steve's

apprendimento digitale e dintorni

Piattaforme obbligatorie e non

Set
15

Dunque si inizia: in presenza ma lontani, a distanza ma connessi. I professionisti, le aziende, le associazioni, le fondazioni, le università e le scuole devono essere pronti in caso di X (con X=lockdown totale, ma anche dimezzamento dei docenti o degli studenti).
Nella Scuola e nell’Università italiane sono pochi (da quello che vedo) quelli che colgono l’occasione per riformare la maniera di apprendere e insegnare una volta per tutte, per esempio abbandonando il modello trasmissivo e adottandone uno di costruzione collettiva di conoscenza. Pochi hanno utilizzato questi mesi per risistemare il “capitale” di metodi, risorse, informazioni esistente ma frammentato e nascosto nelle teste o nei file dei docenti, in modo da renderlo accessibile, manutenibile, incrementabile, insomma usabile davvero. Ancora meno, mi pare, hanno ripensato la valutazione, arricchendola con elementi che derivano proprio dall’esistenza di un piano digitale comune dove studenti e docenti si muovono insieme.

Adesso però bisognerà scegliere il sistema di videoconferenza (che come si sa è IL canale deputato a tutto: formare, valutare, controllare, supportare, selezionare, anche se probabilmente nessuna scuola italiana è oggi in grado di reggere la connessione contemporanea di tutti gli studenti e docenti) ed, eventualmente, la piattaforma dove collocare i “contenuti didattici da far fruire”. Sic.

Quale piattaforma? Beh, naturalmente lo decide il dirigente, che però non necessariamente ha tutte le conoscenze tecniche e legali che servono. Forse si fa consigliare dall’animatore digitale, forse da un consulente esterno, oppure dai colleghi dirigenti più in vista. Oppure va sul sito del MIUR e poi torna trionfante: “Bisogna usare X, lo dice il Ministero!”. Allora, parliamone.

Nella pagina https://www.istruzione.it/coronavirus/didattica-a-distanza.html si trovano solo tre proposte di piattaforma: Google Suite, MS Teams e TIM Weschool. Visto? Ma se cliccate sul bottone “Continua a leggere” (che sarebbe stato meglio chiamare: inizia a leggere) magicamente appare un testo che dice:

Da questa sezione è possibile accedere a: strumenti di cooperazione, scambio di buone pratiche e gemellaggi fra scuole, webinar di formazione, contenuti multimediali per lo studio, piattaforme certificate, anche ai sensi delle norme di tutela della privacy, per la didattica a distanza. I collegamenti delle varie sezioni di questa pagina consentono di raggiungere ed utilizzare a titolo totalmente gratuito le piattaforme e gli strumenti messi a disposizione delle istituzioni scolastiche grazie a specifici Protocolli siglati dal Ministero. Tutti coloro che vogliono supportare le scuole possono farlo aderendo alle due call pubblicate dal Ministero che contengono anche i parametri tecnici necessari.

“Le “call” con i “parametri tecnici” stanno alla pagina https://www.miur.gov.it/web/guest/-/coronavirus-pubblicate-due-call-per-sostenere-la-didattica-a-distanza
I requisiti “tecnici” che devono avere le piattaforme sono presto detti:

“[…] tutte le piattaforme devono essere rese disponibili gratuitamente nell’uso e nel tutorial; la gratuità va intesa sia nella fase di adesione ed utilizzo dello strumento sia al termine di tale fase. Nessun onere, pertanto, potrà gravare sulle Istituzioni scolastiche e sull’Amministrazione;

  • per le piattaforme di fruizione di contenuti didattici e assistenza alla community scolastica: sicurezza, affidabilità, scalabilità e conformità alle norme sulla protezione dei dati personali, nonché divieto di utilizzo a fini commerciali e/o promozionali di dati, documenti e materiali di
    cui gli operatori di mercato entrano in possesso per l’espletamento del servizio;
  • per le piattaforme di collaborazione on line: qualifica di “cloud service provider della PA” inerente alla piattaforma offerta, ai sensi delle circolari Agid n. 2 e 3 del 9 aprile 2018.”

Insomma, prima di tutto servizio gratis ma con assistenza. Poi una divisione che a me sembra un po’ sospetta:

  • da un lato piattaforme per la fruizione di contenuti didattici e assistenza alla communità scolastica, che devono soddisfare requisiti più stringenti in termini di sicurezza, protezione della privacy;
  • dall’altro le piattaforma di collaborazione online, che NON hanno bisogno di soddisfare questi requisiti.

Indovinate in che categoria vanno certe piattaforme gratuite a cui sicuramente state pensando adesso?
Chi si può permettere questo tipo di offerta gratuita a tutte le scuole italiane? E’ un modo chiaro per estromettere ogni piccolo fornitore locale, ogni proposta fatta una piccola cooperativa di ex-studenti dell’istituto tecnico. E’ un modo per aumentare il monopolio e per rinunciare a promuovere una crescita del comparto in Italia. Ne ho già parlato qui.
A parte il fatto che ci sono dei requisiti di legge (GDPR) che nessuna circolare o nota ministeriale può aggirare, non c’è traccia del requisito “a codice sorgente aperto”. Che non è una bizza di qualche hacker fuori tempo massimo: la legge del 7 agosto 2012, n. 134 ha modificato l’art. 68 del codice dell’amministrazione digitale introducendo per tutta la PA l’obbligo di effettuare “analisi comparativa di soluzioni“, comprese quelle basata su software libero o codice sorgente aperto. Inoltre, nelle Linee Guida per l’adozione e il riuso del software da parte delle PA che sono in vigore dal 9 maggio 2019, si aggiunge, tra i criteri di valutazione, l’uso di dati aperti, di interfacce aperte e di standard per l’interoperabilità. Sarebbe ragionevole che questi criteri venissero ricordati, perché non sono curiosità o suggerimenti benevoli. Anche a prescindere dalla questione recente del Privacy Shield statunitense e della sentenza della Corte Europea che lo invalida.
Insomma, caro Dirigente, vogliamo farla, questa valutazione comparativa?

A proposito: i protocolli di intesa firmati nel 2020 stanno qua https://www.istruzione.it/ProtocolliInRete/Protocolli_Accordi.html

Sempre dalla pagina del MIUR si accede ad altri elenchi di iniziative, servizi, insomma cosa che dovrebbero aiutare le scuole sull’onda del #damosenamano. Come https://www.istruzione.it/coronavirus/didattica-a-distanza_altre-iniziative.html dove ci sono delle pubblicità a società e servizi, oppure quello delle proposte universitarie https://www.istruzione.it/coronavirus/didattica-a-distanza_uni-afam.html dove si trova lo stesso livello di “valutazione”. Se poi si vuole raggiungere l’apice, si legga l’elenco dei servizi di solidarietà digitale offerti questa volta da MITD e Agid, ma linkato sempre nella pagina MIUR: https://solidarietadigitale.agid.gov.it/#/ dove c’è, francamente, la qualunque.
Insomma: a oggi, non c’è uno straccio di niente che dica che la piattaforma X è adatta mentre la Y no.


Così mi pare si possa dire. Magari mi sbaglio.

Una Lente per osservarli tutti

Ago
19

Repubblica online, Stazione Luna, rubrica a cura di Riccardo Luna. L’articolo di oggi 19 Agosto 2020 si intitola “Lens, la app che ti farà i compiti di matematica (e che si svela il senso di Google)” (proprio così, magari lo correggeranno in seguito). L’ho letto subito con grande interesse, conoscevo Lens ma non sapevo che si occupasse di educazione.
La frase finale del titolo, è ancora più attraente: Lens si svela essere il senso di Google?
Premetto che non ce l’ho particolarmente con Luna, ma che anzi gli sono grato perché i suoi brevi post mi permettono di riprendere in mano e approfondire delle questioni importanti, anche se il modo in cui le presenta è sempre un po’ troppo semplice e non mi convince del tutto. Forse non è un caso, è la forma che ha scelto per la sua rubrica, e non gli si può chiedere di scrivere diversamente. In poche righe, e per un lettore medio, deve presentare un pezzo del mondo di oggi come se fosse domani, per poi chiudere con una strizzatina d’occhi per dire che lui non ci crede fino in fondo. Stavolta parla dell’intelligenza artificiale applicata all’educazione. Riporto il suo testo integralmente, in corsivo; il resto sono i miei commenti.

Sono abbastanza sicuro che la app preferita dai ragazzi in autunno non sarà un social network di selfie e stories tipo Instagram, o di balletti e sfottò come Tik Tok, e nemmeno l’eterno Whatsapp. Sarà una app di matematica. Una app che risolve i compiti di matematica più complessi semplicemente inquadrandoli con la telecamera dello smartphone. Sarà Google Lens. Google Lens esiste da un paio di anni ormai, ma la funzione “risolvi il problema di matematica” è appena stata annunciata.

Google Lens fa parte dei servizi di Google a doppio senso. Ovvero: inquadrata un’immagine, fornisce un aiuto nella ricerca di immagini similari, collegandole poi ad informazioni testuali. Ma contemporaneamente, utilizza l’esperienza degli utenti che l’hanno scaricata (oltre un milione, secondo Play) per migliorare il riconoscimento delle immagini, premiando la risposta scelta dagli utenti umani in modo che abbia più probabilità di essere riproposta in futuro. E’ quello che succede con i Captcha che ci chiedono di riconoscere immagini di ponti, autobus e strisce pedonali acquisite tramite Google Street View per dimostrare che siamo umani, e nel frattempo migliorano il servizio di riconoscimento delle immagini e chissà, forse anche la capacità dei piloti intelligenti del futuro.

