi legami sono la visualizzazione stessa del transfer cognitivo.
Diagrammi a V
Strumento per risolvere problemi di laboratorio, che aiuta a connettere la "domanda focale" (il problema) con la teoria concettuale (il perché) e la metodologia (il come).
Organizzatori Anticipati
Concetti-ponte, più ampi, forniti prima della lezione. Preparano la struttura cognitiva, creando "ganci" a cui le nuove (e più specifiche) informazioni possono ancorarsi significativamente.
6.2. Il Metodo per "Agire" il Pensiero (Buckingham)
Se gli strumenti di Novak allenano la struttura, la Media Education offre la perfetta incarnazione pedagogica di questo principio: la "pedagogia della produzione" (Buckingham, 2006). Realizzare un breve video, un podcast o un progetto di youth media è, di fatto, un compito di problem solving complesso. Lo studente deve analizzare il tema, scegliere il linguaggio, trovare soluzioni tecniche, collaborare (Jenkins).
Come sottolinea Buckingham (Cap. 4), l'apprendimento non avviene nel prodotto finito (che è solo un "passo intermedio"), ma nel "ciclo riflessivo" che la produzione innesca. È un ciclo costruttivista che genera apprendimento significativo.
Il Ciclo Riflessivo della Produzione
1. AZIONE
Si produce (es. girare un video).
2. PROBLEMA
Si incontra un ostacolo (es. "l'audio è pessimo").
3. RIFLESSIONE
Ci si distacca e si analizza ("Perché non funziona?").
"La riflessione è dunque un aspetto centrale e indispensabile del lavoro pratico... Piuttosto che «fare la teoria» e poi fare il lavoro pratico per dimostrarla... si potrebbe usare il lavoro pratico in modo deduttivo come mezzo per generare fresche e nuove idee teoriche." — David Buckingham, Media Education (Cap. 4, p. 152)
Spunto di Riflessione: Il Valore Pedagogico dell'Errore
Nel modello meccanico, l'errore è un fallimento da sanzionare con un voto negativo. Nel modello significativo/costruttivista (Buckingham), l'errore è il momento pedagogico più alto. È il problema concreto che costringe lo studente a una ristrutturazione significativa (Novak) della propria mappa cognitiva per trovare una soluzione. La pedagogia del problem solving non ha paura dell'errore: lo usa come trampolino.
7. L'Obiettivo Finale: Dall'Agency alla Cittadinanza Attiva
Arriviamo così al fine ultimo di questo percorso pedagogico. Perché formiamo al problem solving? La risposta della Media Education è chiara: non per creare ingegneri più efficienti o lavoratori più flessibili, ma per formare cittadini più liberi.
La Competenza Mediale, come delineata da Celot, Franceschetti e Salamini ("Educare ai Nuovi Media"), non è un punto d'arrivo, ma un percorso a tre livelli. L'apprendimento meccanico può forse supportare il Livello 1. Ma è solo l'apprendimento significativo, con la sua capacità di costruire il pensiero critico e il problem solving, che permette il salto cruciale dal "sapere" al "saper fare critico" (Livello 2) e infine al "saper agire sociale" (Livello 3).
I 3 Livelli della Competenza Mediale
1. Accesso e Utilizzo
"Scrivere con i media". Il livello tecnico-pratico. L'apprendimento meccanico può bastare per imparare un software.
2. Comprensione Critica
"Leggere i media". Decostruire, analizzare, giudicare (Giudizio Critico di Jenkins). Richiede apprendimento significativo.
3. Partecipazione
"Partecipare alla vita pubblica". Usare i media per agire. Richiede problem solving e agency.
Il Livello 3 è il dominio dell'Agency. Agency non è solo "capacità di fare", ma è la consapevolezza di poter agire sul mondo e la competenza per farlo in modo efficace. È la trasformazione dell'individuo da oggetto della comunicazione a soggetto della propria esistenza mediale (Ceretti). Questa agency si manifesta concretamente nella Cittadinanza Attiva.
L'Agency
La capacità di agire intenzionalmente nel mondo. È il prodotto del problem solving: uso la mia mappa cognitiva (apprendimento significativo) per risolvere un problema sociale, non solo scolastico.
