Apprendimento e Precision Teaching (PT) - AARBA

Apprendimento e Precision Teaching (PT)

A proposito di apprendimento, non sono in molti a sapere che il Precision Teaching (PT) è probabilmente la metodologia didattica più efficace mai inventata dall’uomo. A saperlo sono, o dovrebbero esserlo, soprattutto coloro che operano nell’ambito della Scienza del Comportamento o Analisi Comportamentale Applicata (Applied Behavior Analysis – ABA), disciplina che non a caso veniva inizialmente chiamata anche Psicologia dell’Apprendimento. Sviluppata da Ogden Lindsley, allievo diretto di B.F. Skinner ad Harvard e poi docente dalla prodigiosa carriera accademica trentennale presso l’University of Kansas, tale metodologia mira all’apprendimento di nozioni e abilità da parte del discente attraverso l’uso autonomo e personalizzabile di Teaching Machines. Le Teaching Machines, una sorta di precursori degli attuali computer ideati in ambito educativo da Skinner & Co., sono infatti usate con successo da oltre 60 anni per far acquisire la fluenza (“fluency") di risposta in una determinata attività o compito.

Il concetto di base è infatti che, rispondendo all’antecedente (A) erogato dalla macchina in funzione della storia di apprendimento dell’individuo, lo studente emetta un comportamento (B) che gli permetta di ottenere diverse conseguenze (C) che ne aumenteranno o diminuiranno le probabilità di ricomparsa in futuro e dunque l’apprendimento. Conseguenze come, da un lato, feedback visivi/sonori/tattili istantanei sulla correttezza di risposta e, dall’altro, feedback differiti sotto forma grafica (standard celeration chart) che grazie a una scala logaritmica permetta di apprezzare variazioni nel tempo anche minime per quanto riguarda la precisione di risposta e la velocità di risposta.

Si tratta insomma di macchine, oggi programmi o app, che misurano e tengono traccia di parametri comportamentali fondamentali per conoscere il livello contingente di formazione del discente, nell’ottica di fargli acquisire dei veri e propri automatismi (automatismo = comportamento corretto emesso con tempo di reazione prossimo a 0-1 secondi).

Da questo risulta facile intuire le enormi potenzialità del Precision Teaching, non solo in ambito educativo classico (con disabilità o sviluppo normotipico) ma anche di addestramento per una miriade di lavori la cui efficienza è da ricondursi alla tempestività dell’azione; in altre parole, lavori in cui fare la cosa giusta al momento giusto, può davvero essere questione di vita o di morte.

Come mai il Precision Teaching è così poco noto e diffuso allora? Innanzitutto va detto che negli ultimi anni sempre più programmi e app legati all’apprendimento di abilità (es. lingue straniere) sfruttano algoritmi assai simili con discreto successo, quindi non è esatto dire che il Precision Teaching non sia diffuso. Che non sia molto noto è invece opinione condivisibile, e ciò può essere probabilmente giustificato dagli oneri di preparazione di questo diverso sistema educativo, e dall’enorme radicamento culturale e socio-economico degli approcci formativi tradizionali. Nel primo caso, va infatti detto che la predisposizione del Precision Teaching richiede non solo la conoscenza di una materia o disciplina nei minimi dettagli da parte del progettatore, ma anche una significativa quantità di tempo per suddividere gli argomenti in tantissime sessioni discrete brevi e di difficoltà crescente e per poi “costruirle" di conseguenza all’interno del programma. Nel secondo caso, non va dimenticato che, nonostante gli studi dimostrino come la fluenza di risposta acquisibile attraverso il Precision Teaching sia di gran lunga superiore a quella derivata da una o più lezioni frontali classiche, la nostra società abbia cristallizzato nelle Scuola e Università uno status quo che risulta molto difficile rivoluzionare nella sua interezza senza una concreta spinta all’innovazione dalle Istituzioni.

La maggior parte dei programmi di Precision Teaching sono infatti ad oggi sviluppate, possedute e utilizzate da singoli enti o associazioni, proprio come AARBA con il suo software PT Inspector, che viene messo a disposizione dei partecipanti al Corso di Alta Formazione in Behavior Analysis o di aziende italiane ed europee nell’ambito di progetti di collaborazione e miglioramento.

Direttore dell'area Apprendimento

Prof. Silvia Perini

Ex Preside della Facoltà di Psicologia dell'Università degli Studi di Parma.

Tel. 0521 034820

E-mail silvia.perini@unipr.it