C’erano già altre app che promettevano di fare la stessa cosa, ma con Google è diverso.

In effetti, il servizio di “risoluzione dei problemi di matematica” non appartiene a Lens, ma a Socratic. Anche questa app esisteva da tempo, inizialmente solo per IOS, e si limitava ad accettare domande e a fornire risposte prese da Wikipedia, da Yahoo Q&A e da altre fonti. Da gennaio 2017 Socratic viene dotata anche di un motore capace di risolvere espressioni ed equazioni, e di mostrare i passaggi necessari (semplificazione, spostamento di un termine da un lato all’altro dell’equazione). Nel 2018 la società che la produce viene acquistata da Google per una somma non dichiarata. La storia di Socratic però la vediamo più avanti.

Nel video di presentazione dell’epoca (ancora disponibile su Youtube ) si vede una ragazza alle prese con una pagina di compiti. Sul foglio la ragazza ha affrontato prima un’equazione semplice:

3 (y+2) = 16

E qui la ragazza non ha avuto problemi. Subito dopo, deve affrontare l’equazione

2y-x = 8x+2

che è ovviamente di difficoltà maggiore, e infatti la ragazza resta bloccata tre-quattro secondi, finché non posa la penna, pronta ad abbandonare il compito, e chissà, anche lo studio della matematica. E’ vero che in alto a sinistra c’è il suo libro di matematica aperto alla pagina “Inequalities and their graphs”, ma la ragazza non sembra ricordarsene. Invece a questo punto inquadra il suo foglio di carta con il suo IPhone, che mostra immediatamente il procedimento “esatto” da seguire per risolverla. Non solo: per ogni passaggio la ragazza può vedere degli approfondimenti sui concetti e i metodi usati (es. aggiunta di uno stesso termine ad entrambi i lati dell’equazione), grafici, video, insomma tutto quello che serve.

Una valutazione dell’app Socratic originale la potete leggere in questa recensione di maggio 2018.

Google sa davvero tutto. Qualcuno potrebbe obiettare che si tratta di una funzione anti-educativa perché consente ai ragazzi di non fare i compiti e farli fare a Google;

Qui tocchiamo il punto cruciale, a mio avviso. Oggi risolvi il problema di matematica, domani quello di fisica o chimica, dopodomani traduci questo passo di Seneca. Non sarà come con la calcolatrice, che ci ha fatto disimparare le quattro operazioni? Non sarà come con l’ascensore che ci ha fatto odiare le scale?
Sulla validità dell’obiezione torneremo dopo. Ma la domanda è: perché Google è improvvisamente interessato all’educazione – a partire almeno dalle suite di applicazioni da ufficio etichettate “Education” ? Si tratta di un mercato enorme, è vero, ma Google non ha nessuna particolare competenza in piattaforme e software educativo. Perché ha deciso di comprare una società che produce una app che va usata durante lo studio, non prima o dopo?

Perché è esattamente qui che Google (seguito da tutti gli altri grossi player dell’IT) vuole andare. Google vuole spingere gli studenti a sostituire un supporto esterno generico e spesso obsoleto (come un libro), o costoso e raro (come un docente umano) con un supporto just-in-time, specifico, mirato e virtualmente onnisciente. Forse l’acquisto di Socratic serve a testare il terreno, a raccogliere informazioni e a preparare l’avvento di qualcosa di molto più potente: un tutor intelligente che utilizza il profilo dello studente/utente per accompagnarlo ovunque. Una specie di assistente educativo personale. Perfetto anche in tempi di pandemia per l’educazione familiare senza il rischio del contagio di classe. L’equivalente di Alexa, Cortana e Siri, ma mirato per un’età e per un’attività specifica di quell’età, lo studio. Bello, no? Beh, dipende dai punti di vista.

Prendete i navigatori auto, sia hardware che software. Oggi si percepisce che soprattutto gli utenti più giovani – ma non solo quelli – sono talmente abituati ad usarli da non essere quasi più capaci di leggere una cartina dall’alto, usando i punti cardinali, e grazie a quella costruirsi nella mente una rappresentazione di una regione dello spazio che comprende il luogo in cui sono e il luogo in cui vogliono andare. E non avendo questa visione generale, tendono ad accettare i suggerimenti della voce suadente di turno che fornisce il minimo di informazioni necessarie per agire momento per momento: “esci dalla rotatoria alla terza uscita”. E’ vero: i navigatori sono in grado di consigliare il miglior itinerario possibile tenendo conto della mappa, di alcune personalizzazioni (poche per la verità: il mezzo di trasporto e la disponibilità economica) e soprattutto dei dati di percorso provenienti dagli altri utenti. Ma i navigatori non spiegano perché è meglio fare una strada anziché un’altra, non puntano a educarci in modo che la prossima volta siamo in grado di fare da soli: i navigatori puntano a diventare indispensabili, a renderci dipendenti.

Immaginate una versione intelligente di un assistente per la scrittura. Una volta detto “voglio scrivere una lettera a Giovanni”, l’assistente comincia a suggerire delle parole, una alla volta: “Caro Giovanni, come stai?”. L’utente può accettarle oppure no, può sostituirle con altre (“Caro Giovanni, come te la passi?”), e l’assistente in questo caso capisce che il tono deve essere più colloquiale, si riposiziona nello spazio lessicale della lettera e suggerisce nuovi itinerari verso la conclusione: “Tanti cari saluti, tuo Stefano”. Questo modo di interagire non richiede all’utente di avere in anticipo un piano del testo, della lettera, ma solo una vaga idea della destinazione; assume come modalità di scrittura qualcosa che assomiglia al viaggio assistito dal navigatore, in cui si procede in soggettiva, un passo alla volta, seguendo i suggerimenti dell’assistente. Una forma molto moderna della scrittura automatica di Allan Kardec.

Questo è l’obiettivo finale di ogni servizio digitale, in ogni campo: stare vicino all’utente in ogni momento, aiutarlo, suggerirgli quello che deve fare in tempo reale, fino diventare indispensabile. Rendere l’utente minore, convincerlo che non può fare a meno di un motore di ricerca, di un sistema di comunicazione sociale, di un negozio online, e di un assistente educativo.

E’ curioso (o forse no) che questa strategia si applichi proprio nel campo dell’educazione, perché è tutto il contrario dell’educazione, è la negazione del concetto stesso di educazione, che dovrebbe essere un modo di far crescere le persone e renderle adulte, responsabili e capaci di scelta. Un apprendimento senza deutero-apprendimento, senza mai imparare a imparare, senza riuscire a diventare finalmente autonomi per andare avanti da soli.

Ma Google ha come motto “Don’t be evil”: come è possibile che voglia entrare nelle vite di tutti per il vantaggio solo di qualcuno? Non lo so, ma non credo che serva immaginare un delirio di onnipotenza. E’ sufficiente una strategia globale di dominio economico: il monopolio è molto conveniente e più sostenibile della concorrenza libera. Una volta che l’app Socratic diventa la compagna indispensabile dello studente, sarà difficile cambiarla. Una volta che tutti i tuoi file sono su Drive e la tua posta su Gmail, è difficile passare ad un altro fornitore, anche se dovesse fornire funzionalità superiori. Come minimo dovresti migrare tutti i tuoi contenuti da una piattaforma all’altra: chi ci ha provato sa che è un incubo.

Contemporaneamente, Google non nasconde affatto il suo modello di business. Usa le informazioni di uso dei privati (anonime) per migliorare i suoi servizi e venderli a chi ha veramente capacità di spesa (aziende e enti pubblici), ma non rinuncia alla vendita di spazi mirati di pubblicità. Perché non pensare allora ad una vendita di spazi pubblicitari all’interno di Lens/Socratic, più o meno trasparente, come già accade nel caso del motori di ricerca? Perché non pensare ad una profilazione accurata degli studenti che usano Lens/Socratic per migliorare i suggerimenti di acquisto?

Sono tutte motivazioni lecite, o almeno non illegali. Ma il problema non è tanto la motivazione di Google, quanto il rischio che il tutto ci sfugga di mano. Bernard Minier, nel suo thriller “M. Le bord de l’abime” si diverte a giocare con il motto di Google, e immagina un chatbot intelligente il cui motto sia “Be evil”. Siccome il chatbot malevolo usa dei motori di machine learning sofisticatissimi nutriti di conversazioni, non è facile accorgersi in anticipo dei suoi scopi. Intelligente, oltre un certo limite, significa opaco. Come facciamo a sapere che i suggerimenti di Lens/Socratic non sono deviati da un bias di qualche tipo?

ma usata bene la nuova funzione di Google Lens può invece essere un aiuto vero a capire il procedimento: non darà infatti semplicemente il risultato del problema, ma mostrerà tutti i passaggi per arrivarci. Del resto i compiti copiati, o svolti da un genitore, o dal compagno di classe più bravo esistono da sempre: da oggi chi vuole imparare ha uno strumento in più, chi vuole copiare anche. A noi la scelta.

