Analisi della co-costruzione di conoscenza in attività di problem solving attraverso collaborazione asincrona in un ambiente digitale di apprendimento

Collaborative Learning is defined as the engagement of a group of students, who learn by sharing ideas, solving a problem or achieving a common goal. It can be developed in the classroom, for example with peer discussion, but, with technological progress, some innovations have become possible, such as being able to access the transcripts of previous discussions, allowing the scope of collaboration to be expanded. Through technology enhanced asynchronous discussion, students are more challenged to articulate ideas, receive feedback, address common problems, and reflect on the opinions and perspectives of others in more ways than in synchronous activities developed without the potential of new technologies. The literature thus introduces Computer-Supported Collaborative Learning, a pedagogical approach according to which learning occurs through social interaction, using computer devices; It therefore provides new learning projects supported by digital technology, thus allowing the use of simulations and visualizations to improve students' conceptual understanding. The objective of this thesis is to show how the co-construction of knowledge in problem solving activities can be implemented through asynchronous collaboration in a digital learning environment. The context of this research is the Digital Math Training project, which was designed to propose contextualized mathematical problems to be solved with an advanced computing environment to secondary school students from Piemonte and Valle d’Aosta. It examines the progress of the 2020/2021 edition. In particular, this project involves a time-bound path, enriched by synchronous and asynchronous tutoring tools, self-learning, evaluation, self-evaluation and peer collaboration. To increase this last aspect, a forum system has been introduced, where participants can share their doubts and expose their ideas, looking for a common solution. This research analyzes the content of the 1662 messages sent by the participants, taking into account the discussion threads in which they developed, using an adapted version of the Interaction Analysis Model (IAM) hypothesized by Gunawardena, Lowe and Anderson. These data are then related to the evolution of each student's problem-solving skills, to investigate whether asynchronous online collaboration had any effects on students' performance. This thesis investigates some research questions, concerning, first, how the IAM model needed to be revised in order to be suitable this context, examining each discussion trend. A qualitative analysis was then carried out, highlighting, for each message present within the forums, both the IAM phase to which it belonged and the content of the message (which, specifically, we will then call the object). Finally, a quantitative analysis was performed, relating these data to the problem assessment and the answers assigned in the self-evaluation questionnaire, completed by each student at the end of the project. This analysis made it possible to observe that there is a relationship between very high scores achieved and the number of messages sent; they also influence some answers to the questions in the final questionnaire. Furthermore, we were able to observe how, as the online training progresses, the discussions between the participants evolve and how the topics they discuss change.

Il Collaborative Learning è definito come il coinvolgimento di un gruppo di studenti, che imparano condividendo idee, risolvendo un problema o raggiungendo un obiettivo comune. Può essere sviluppato in aula, ad esempio con la discussione tra pari, ma, con il progresso tecnologico, sono divenute possibili alcune innovazioni, come accedere ai trascritti delle discussioni precedenti, permettendo di espandere la portata della collaborazione. Attraverso la discussione asincrona supportata dalle tecnologie gli studenti sono più stimolati ad articolare idee, ricevere feedback, affrontare problemi comuni e riflettere sulle opinioni e prospettive degli altri in più modi rispetto ad attività sincrone tradizionali. La letteratura introduce così il Computer-Supported Collaborative Learning, un approccio pedagogico secondo cui l'apprendimento avviene attraverso l'interazione sociale, utilizzando dispositivi informatici; fornisce dunque nuovi progetti di apprendimento supportati dalla tecnologia digitale, permettendo di usufruire di simulazioni e visualizzazioni, per migliorare la comprensione concettuale degli studenti. L’obbiettivo di questa tesi è mostrare come la co-costruzione di conoscenza in attività di problem solving possa essere implementata attraverso la collaborazione asincrona in un ambiente digitale di apprendimento. Il contesto di questa ricerca è il progetto Digital Math Training, che propone agli studenti della scuola secondaria di secondo grado del Piemonte e della Valle d’Aosta problemi matematici contestualizzati da risolvere con un ambiente di calcolo evoluto. Prende in esame lo svolgimento dell’edizione 2020/21. In particolare, prevede un percorso scadenzato, con strumenti di tutorato sincrono e asincrono, autoapprendimento, valutazione, autovalutazione e collaborazione tra pari. Perciò è stato introdotto un sistema di forum, dove i partecipanti possono condividere i loro dubbi ed esporre le loro idee, alla ricerca di una soluzione comune. Questa ricerca analizza proprio il contenuto dei 1662 messaggi inviati dai partecipanti, tenendo conto del thread di discussione in cui si sono sviluppati, utilizzando una versione adattata dell’Interaction Analysis Model (IAM) ipotizzato da Gunawardena, Lowe e Anderson. Tali dati vengono poi messi in relazione all’evoluzione delle competenze di problem solving di ciascuno studente, per indagare se la collaborazione online asincrona abbia avuto effetti sul rendimento di ciascuno. In particolare, ci siamo posti alcune domande di ricerca, riguardanti, in primo luogo, come bisognasse revisionare il modello IAM per adattarlo a questo contesto, esaminando ciascun trend di discussione. È stata svolta un’analisi qualitativa, mettendo in evidenza, per ogni messaggio presente all’interno dei forum, sia la fase dell’IAM a cui apparteneva, sia il contenuto del messaggio (l’oggetto). Infine, è stata eseguita un’analisi quantitativa, relazionando questi dati con le valutazioni dei problemi e le risposte assegnate nel questionario di autovalutazione, compilato da ciascuno studente al termine del progetto. Tale analisi ha permesso di osservare che esiste una relazione tra punteggi molto elevati, totalizzati da ogni partecipante, e numero di messaggi inviati; influenzano inoltre alcune risposte alle domande presenti nel questionario finale. Inoltre, abbiamo potuto osservare come, al progredire del training online, evolvono le discussioni tra i partecipanti e come si modificano gli argomenti di cui trattano.