La Cittadinanza Attiva
È l'agency in pratica. Esempi: Youth Media (i giovani creano media per la loro comunità), Citizen Journalism (i cittadini riportano eventi ignorati dai media mainstream), e-participation (uso dei canali digitali per l'attivismo).
L'apprendimento meccanico crea consumatori passivi o, nel peggiore dei casi, "esecutori" che ripetono slogan (Riva). L'apprendimento significativo, costruendo il problem solving, ci dà gli strumenti per analizzare criticamente la realtà e, come conclude David Buckingham nel suo "Manifesto per la Media Education", per fare il passo successivo.
"L'istruzione può svolgere un ruolo cruciale... In definitiva, l'educazione dovrebbe fare molto di più che semplicemente consentirci di comprendere e affrontare la realtà esistente: dovrebbe anche incoraggiarci a esplorare alternative diverse e a richiedere il cambiamento." — David Buckingham, Un Manifesto per la Media Education (2020)
Spunto di Riflessione: Consumatore o Cittadino?
Un apprendimento meccanico dei media ci insegna a essere "consumatori" efficienti: quale social usare, come postare una foto. Un apprendimento significativo ci forma come "cittadini": perché questa piattaforma è gratuita? Come vengono usati i miei dati? Quali voci vengono silenziate da questo algoritmo? E, soprattutto, cosa posso fare io per cambiarlo?
8. Conclusione: Costruttori di Mappe, non Magazzinieri di Fatti
Il paradosso da cui siamo partiti trova così la sua spiegazione. L'apprendimento meccanico non è un "metodo" pedagogico alternativo: è un'abitudine didattica, figlia dell'inerzia e della convenienza valutativa, che produce conoscenza inerte e ostacola attivamente lo sviluppo della competenza più richiesta dal nostro tempo: il problem solving.
L'apprendimento significativo non è solo "meglio": è l'unica via per costruire le mappe cognitive (Novak) flessibili, creative e interconnesse che ci permettono di navigare un problema inedito. Senza questa mappa, la conoscenza, per quanto vasta, rimane un magazzino di fatti inutilizzabili.
Nell'Infosfera (Floridi), dove l'esistenza è "mediale" (Ceretti) e le competenze richieste sono la collaborazione (Jenkins) e il giudizio critico (Riva), la posta in gioco non è più il voto di un esame, ma la capacità di essere cittadini attivi. La pedagogia della produzione (Buckingham) ci mostra la via: usare l'azione e l'errore come motori per una riflessione che costruisce senso.
Il ruolo dell'educatore oggi, quindi, non è più quello di essere un "magazziniere" che riempie contenitori passivi. È quello di essere un "cartografo": un mentore che insegna agli studenti a disegnare le proprie mappe, dando loro gli strumenti non per ripetere il noto, ma per navigare coraggiosamente l'ignoto.
9. Bibliografia di Riferimento
Le analisi e le citazioni presenti in questo articolo sono basate esclusivamente sulle seguenti:
- • Buckingham, D. (2006). Media Education: Alfabetizzazione, apprendimento e cultura contemporanea. Trento: Erickson.
- • Buckingham, D. (2020). Un manifesto per la media education. Milano: Mondadori Università.
- • Celot, P., Franceschetti, R., Salamini, E. (2018). Educare ai Nuovi Media. Percorsi di cittadinanza digitale per l'Educazione civica. Milano: Pearson.
- • Ceretti, M. (2020). Umanità mediale. Teoria sociale e prospettive educative.
- • Floridi, L. (2017). La quarta rivoluzione: Come l'infosfera sta trasformando il mondo. Milano: Raffaello Cortina Editore.
- • Jenkins, H. (2006). Culture partecipative e competenze digitali.
- • Novak, J. D. (2001). Costruire mappe concettuali: Strategie e metodi per utilizzarle nella didattica. Trento: Erickson.
- • Riva, G. (2018). Fake news. Vivere e sopravvivere in un mondo post-verità. Bologna: il Mulino.
- • Appunti dal corso di Educazione e Nuovi Media (2023). UTIU - Università Telematica Internazionale Uninettuno.
© 2025 Sara Passaro. Tutti i diritti riservati.
Commenti
Posta un commento