Ho molti dubbi su questo modo di presentare gli aspetti didattici della questione. Intanto: fino a quando dovremo andare avanti con questa storia dello studente pigro e furbetto che “tanto ci sarà sempre”, degli strumenti neutri, dei fini separati dai mezzi? E’ una favola vecchia. I fini si nutrono dei mezzi disponibili, i mezzi si costruiscono per i fini. Nel caso dei mezzi digitali, che vanno a toccare direttamente concetti e i modi di collegarli, non si può accettare una visione che li separi dai fini

Luna (e gli autori di Socratic) sembrano pensare che per imparare a risolvere un problema basti vedere i passaggi per la sua soluzione. Chi è studioso ci fa attenzione e impara, chi è ciuccio invece salta subito alla soluzione, la copia, e il docente naturalmente non si accorge di nulla. A parte il fatto che qualcuno dovrà pure occuparsi di aiutare anche gli studenti ciucci, ma chi ha detto che imparare significa solo seguire i passaggi mostrati da qualcun altro, che sia un docente o un compagno o un libro? E’ una modalità, è uno stile, che può andar bene in certi momenti ma non in altri, per certi studenti, per certe materie. E’ un pezzettino della strategia complessiva, nella migliore delle ipotesi. Dove è finita la pedagogia attivista e costruttivista? Dov’è la personalizzazione dell’apprendimento?
E’ una visione – tutto sommato comune – dell’insegnamento come esposizione dello studente alla verità, e deriva a sua volta dall’idea che ci sia una maniera giusta di fare le cose e che andare a scuola serva a imparare quella maniera. Ma qui siamo anni luce lontani dalla pedagogia degli ultimi cinquant’anni. Perché non dovrebbe essere più un mistero che come non c’è una sola traduzione possibile delle lettere a Lucilio, così non esiste una sola maniera di risolvere un’equazione. Magari il risultato sarà pure unico, ma la maniera di arrivarci no. La matematica non è solo logica, è anche cultura, e si insegna in modi diversi a seconda dell’epoca e del luogo. Chi ha provato a leggere un manuale di matematica in un’altra lingua si è già trovato di fronte a questo problema. Per non parlare ovviamente delle differenze in ambiti meno “duri”, come la storia, la geografia, la filosofia. Insomma, ci sono più modi di trovare una soluzione, e dipendono da aspetti culturali, personali (l’età e le competenze dello studente) e contestuali (è un esame? È un compito a casa? E’ il primo di dieci esercizi tutti uguali o l’ultimo?). Immaginare che un programma possa conoscere IL modo giusto di risolvere un problema per insegnarlo allo studente è soprattutto un errore culturale, direi filosofico. Ma è anche pericoloso, perché la maniera giusta, una volta cablata dentro un programma, rischia di restare rigidamente la stessa.

Non sono ragionamenti miei, e non sono recenti. Questa cosiddetta novità dell’insegnamento digitale risale agli anni ‘60, cioè – ogni tanto fa bene ricordarlo – sessanta anni fa. Il progetto PLATO (Programmed Logic for Automatic Teaching Operations) è un pezzo di storia dimenticato. Partito all’università dell’Illinois, poi preso in mano da un azienda produttrice di mainframe (CDC) con enormi aspettative non solo economiche ma sociali (democratizzare la cultura, portare alla formazione superiore anche i cittadini americano meno benestanti), finì per essere abbandonato per i costi. Non prima, però, di aver dato origine ad una miriade di progetti di CAI (Computer Assisted Istruction) e di CAS (Computer Algebra System) come MATHLAB, Reduce, Derive e Maxima.

Parallelamente, nasceva l’Intelligenza artificiale. Il primo programma in grado di dimostrare un teorema (Logic Theorist) è scritto da Newell, Simon e Shaw nel 1956; ma già nel 1964 Student, il software scritto da Daniel Bobrow per la sua tesi di PhD, era capace di capire e risolvere questo tipo di problemi:
“If the number of customers Tom gets is twice the square of 20% of the number of advertisements he runs, and the number of advertisements is 45, then what is the number of customers Tom gets?”
Bisogna poi aspettare gli anni ‘80 e la riduzione dei costi dei Personal Computer perché si affermino i primi Intelligent Tutoring System, in grado di mostrare i passi per la soluzione di un problema, di individuare gli errori dello studente e costruirne un profilo, e durante tutto il processo di interagire in linguaggio naturale. A partire dal 1988 si tengono regolarmente conferenze internazionali, come la International Conference on Intelligent Tutoring Systems, e nascono riviste scientifiche.

Stiamo quindi parlando di una “novità” vecchia di almeno trenta anni. E sono almeno venti anni che gli studiosi si affannano a sperimentare, valutare, confrontare, per concludere che il computer intelligente che sa risolvere i problemi non è una strada promettente. E’ limitata ad alcuni domini, è rigida, isola lo studente dal gruppo di pari, non tiene conto degli aspetti attivi dell’apprendimento. Molto meglio creare degli ambienti dove studenti e docenti possano interagire e costruire insieme pezzi di conoscenza, supportati dalla potenza digitale. Insomma la via aperta da PLATO non portava da nessuna parte.

L’annuncio ha rimesso sotto i riflettori una app che è forse la cosa migliore che Google può fare per noi: si chiama, appunto, Google Lens e consente di identificare quasi qualunque cosa semplicemente inquadrandola con il telefonino. Una pianta rara? Un animale misterioso? In pochi istanti Google confronta la foto appena scattata con tutte quelle sul web e propone la definizione migliore.

Migliore? Google Lens io ce l’ho da un po’, e in effetti all’inizio funzionava malino; l’ho riprovato ora inquadrando un oleandro in fiore, e tra le ipotesi che mi presenta c’è anche quella giusta, ma al terzo posto. Lens non ha modo di sapere quale sia la risposta corretta, può solo presentare un elenco di candidati, esattamente come fa il motore di ricerca più classico. Siamo noi che cliccando sul terzo elemento della lista (“Eccolo! È proprio questo”) forniamo un peso che verrà ricordato e usato per nutrire il motore di machine learning che sta dietro.

Funziona anche con i piatti di tutte le cucine del mondo, e con i luoghi, per esempio i monumenti, e con le scritte in moltissime lingue. E funziona con i vestiti: vedete una camicetta che vi piace? In un attimo ecco il sito dove comprarla al volo.

Bello, eh? Però il fatto che il sito dove comprarla al volo abbia pagato questa forma miratissima di pubblicità, e che quindi non sia necessariamente il migliore per noi, ma il migliore per il venditore e soprattutto per Google, dovrebbe essere tenuto presente.

Google Lens è il nostro motore di ricerca preferito alla sua massima potenza: scatti una foto e ti racconta una storia. In vacanza è un compagno di viaggio inseparabile. E’ come viaggiare con una guida in tasca.

Io uso diversi motori di ricerca, con preferenza per quelli che almeno dichiarano di non tracciare l’utente, come DuckDuck Go. Non so se Luna viaggi usando la guida del Touring oppure la Guide du Routard. Io ho fatto caso agli effetti collaterali di quest’ultima: a forza di raccomandare la spiaggetta seminascosta a cui si accede con un sentiero segreto ha contribuito a distruggere tanti piccoli paradisi, dove adesso si tengono raduni oceanici di adepti del Routard. E per fortuna non tutti la usano. Questo paradosso era stato già descritto da Francesco Antinucci nel 2011 con il suo “L’algoritmo al potere. Vita quotidiana ai tempi di Google” (Laterza). E’ paradossale avere un servizio che consiglia un buon ristorante poco affollato, ma più funziona e viene usato, meno è attendibile.

Con la riapertura delle scuole, lo sarà per gli studenti. Per diventarlo, Google ha incorporato in Lens un software chiamato Socratic, che riconosce i caratteri di un testo, compresa un’equazione, e applica l’intelligenza artificiale per proporre la soluzione.

Per essere precisi: Google ha comprato la startup che produceva Socratic. Una startup nata nel 2013 da un gruppo di ragazzi che credono nel potere dell’educazione, che fanno partire una comunità di insegnanti che tramite un sito web propone contenuti di qualità e li rilascia con licenza Creative Commons. Nel 2015 la startup ottiene un finanziamento da parte di tre venture capitalist e Socratic si dedica solo allo sviluppo di un app. La quale app, a partire da gennaio 2017, fa due cose ben diverse: la prima è la continuazione del sito, ma stavolta con un motore di machine learning che è in grado di suggerire i contenuti più rilevanti presi da Internet; la seconda è una funzionalità del tutto nuova, per cui l’app è in grado di riconoscere il testo di un’equazione, di rappresentarsela internamente e di risolverla usando la libreria Math.js e infine di presentare i passi per la sua soluzione usando un altro software opensource, Mathsteps. Che però non ha moltissimo di intelligenza artificiale, la matematica di solito è trattabile senza bisogno di particolari intuizioni ed è per questo che è da lì che inizia, storicamente, ogni tentativo di creare dei supporti digitali per l’apprendimento.

A marzo 2018 Google compra Socratic, ma rende nota l’operazione solo un anno dopo. L’app continua a chiamarsi Socratic ma ha accesso ai motori di machine learning di Google; contemporaneamente, offre i suoi servizi anche alle altre app della costellazione Google, come Lens (per ora). Nel frattempo, uno dei fondatori, Shreyans Bhansali, resta come engineering manager, mentre l’altro, Chris Banegal, entra a far parte dei visionari che lavorano nell’Area 120, l’incubatore interno di Google.

Insomma la solita storia: non c’è posto per i piccoli. O muoiono, o vengono comprati. Sapendolo, è chiaro che i ragazzi che dicono di voler fare una startup in realtà vogliono solo fare abbastanza rumore da poter interessare una multinazionale e poi passare ad altro.

Il prossimo passo, sarà la trasformazione di un testo scritto a mano, in bella calligrafia, in un testo digitale.

Il riconoscimento della scrittura manuale è in realtà un tema piuttosto vecchio, e almeno dal 1990 esistono delle soluzioni commerciali. Probabilmente diventerà meno significativo man mano che la scrittura manuale verrà abbandonata. Ma la storia di reCAPTCHA, il servizio nato all’università Carnegie Mellon con lo scopo di migliorare le competenze dell OCR (Optical Character Recognition) dovrebbe essere di insegnamento. Siccome c’erano dei testi antichi su cui gli algoritmi di riconoscimento esitavano, i ricercatori della Carnegie Mellon pensarono di far ricorso all’esperienza umana. Così inserirono i caratteri su cui il software faceva cilecca nei sistemi di accesso ai servizi dell’università. Siccome gli umani in genere se la cavano piuttosto bene in questi compiti, le scelte degli studenti servivano ad accrescere le competenze dell’algoritmo di riconoscimento dei caratteri. Funzionò talmente bene da valer la pena di crearci una startup; e la startup fu puntualmente comprata da Google nel 2009.

Finito lo stupore, restano due riflessioni. La prima riguarda i passi da gigante che sta facendo l’intelligenza artificiale applicata alle immagini: il tema del riconoscimento facciale automatico nelle indagini di polizia, dei limiti e dei rischi di questa tecnologia, diventa sempre più urgente. La seconda riguarda Google, che cos’è davvero Google per noi utenti. Molti anni fa in un saggio sulla rivoluzione digitale, Alessandro Baricco parlò per la prima volta di una generazione che “respirava il mondo con le branchie di Google”, che aveva insomma un altro modo di apprendere e relazionarsi. Era una definizione molto efficace.

Il riconoscimento dei volti come strumento di identificazione massiccia al servizio del potere politico è effettivamente un tema caldo. Fa parte della discussione generale sulla tecnologia neutra a cui accennavamo prima. Luna però preferisce dirigersi verso la questione finale, quella del “senso di Google.” Piuttosto che citare “I Barbari” di Baricco, il quale è un attento orecchiatore di discorsi più che uno studioso in presa diretta sulla realtà, meglio dirigersi sul lavoro del collettivo Ippolita e sul loro “Luci e Ombre di Google. Futuro e passato dell’industria dei meta dati” (Feltrinelli, 2007). Ma è vero che tutti noi, giovani e meno giovani, facciamo molta fatica a fare a meno di Google (o di Facebook, di Microsoft, di Amazon) e anzi non vediamo proprio perché dovremmo privarcene. E’ vero che è difficile vedere qualcuno che usa un sistema operativo diverso da Windows o che acquista un libro sul sito della casa editrice invece che farlo su Amazon. E’ difficile vedere qualcuno che in un browser digita una intera URL quando basta scriverne una parte nella barra degli indirizzi (che in realtà è il campo di ricerca). Il punto non è solo che usiamo le branchie di Google per respirare, ma che stiamo dentro un acquario.

Oggi invece Google Lens ci mostra per la prima volta “il mondo con gli occhi di Google”: l’infinito catalogo di immagini che memorizza e che mette a disposizione quando gli chiediamo che pianta è quella che abbiamo davanti. Lens è il modo migliore per far capire a tutti che Google ha creato una copia digitale del mondo e grazie a quella ha tutte le risposte possibili.

Mi pare una semplificazione eccessiva, e peraltro dimentica il (fallito) progetto dei Google Glass, gli occhiali per la realtà aumentata. Che il progetto di Google sia sempre stato quello di creare una copia digitale del mondo, non c’è dubbio. Che il suo scopo iniziale fosse quello di fornire tutte le risposte alle domande, anche. Ma di tempo ne è passato, Google non è solo motore di ricerca, e il suo scopo non è solo quello di fornire risposte, ma quello di fornire una quantità impressionante di servizi, principalmente alle imprese e agli enti pubblici. Questi servizi sono sempre all’avanguardia e in generale di alta qualità, grazie alla raccolta di dati e soprattutto alla raccolta di giudizi, di azioni, di scelte umane. In sostanza, usando gratuitamente i servizi di Google noi forniamo il combustibile che brucia nelle caldaie di Google. Siamo noi che lo rendiamo sempre più potente e rafforziamo il suo monopolio. Google, del tutto legittimamente, ci ringrazia continuando a fornirci servizi sempre migliori. Dal suo punto di vista, è uno scambio win-win.
Il problema è che c’è un effetto collaterale piuttosto importante: l’accumulo di troppe informazioni in mano ad un solo soggetto, con enormi rischi relativamente alla privacy degli utenti, e la possibilità che queste informazioni e i processi che le utilizzano diventino sempre più opachi e quindi fuori controllo.

Usare questi servizi gratuiti ci mette anche in una posizione sempre più asimmetrica, sempre più rischiosa rispetto al futuro. Per capire perché, provate a immaginere un giorno in cui Google decidesse di interrompere i servizi di posta. Fantascienza? Allora andate a leggere su Wikipedia la lista dei servizi gratuiti di Google iniziati e poi interrotti, con cancellazione dei contenuti relativi.

In realtà la copia digitale del mondo, come tutte le copie digitali (si pensi alla musica, nel passaggio dal vinile a Spotify) si perde per strada qualcosa: lascia fuori qualche pezzettino di informazione. Semplifica. Questo vuol dire che il mondo reale assomiglia moltissimo alla sua copia digitale, ma è molto più complesso e ricco. Insomma, non è tutto dentro Google Lens: faremmo bene a non dimenticarlo mai.

Su quest’ultimo passaggio posso dire di essere interamente d’accordo. La numerizzazione, la linearizzazione della realtà – che, ricordiamocelo, non è partita con Google, e neanche con Turing, ma con Galileo – è molto, molto efficace; ma ci costringe ad accettare dei limiti pratici. Non possiamo memorizzare e riprodurre tutte le sfumature di colore di un fiore, e nemmeno la forma di un sasso o il suono di una voce; ma possiamo avvicinarci abbastanza perché un occhio e un orecchio umano non siano in grado di accorgersene. La stessa cosa avviene nella categorizzazione delle persone, la profilazione: non possiamo avere una categoria per ogni persona, e quindi forziamo un po’ i valori mettendo più persone nella stessa categoria. Poi prendiamo delle decisioni sulla vita di quella persona in base alle categorie in cui è stata inserita, come se quella persona coincidesse col suo profilo, e questo è meno bello.
Questo, alla fine, è il rischio che sta sotto la digitalizzazione dell’universo. Qualcuno usa una copia parziale e opaca del mondo per prendere decisioni sulla vita di qualcun altro.



Ancora sugli algoritmi

Feb
07

Tornano di moda, arrivano sulle prime pagine dei giornali, sono oggetto di approfondimenti (come questo sul Sole 24 ore di qualche mese fa) e di libri (come questo di Mario Pireddu appena uscito). Quanto sarebbe stato felice il vecchio Abū Jaʿfar Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī, matematico, geografo, astronomo persiano del IX secolo, autore di un libro famosissimo, tradotto in Latino col titolo di “Algoritmi de numero Indorum” (generando un po’ di confusione tra il nome dell’autore e l’argomento).
Però gli algoritmi di oggi non hanno a che fare con l’algebra ma con l’informatica: si tratta della definizione di una procedura in passi elementari, così semplice che la può eseguire anche una macchina. Ci sono esempi famosissimi: l’algoritmo detto “Crivello di Eratostene” per trovare tuttii numeri primi, oppure il Bubblesort per ordinare una lista.

Gli algoritmi sono quella cosa che, se espressa in un linguaggio di programmazione, dà origine ad un programma. Per esempio, questo algoritmo:

  1. Ripeti per sempre l’istruzione seguente
  2. Scrivi “CIAO” sullo schermo

potrebbe essere rappresentato così:

 

 

 

e potrebbe essere scritto in BASIC così:

10 PRINT "CIAO"
20 GOTO 10

Ma nell’uso attuale (almeno di questi ultimi dieci anni, da quando in Italia è uscito “L’algoritmo al potere. Vita quotidiana al tempo di Google” di Francesco Antinucci, Laterza, 2009) algoritmo ha un’accezione ancora più ristretta. Sono chiamati così quei programmi che:
a) raccolgono dei dati relativi ai comportamenti delle persone, tipicamente online
b) li  utilizzano per costruire un profilo delle stesse persone
c) usano il profilo per fare, o supportare, delle scelte

Ci sono vari punti oscuri: la liceità della raccolta dei dati all’insaputa dell’utente, la maniera in cui viene costruito il profilo e soprattutto l’utilizzo del profilo per scopi illeciti (per esempio, aumentare un premio assicurativo o rifiutare una candidatura per un posto di lavoro).

Ora non entriamo nella discussione sui guadagni reciproci dell’utente e del fornitore di servizi, sulla necessità di policy di trasparenza e cancellazione, sulla possibilità reale di non utilizzare quei servizi. Probabilmente il tema si incrocia con quello del ritorno in auge dell’Intelligenza Artificiale, dei robot, dei big data, del machine learning, in un allarme generale sull’imminente presa del potere da parte delle macchine. Algoritmo è solo un modo diverso di dire “automatismo fuori dal controllo umano”.  Ma allora è proprio l’uso del termine algoritmo che è fuorviante.

Qualsiasi programma – dal client di posta elettronica al foglio di calcolo – contiene migliaia di algoritmi, o meglio può essere letto attraverso la lente dell’algoritmo che implementa, esattamente come un proposizione in una lingua naturale può essere letta attraverso le strutture sintattiche di quella lingua. Gli algoritmi non abitano un loro mondo a parte, non hanno uno statuto speciale. Per essere spiegati, raccontati, analizzati, devono essere espressi anche loro in qualche linguaggio (anche con fumetti, come in questo manuale introduttivo). E’ vero che per mostrare che due programmi, magari scritti in due linguaggi diversi, fanno la stessa cosa nello stesso modo si dice che implementano lo stesso algoritmo e si descrive questa parte comune con un terzo linguaggio  più generale degli altri due. Linguaggio che può essere più o meno formale . Ma insomma, gli algoritmi non sono l’anima dei programmi, non esistono prima del programma o in un universo separato, ma sono solo un modo per parlarne da un certo punto di vista (quello della correttezza, dell’efficienza). In un articolo di qualche tempo fa mi interrogavo sul senso di questa visione platonica, che è talmente presente nella nostra cultura che è difficile esserne coscienti.

E quindi parlare di algoritmo invece di programma è una raffinatezza di cui francamente non capisco il vantaggio. E’ come dire: non metto sotto accusa quel libro, ma le idee che ci sono dentro. Le quali idee però (ammesso che preesistessero alla stesura del libro) sono state estratte e  riassunte da qualcuno dopo aver letto il libro.

Peraltro, nei casi sopra citati, il punto non è l’esistenza di un algoritmo (è ovvio che ci sia, altrimenti non ci sarebbe nemmeno il programma) e nemmeno la natura dell’algoritmo, ma i pesi che gli vengono forniti; pesi stabili da persone umane, non da macchine. Per esempio, il fatto che voi leggiate questo articolo  potrebbe avere un peso negativo, o comunque legato alla reputazione del suo autore, nella costruzione e aggiornamento del vostro profilo da qualche parte. Questo è deciso da qualcuno, non da un algoritmo, il quale si limita a comporre il profilo utilizzando i pesi forniti e applicandoli.

Parlare di algoritmi cattivi ha senso tanto quanto parlare di strutture sintattiche malvage. Gli algortmi possono essere valutati, ma in termini di efficienza, scalabilità, robustezza, magari eleganza. Prendersela con loro per il cattivo comportamento dei consigli di amministrazione delle società che offrono serivizi gratuiti online – in cambio dell’accesso libero a dati che poi rivendono – mi sembra un po’ ingiusto nei confronti del vecchio al-Khwārizmī e francamente anche dell’informatica.

Poeti, navigatori, santi e cuochi: cosa insegna la linguistica computazionale al coding?

Gen
31

L’incontro tra informatica e letteratura avviene ufficialmente, almeno in Italia, quando nel 1949 Padre Busa SJ si dedica all’immane compito di compilare un Index Thomisticus, cioè un repertorio di tutti i termini utilizzati dall’Aquinate nelle sue opere. Per farlo, chiede il supporto dell’IBM (parlando con il suo fondatore, Watson) e inizia un lavoro di lemmatizzazione durato trent’anni. Dopo la versione cartacea (1980) e quella su cdrom (1989), nel 2005 nasce la versione web (http://www.corpusthomisticum.org/it/index.age).

La linguistica computazionale si presenta così con un aria seriosa, doppiamente sostenuta dall’oggetto (il testo classico) e lo strumento (il programma di lemmatizzazione e ricerca), per non parlare dello scopo scientifico.

Ma ci sono stati altri incontri meno nobili, come quello tra il libro cartaceo Cent Mille Miliards de Poèms di Raymond Queneau e il web. Per chi non avesse avuto la fortuna di sfogliare quel meraviglioso oggetto, si tratta di un libro pubblicato nel 1961 che raccoglie dieci sonetti di quattordici versi ognuno. La peculiarità che lo rende unico è la pagina è tagliata in orizzontale in modo da rendere ogni verso un oggetto autonomo; è possibile così leggere (e costruire con la mente) un sonetto costituito, poniamo, dal primo verso della prima pagina, il secondo dalla decima, il terzo dalla quinta, e così via. Le possibilità totali sono 1014, cioè appunto 100.000.000.000.000. Di questa macchina per generare sonetti ne esistono varie versioni consultabili su web, come per esempio questa: http://www.growndodo.com/wordplay/oulipo/10%5e14sonnets.html

Queneau realizza (cioè “dimostra la possibilità”) di qualcosa che nel cielo delle invenzioni letterarie era ben nota. A partire per lo meno dalla macchina creata dagli scienziati dell’Accademia di Laputa:

La superficie risultava di vari pezzetti di legno, grossi press’a poco come dadi, alcuni di maggiore dimensione degli altri. Erano tutti congiunti da esili fili di ferro. Incollata sopra le quattro facce dei pezzetti di legno era della carta, e su questa si trovavano scritte tutte le parole della loro lingua, coniugate nei diversi modi e tempi e declinate nei vari casi, ma senza ordine veruno. Il professore m’invitò a prestare attenzione, ché appunto s’accingeva a mettere in moto la macchina. Ciascun discepolo prese, al cenno del maestro, un manico di ferro (ce n’erano quaranta fissati intorno agli orli della macchina) e d’un tratto lo fece girare. Naturalmente la disposizione delle parole cambiò in tutto e per tutto. Il maestro ordinò allora a trentasei scolari di leggere pian pianino i vari righi così come apparivano sulla macchina; e quando quelli trovavano tre o quattro parole unite insieme che potevano far parte d’una sentenza, le dettavano ai quattro rimanenti discepoli che fungevano da scrivani (Jonathan Swift, I viaggi di Gulliver, Traduzione di Carlo Formichi, a cura di Masolino d’Amico, Mondadori, Milano, 1982, p. 393).

passando, naturalmente, per Borges, Levi, Landolfi e Dahl. Molti altri esempi sono citati in questa trascrizione di una bellissima conferenza del 2015 tenuta da Paolo Albani (a meno che non sia anche questo un testo generato automaticamente) che potete leggere qui: http://www.paoloalbani.it/Letteraturacombinatoria.pdf.

Cosa mostra davvero questo strano artefatto, nella versione cartacea come in quella digitale? Che la letteratura (e in particolare la poesia) non è tutta intuizione ed espressione libera. Che il gioco tra sistema e creatività, tra regola ed eccezione, non è proprio così chiuso come sembra. La poesia, in particolare, nasce proprio dal vincolo (tematico, formale), come orizzonte e come sfida. Non lo dico io, lo dice Calvino: la letteratura è

“un’ostinata serie di tentativi di far stare una parola dietro l’altra seguendo certe regole definite, o più spesso regole non definite né definibili ma estrapolabili da una serie di esempi o protocolli, o regole che ci siamo inventate per l’occasione cioè che abbiamo derivato da altre regole seguite da altri” (Cibernetica e fantasmi. Appunti sulla narrativa come processo combinatorio, in: Una pietra sopra. Discorsi di letteratura e società, Einaudi, Torino, 1980, pp. 164).

E cosa fa il poeta quando crea, se non andare a pescare nella sua memoria linguistica e scegliere combinazioni di parole, vincolate da regole precise (come il metro o la rima)? Certo, la scelta è anche governata dal significato – in maniera difficile da precisare. Il poeta parte con l’idea da esprimere e cerca le parole più adatte? Oppure si lascia guidare dalle parole stesse, sfruttando somiglianze fonetiche, rimandi per analogia o opposizioni? O ancora, più probabilmente, attua un misto delle due strategie? Insomma: come si scrive, praticamente, una poesia?

E di qui l’idea di proporre delle attività didattiche di coding intorno ai temi della forma e della variazione, delle categorie, dell’accettabilità. In un periodo in cui il machine learning sembra riproporre il vecchio mito dell’intelligenza artificiale, viene voglia di ragionare intorno ai processi creativi anche utilizzando paradossi, e di provare a costruire un automa in grado, se non di scrivere poesie originali (come questo: http://thinkzone.wlonk.com/PoemGen/PoemGen.htm, o quest’altro fatto addirittura in Scratch che lavora per sottrazione da una poesia di Walt Whitman: https://scratch.mit.edu/projects/12331423/) almeno di inventare ricette sempre nuove, che tutto sommato sono sempre forme di testo vincolate, come questa: http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/ricette.

Per restare nel dominio letterario, due modesti esempi di macchine figlie di quella di Queneau (ma che pescano nel testo di due classici sempreverdi come l’Inferno di Dante Alighieri e l’Orlando Furioso di Ludovico Ariosto) li trovate qui http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/inferno e qui http://www.lynxlab.com/staff/steve/public/orlando. Oltre a Queneau, questi due oggetti digitali si ispirano più precisamente a “Il centunesimo canto. Philologica dantesca“di Luca Chiti, che è un meraviglioso esempio di centone umoristico che “crea” un intero canto giustapponendo versi esistenti ma dandogli un senso completamente nuovo. Per realizzarli, ho dovuto affrontare problemi letterari, come la definizione di rima, di struttura metrica, di novità e ripetizione (oltre che qualche problema informatico, come il loop infinito o la conversione dei caratteri in UTF-8). Non ho seguito alla lettera le indicazioni di Nanni Balestrini, ma ci sono andato vicino. Ed ecco apparire terzine più o meno improbabili come la seguente:

Parlando cose che ‘l tacere è bello
rispuosemi: «non omo, omo già fui
venimmo al piè d’un nobile castello

o come questa:

Nel nome che sonò la voce sola
poscia vid’io mille visi cagnazzi
cosí vidi adunar la bella scola

Una valutazione estetica del risultato? Non è l’obiettivo, anche se può essere divertente provare e riprovare, fino a far emergere dei frammenti di senso che possono essere anche divertenti. Ma quelle che mi paiono importanti, come sempre, sono le domande che emergono ogni volta che si prova a realizzare un modello funzionante di una teoria: come si riconosce una rima? Come si produce una struttura metrica? Come si ottiene un testo casuale sempre diverso? Come si riconosce che il testo non è stato scritto da un poeta umano?

Mi sembrano tutte domande legittime da porsi in una classe che studia letteratura: portano con sé riflessioni e discussioni che integrano, anche se non sostituiscono, l’apprendimento di nomi di forme di testo come “trimetro scazonte” o “endecasillabo sciolto” o di opere particolari.

E ancora una volta mostrano come la costruzione reale di un programma possa essere un’attività didattica sensata al di là di ogni mitologia computazionale.

 

Scuole e monopolio della carta igienica: il caso Paapre

Nov
22

La doverosa attenzione dell’ente pubblico per il bilancio è sicuramente meritoria. In un Paese dove si spende troppo e male, ancora di più.

Quando si decide di utilizzare un servizio gratuito, di qualità, dal punto di vista del bilancio va tutto bene, e anche dal punto di vista della funzionalità.
Però occorrerebbe pensare agli effetti collaterali – non solo a quelli immediati all’interno della scuola. Perché la scuola pubblica ha anche un piede nella società e nel futuro.
Quando il servizio è virtuale, digitale, sembra che questi effetti non ci siano. Invece non si vedono, ma ci sono.

 


Prima parte
Facciamo allora un esempio più concreto: prendiamo la carta igienica. Ogni scuola ha una voce di budget annuale per la pulizia, immagino, che comprende anche la carta igienica. Un tot per ogni bagno? Le scuole superiori ne consumano di più, di meno? non importa. Facciamo sia 100.
Quei 100 € vengono dallo Stato, o dai Comuni, o dalle Regioni? non lo so, ma ipotizzo derivino dalle tasse pagate dai cittadini e dalle imprese.
Immaginiamo il flusso di quei 100 €. Marchiamoli come fa la polizia per i soldi dei riscatti e seguiamo la strada che fanno.
Ogni anno viene contattato un fornitore e gli vengono dati 100 €.
Il fornitore di quei 100 € ne trattiene una parte (per pagare stipendi, furgoncino, benzina), e una parte la dà al grossista.
Della sua parte, il grossista ne tiene una quota (per pagare stipendi, magazzino), e il resto la dà al produttore, per esempio alla fabbrica di carta igienica di Lucca.
La fabbrica di Lucca con la sua quota compra la materia prima e produce la carta igienica.
Ognuno di questi attori spende parte del proprio incasso in stipendi, in affitto di mezzi.
Poi su quel 100 € vanno calcolate le tasse, cioè la parte di denaro che torna nella casse dello Stato, delle Regioni etc. Sembra che la pressione fiscale in Italia sia alta, è una bella fetta che torna indietro.
Insomma c’è un flusso di denaro dal cittadino allo stato al cittadino.

Ci sono dei limiti.
Si potrebbero selezionare i fornitori, o tutta la filiera, per garantirsi che non ci sia sfruttamento minorile, che la carta sia riciclata e non vengano tagliati troppi alberi, o inquinati fiumi; o che l’elettricità sia presa da fonti rinnovabili, etc etc. Ma questo farebbe aumentare il costo della carta igienica.
Non solo: quei 100 € sono probabilmente insufficienti per coprire il bisogno effettivo di carta igienica della scuola.
Cosa fa allora il dirigente accorto? Inventa.
1. Affigge un regolamento che limita i centimetri quadri di CI a disposizione dell’utente per ogni seduta
2. Ricicla le circolari
3. Lancia il piano BYOTP (Bring Your Own Toilet Paper)
4. Produce della carta con  le stampanti 3D
etc.

Ora immaginiamo che il signor Paapre, multinazionale di QualchepostoLand, decida di regalare carta igienica quadruplo velo, profumata alla lavanda, a tutte le scuole italiane.
Perché lo fa? sono affari suoi, possiamo immaginare che non sia per altruismo, ma per ora ignoriamolo.
Per quanto tempo lo fa? Non lo sappiamo. Certo non si impegna a farlo per sempre.
Intanto le scuole sono contente perché risolvono il problema e risparmiano. La carta igienica è di ottima qualità e viene consegnata direttamente alla scuola.
Si può discutere sul fatto che gli studenti si abituino alla carta quadruplo velo profumata alla lavanda e poi in futuro – ma anche a casa – vogliano usare solo quella.
Ma il punto è un altro: si crea una situazione di monopolio. Anche potendo scegliere, chi comprerebbe mai carta igienica se si può avere gratis?
Che succede? che quel flusso di denaro si ferma. O meglio, i 100 € vengono utilizzati altrimenti (forse per cose più utili) ma gli attori prima elencati hanno un ammanco rispetto alle entrate previste.
Cosa fanno? Ricordate che non è UNA scuola, ma TUTTE le scuole. Cambiano settore, mettono a part time gli operai, licenziano, chiudono….
Diminuiscono anche le entrate del fisco. Forse quella voce di bilancio scolastico viene cancellata.
Sono eventi che non riguardano la scuola?
Quella scuola che preparava gli studenti ad un mercato del lavoro, che però grazie (anche) all’operato della scuola piano piano scompare?
E che succederà quando il signor Paapre decidera di far pagare 1 € (invece di 100) la sua fornitura? Niente, sempre economia per la scuola. Ma siccome c’è un monopolio, da 1 € si può passare anche a 100 €, senza che nessuno possa fare niente. Tornare indietro? ma ormai il tessuto imprenditoriale non c’è più. Niente più fornitori locali, niente grossisti.

Ora cosa c’è di diverso se invece di carta igienica parliamo di servizi digitali (software, connettività, cloud, antivirus, ….)?
Economia e praticità possono davvero bilanciare il danno che si fa all’ecosistema delle imprese digitali locali?


Seconda parte
Ma allora come la metti con il software opensource, che è gratis? Neanche quello va bene? Si. Ma non perché è gratis.
Anche qui possiamo fare una simulazione. Su 100  € di licenze di software Megasoft, una quota (piccola) va al fornitore; la maggior parte va al produttore, che ha sede a Vattelappesca City. Siccome il fornitore ha un piccolo margine, deve moltiplicare le vendite; tendenzialmente deve acquisire il monopolio. Quindi spinge, fa sconti, fa formazione sulla versione Educational di Megasoft, quella adatta per il Coding. Un giorno anche quella sarà a pagamento, ma per ora va bene…

Invece su 100 € di servizi connessi con il software opensource (formazione, installazione, adattamento, hosting), tutto va al fornitore locale. Il quale paga le tasse, paga gli stipendi etc etc. Il fornitore locale NON ha bisogno di monopolizzare il mercato, perché ha margine a sufficienza. C’è spazio per soluzioni diverse  e fornitori diversi.
I servizi sono di qualità inferiore? Forse, ma visto che il software è aperto si possono migliorare. Si possono unire le risorse di più scuole per sviluppare migliorie e funzionalità di cui tutti beneficeranno.

Quando la scuola decide di installare Moodle per l’e-learning (perché è gratis) e WordPress per il sito (perché è gratis) e poi di gestirli internamente, fa un’opera meritoria dal punto di vista del bilancio. Meno meritoria dal punto di vista dell’economia del Paese.

Programmi e problemi

Nov
02

La definizione di “programma” su Wikipedia Italiana è la seguente:

programma (dal lat. tardo programma -mătis, gr. πρόγραμμα -ματος, der. di προγράϕω, propr. «scrivere prima») è la definizione del percorso per raggiungere un determinato obiettivo tenendo conto delle risorse disponibili, delle condizioni al contorno, delle attività da intraprendere e dei tempi necessari per realizzarle.

Bello, no? C’è dentro il progetto, l’anticipazione, la scrittura. Manca l’aspetto pubblico, l’impegno, ma insomma mi sembra molto pregnante e dice tutto quello che è essenziale. Inoltre prende in considerazione le risorse e in generali i limiti (non esplicitamente, ma anche il tempo). Ma attenzione: qui non si parla di “programmi per computer”. Una didascalia avverte gli interessati e li consiglia di andare altrove.

Infatti la definizione di Programma_(informatica) è:

Un programma per computer, o semplicemente programma, in informatica, è un software che può essere eseguito da un elaboratore per ricevere in input determinati dati di un problema automatizzabile e restituirne in output le (eventuali) soluzioni. […] Il problema deve essere risolvibile attraverso un algoritmo, affinché un programmatore possa codificarlo in istruzioni per il più adeguato linguaggio di programmazione.

 

In questa definizione saltano agli occhi (a me, si capisce) due o tre cose:

  • programma viene definito mediante “software”. Che è un termine che a volte sembra un sinonimo, altre un super-insieme di programma (comprende anche i dati), e in ogni caso non aiuta molto a capire
  • si inseriscono alcuni altri elementi chiave che vanno precisati: un input, un problema “automatizzabile” (?), un output e delle soluzioni.
  • “Automatizzabile” viene definito in qualche modo dalla frase seguente: un problema è automatizzabile se esiste un algoritmo che lo risolve.
  • L’algoritmo viene codificato nel “più adeguato” linguaggi di programmazione.

Mmmh… se ho un input e un output, ma non un problema, allora non ho un programma? Un programma che non termina (un loop infinito) non è un programma? I programmi producono solo soluzioni? E i programmi sbagliati, che non risolvono nulla, non sono programmi? E che dire dell’adeguatezza dei linguaggi di programmazione? Come si misura e da che dipende? Se codifico un algoritmo in un linguaggio non adatto non sto scrivendo un programma?

Vado a curiosare nella versione inglese e trovo invece:

A computer program is a collection of instructions that performs a specific task when executed by a computer.

Più semplice. Qui non ci sono né algoritmi, né problemi, solo un insieme di istruzioni che, se eseguite da un computer, porterebbero all’esecuzione di un compito.


Anche a prescindere da Wikipedia, che in questo caso non è di grande aiuto, la definizione che si trova più spesso (per esempio nei manuali o nelle slide dei corsi introduttivi di programmazione) è comunque composta di quattro parti:

Un programma è:

1. la rappresentazione

2. in qualche linguaggio di programmazione

3. di un algoritmo

4. che risolve un problema

Definizione che comporta, secondo me, più problemi (scusate il gioco di parole) di quelli che risolve.


Intanto c’è l’algoritmo: è una cosa? Esiste in natura? È un oggetto mentale?

O è un oggetto linguistico, a sua volta una rappresentazione di qualcosa? Esistono dei linguaggi per rappresentare algoritmi (i diagrammi di flusso sono uno di questi); significa che l’algoritmo consiste in una serie di operazioni, che si può (la serie) rappresentare, memorizzare, comunicare con uno o più linguaggi alternativi?

La pagina di WP che parla di algoritmi ammette che non esiste una definizione formale di algoritmo. Tuttavia introduce un’idea intuitiva di algoritmo:

una sequenza ordinata e finita di passi (operazioni o istruzioni) elementari che conduce a un ben determinato risultato in un tempo finito“.

Chiaramente sorge la domanda: solo una sequenza? No, immagino anche un ciclo o una scelta.

Il programma sarebbe allora la codifica di una rappresentazione, cioè una traduzione da un linguaggio (più generale) ad un altro (più specifico e leggibile/eseguibile da un computer). L’unica differenza tra algoritmo e programma è che il secondo è eseguibile da un computer, il primo da un umano (anche se evidentemente gli umani possono leggere i programmi). Ma posso immaginare un programma che legge un algoritmo (comunque scritto, anche in Italiano) e lo esegue? Si, direi di si. Questo fa di ogni algoritmo un programma almeno possibile? Allora la distinzione non è chiarissima.

Oppure tutto dipende dal linguaggio: un algoritmo scritto in un linguaggio di programmazione si chiama programma. Non è una grande definizione, se i linguaggi di programmazione sono quei linguaggi che permettono di scrivere algoritmi in modo che siano eseguibili da un computer.


Poi i programmi avrebbero a che fare solo con problemi. Ma che cos’è un problema? L’etimologia ci aiuta poco (problema, letteralmente, significa ostacolo).

Se restringiamo il significato ad un dominio astratto come quello matematico, tipicamente un problema si presenta nella forma di una serie di dati, una serie di relazioni tra i dati e nella richiesta di produrre altri dati (la soluzione), oppure nella dimostrazione che tale soluzione non esiste. Soluzione che deve essere analiticamente contenuta, direbbe Kant, nel problema stesso, cioè non deve richiedere l’aggiunta di nuove informazioni. La soluzione è lì, solo che io non la so. Almeno, questi sono i problemi matematici scolastici.

Se estendiamo il dominio nella direzione del concreto e parliamo di problemi fisici, o chimici, spesso si tratta di determinare lo stato di un sistema nel futuro partendo dalle informazioni sullo stato presente. Qui la soluzione è ricavata dai dati, ma è qualcosa del tutto nuovo. Per arrivare ai problemi insoluti della fisica la cui soluzione può essere un’intera nuova teoria.

Se arriviamo fino alla vita reale, un problema è una situazione incerta che vogliamo determinare meglio. Qui “problema” è inteso in un senso talmente generale da comprendere ogni situazione in cui qualcuno voglia fare qualcosa che non si presenti come immediatamente raggiungibile senza qualche scelta. “Ho un problema” nel senso di “ho un obiettivo da raggiungere e mi domando come fare”. Non c’è una situazione (oggettiva) con un buco, ma sono io che mi propongo di cambiare la situazione, e per farlo devo effettuare delle operazioni, fisiche o mentali.

A quale di questi problemi si fa riferimento quando si dice che “un programma risolve un problema”? A volte – nelle definizioni – sembra che si abbia in mente solo il primo tipo: dati in ingresso, dati in uscita, regole note.


L’informatica nasce come simulazione delle situazioni della vita, per fare meglio e prima cose che si facevano altrimenti. Lo fa trattando in maniera automatica le informazioni che rappresentano alcuni aspetti della situazione che ci sembrano più significativi. In questo senso, l’informatica nasce per risolvere i problemi della vita, non solo quelli matematici. Creare una rappresentazione trattabile di una situazione in modo da poter usare un computer per simularla e anticiparne il comportamento è uno dei task più difficili.

Ma con l’informatica, da tempo, si fanno anche altre cose. Si creano delle situazioni che non sono più simulazioni di altro. Si producono nuovi oggetti, alcuni utili, altri meno. Qui la nozione di problema sembra chiaramente fuori posto. Che problema risolve Facebook? E viceversa, se un programma fa una cosa diversa da risolvere un problema (per esempio, raggiunge semplicemente un obiettivo, esegue un task o produce un risultato inaspettato) non è un programma? Un programma che disegna ricorsivamente un cristallo? O che produce haiku casuali?

Definire meglio “programma” sarebbe un primo passo, ma insegnare a programmare partendo da una visione più ampia sarebbe ancora meglio.

 

Curriculi digitali opensource

Ott
25

Il bando http://www.istruzione.it/scuola_digitale/curricoli_digitali.shtml per i curricoli digitali attualmente in corso (scade il 10 Novembre 2016) prevede 4,3 M€, riservati alle reti di scuole pubbliche e paritarie, destinati alla produzione di 25 curricoli digitali su 10 tematiche, divise in Fondamentali e Caratterizzanti, secondo il seguente schema:

Fondamentali:

  • diritti in internet
  • educazione ai media (e ai social)
  • educazione all’informazione

Caratterizzanti:

  • STEM (competenze digitali per robotica educativa, making e stampa 3D, internet delle cose)
  • big e open data
  • coding
  • arte e cultura digitale
  • educazione alla lettura e alla scrittura in ambienti digitali
  • economia digitale
  • imprenditorialità digitale

Dal mio punto di vista, non è troppo condivisibile questa biforcazione: da un lato le “educazioni a…”, dall’altro il coding, la robotica, i dati aperti. Così si introducono già nei temi e nei curricoli le separazioni che poi è difficile recuperare: tra riflessione teorica e attività tecnica, tra aspetti etici (diritti, doveri) e pratici, tra apprendimento cognitivo e affettività. Ma pazienza, in qualche modo si doveva distinguere.

Il dettaglio dei possibili contenuti dei curriculi è descritto nell’Allegato 2 (http://www.istruzione.it/scuola_digitale/allegati/2016/Allegato_2_Avviso_Curricoli_Digitali.pdf). A mio avviso, si tratta di testi non particolarmente omogenei, perché scritti da persone diverse, come si capisce dal linguaggio utilizzato e dalla formattazione libera. Si può supporre quindi che sia stato dato l’incarico di definire i contenuti a esperti di dominio che non si sono parlati tra loro. Noto che di opensource non si parla mai, e pazienza (ma anche no).

Non mi è chiarissimo il processo di valutazione delle proposte di curriculo. Da quanto ho capito io, ci saranno tre fasi: in una prima vengono richieste solo poche slide di presentazione e un formulario in cui vengano definite le scuole partecipanti, di cui almeno una deve avere esperienze dimostrabili nel settore (solo una?). In una seconda fase, viene stilata una graduatoria e vengono selezionate 125 proposte. Ai soggetti selezionati viene chiesto di inviare il progetto con un esempio, e solo 25 proposte vengono alle fine finanziate, con un massimo di 170.000 € per proposta. Ci sono poi altri 50.000 € per la migliore proposta di comunicazione del progetto (mi è sfuggito come si partecipa a questa speciale categoria).

La commissione di valutazione verrà scelta solo dopo la chiusura della prima fase. I dettagli delle altre due, come pure i processi di monitoraggio, verranno, si spera, chiariti in seguito. Potrebbe succedere, ad esempio, che i curricoli prodotti si sovrappongano oppure che lascino scoperte delle aree? Che seguano modelli completamente diversi? Che lo sviluppo non rispetti le premesse? Speriamo di no, speriamo che sia prevista anche una fase di aggiustamento in corsa.

Ma a prescindere da questi dettagli, ci sono molti aspetti che giudicherei positivi: la sottolineatura dell’importanza degli aspetti di cittadinanza digitale, la richiesta esplicita che i curricoli siano rilasciati come OER (peccato non si diano indicazioni di licenze specifiche: i contenuti prodotti si potranno usare gratis, ma si potranno anche modificare?), la citazione almeno della possibilità di analytics ovvero di raccolta dei dati di utilizzo.

Nel passato, il Ministero dell’Istruzione aveva scritto e pubblicato Programmi e Indicazioni per i vari ordini di scuola. Con la “scuola dell’autonomia”, con il passaggio dalla scuola dei programmi alla scuola dei curricoli, questo compito spetta alla scuola. Le indicazioni ministeriali però esistono ancora, e quattro anni fa per esempio sono state sottoposte ad un processo di verifica pubblica quelle per la scuola dell’infanzia e del primo ciclo, cioè fino alla scuola secondaria di primo grado inclusa. Per altro, nel documento finale (http://hubmiur.pubblica.istruzione.it/alfresco/d/d/workspace/SpacesStore/162992ea-6860-4ac3-a9c5-691625c00aaf/prot5559_12_all1_indicazioni_nazionali.pdf , mi spiace ma non c’era un link più corto) la parola digitale compare solo quattro volte: due nel conteste delle competenze chiave raccomandate dall’Europa, e due nell’area Tecnologia. Leggendo i risultati della consultazione, si capisce che secondo il 24% degli intervistati il digitale avrebbe dovuto essere più presente.

Comunque: in questo caso, forse per la prima volta, si chiede ai diretti interessati, cioè alle scuole – o meglio, a reti di scuole coadiuvate da esperti universitari o altri scelti dalle scuole stesse – di realizzare dei curricoli di livello nazionale, da condividere con le altre scuole.

E’ una buona maniera di affrontare la questione? Non lo so, ma non mi convince in generale la logica dei bandi, che permette di distribuire soldi alla Scuola – anzi, ad alcune scuole – che poi magari le usano come possono, sulla base della loro abilità a scrivere progetti. Bandi che si limitano a finanziare la creazione di un oggetto digitale (che so, un sito, una piattaforma di collaborazione o di e-learning), ma non il suo mantenimento e sviluppo futuro, col risultato che il suddetto sito muore dopo poco. Bandi che stimolano migliaia di proposte, ma ne finanziano solo una piccola percentuale, per cui il lavoro della maggioranza è sprecato. Bandi i cui risultati non sono soggetti a verifica se non contabile. Bandi in cui la coerenza dei prodotti viene cercata a posteriori, magari con un bando ulteriore.

E’ una maniera democratica? Non so nemmeno questo. Va avanti la scuola che ha al suo interno docenti capaci di progettare, nel senso specifico di “scrivere progetti finanziabili”. E si procede in maniera discontinua, per gettiti intermittenti. Per esempio, mi domando: ma una volta creati i curriculi, quali risorse verranno impiegate per aggiornarli? E chi lo farà? O si pensa che in campo come questo si possa creare IL curriculo definitivo?

Si poteva fare diversamente? Io penso di si. Faccio un piccolo esercizio di immaginazione.

1. Si poteva creare un piccolo gruppo di lavoro (di cui venissero pubblicati i nomi dei partecipanti) con almeno quattro compiti diversi:

  • raccogliere buone pratiche da paesi dove questi curricoli esistono e sono già stati sperimentati con successo
  • valutare i risultati dei Piani Ministeriali passati sul tema dell’IT, luci e ombre
  • esaminare le esperienze già realizzate nelle scuole o dalle associazioni
  • raccogliere idee tramite una ricerca non solo sul materiale cartaceo, ma anche su quello digitale, compresi i social network system.

Alla fine di questo lavoro preliminare, il gruppo di superesperti avrebbe potuto produrre un documento che indicasse obiettivi, limiti, metodi, errori da evitare, buone pratiche. Il documento avrebbe dovuto evidenziare, tra l’altro, gli incroci tra le aree tematiche. Non solo un elenco di argomenti, quindi.

2. Poi il MIUR avrebbe potuto convocare un piccolo numero di esperti, tre per ogni area tematica (per esempio uno di estrazione universitaria, un docente e un esperto di dominio), scelti mediante una procedura concorsuale pubblica, fornirgli il quadro generale e dargli modo di produrre una versione alfa del curriculo.

3. Le versioni alfa avrebbero potuto essere condivise preliminarmente tra tutti i gruppi, per verificarne la coerenza e l’omogeneità e la rispondenza al quadro generale.

4. La versione beta, risultante dal lavoro di omogeneizzazione, sarebbe potuta essere diffusa presso un numero più grande di docenti, dei quali si sarebbero raccolti i commenti. Si sarebbe potuta immaginare una piccola sperimentazione per tutti i curricoli, per permettere ulteriori aggiustamenti.

5. La versione RC (release candidate), risultato della sperimentazione, sarebbe stata pubblicata in una piattaforma aperta dove tutti gli utenti potessero suggerire miglioramenti. Non essendo necessaria una “versione finale” congelata, i curriculi avrebbero potuto essere aggiornati in maniera continua, o “forkati” come si fa nei repository di software opensource.

Costo totale: quasi sicuramente inferiore ai 4,3 milioni investiti nel bando. Immaginando trenta persone che lavorino per un anno a tempo pieno, fanno più o meno un milione di €, più il costo del gruppo iniziale dei superesperti (che voglio sperare non costerebbe altri tre milioni di €…). Con i soldi avanzati si regalava carta igienica a tutti…

Coinvolgimento degli utenti finali: sicuramente maggiore, direi. Nella modalità scelta dal MIUR, supponendo che ogni team di progetto sia composto da 20 tra docenti ed esperti, il numero totale delle persone coinvolte è di 500. Che è meno dei docenti intervistati per le Indicazioni del 2012.

Qualità dei prodotto finale: non so dirlo, ma il processo descritto sarebbe servito a controllarla a più riprese. E la prassi dell’opensource insegna che questo modo funziona abbastanza bene.

Ma perché non sono nato là?

Ott
09

La citazione (che dovrebbe essere chiara per chi ha almeno cinquant’anni) è da Claudio Baglioni, ebbene si, “Viva l’Inghilterra”, anno 1973.

Si riferisce al fatto che mi danno (voce del verbo dannare) almeno dal 1999 intorno alla necessità di un’analisi (socio)linguistica del codice sorgente e non trovo un cane disposto ad ascoltarmi. O quasi, come si vede da http://steve.lynxlab.com/?p=73

Invece in USA e in Canada ci lavorano sul serio, dentro l’università, mettendo insieme ricercatori di linguistica e di informatica. E quest’articolo, pubblicato  nei Proceedings di una conferenza annuale del Psychology of Programming Interest Group che si tiene nel’UK, è finalmente (finalmente?) un esempio pratico di un tentativo reale di applicazione di modelli e strumenti sociolinguistici al codice sorgente da parte di un gruppo di ricercatori dell’Università di Lethbridge. Molto minimale ed embrionale, ma insomma esiste.

Schermata da 2016-10-10 21-59-45

Il tema è quello del genere. Si può riconoscere solo leggendo il codice se l’autore è uomo o donna? Pare di si. E che ce ne importa, diranno i miei piccoli lettori. Ci importa, perché come premettono le autrici, è il primo passo per vedere se nel codice ci sono tracce anche della lingua materna, delle conoscenze pregresse di altri linguaggi, del livello sociale o della cultura generale. E allora? Allora è il primo passo per riconoscere che il codice sorgente è un testo, risultato di un’attività di scrittura, e quindi può contenere  tutte le varianti possibili che una scrittura permette: stili, personalità, mode, esperienze trascorse. Non importa che il lessico sia limitato (ma estensibile a piacere) e che la grammatica sia molto restrittiva (ma permette forme alternative). Un programma, definitely, is not just an implementation of an algorithm which solves a problem. Si scrivono programmi per scopi diversi: per gioco, per sfida, per sperimentazione, per produrre un effetto artistico, per imparare. A monte si sceglie il linguaggio in cui scriverli, il che ha un effetto sull’orientamento generale del programma, su come viene letto, come verrà modificato e come sarà punto di partenza per nuovi programmi.

Ne deriva che quando si insegna a scrivere codice, come quando si insegna a scrivere – ma a scrivere bene – non basta insegnare la grammatica e il lessico. Ci vuole molto, moto di più. Ci vogliono buoni esempi (lettura), modelli, obiettivi, strumenti di valutazione. Ne deriva, probabilmente (ma questa è solo una mia ipotesi) che chi legge e scrive molto, programma meglio; che introdurre lo studio di come si crea e sviluppa una storia permetterebbe di ottenere dei codici sorgenti migliori, che come le buone storie “si reggono”. Le buone storie si tramandano nei secoli, come le fiabe; forse è così anche per i buoni programmi.

Rice, J. E., I. Genee, and F. Naz. “Linking linguistics and programming: How to start?(work in progress).” Proc. 25th Annual Psychology of Programming Interest Group Conference-PPIG. 2014.