Una finestra sul corso

Nel corso che ho dedicato al potere delle immagini nella didattica della matematica, affronto molti nodi fondamentali dell’insegnamento. 

Quello che condivido qui è solo una piccola finestra su una delle tante sezioni che compongono il percorso formativo. Non un approfondimento esaustivo, ma un assaggio del tipo di riflessione che propongo: uno sguardo diverso, più consapevole e metodico, sulle strategie visive e sulle modalità di lettura delle informazioni.

Nella quarta parte del mio corso non introduco un nuovo argomento da aggiungere al già ricco bagaglio di contenuti didattici. Al contrario, mi soffermo su una serie di strumenti, concetti e problemi che fanno parte della quotidianità scolastica e che ogni docente si trova, prima o poi, a proporre in classe: grafici a barre, diagrammi a torta, diagrammi di Venn, relazioni tra insiemi, proporzioni, frazioni, fino ad arrivare alla probabilità condizionata.

La novità non sta quindi nel cosa, ma nel come. Il mio obiettivo è portare l’attenzione sull’approccio, sul modo in cui presentiamo questi contenuti agli studenti. Troppo spesso, nella pratica didattica, si dà per scontato che gli alunni abbiano già sviluppato le competenze necessarie per leggere un diagramma, interpretare una proporzione o cogliere il significato di un’area all’interno di un grafico. Ma non è così.

Attraverso una sequenza ordinata di esempi e visualizzazioni, aiuto i docenti a riconoscere i passaggi critici che rendono questi strumenti davvero comprensibili: la costruzione del modello visivo, la traduzione dal linguaggio verbale al simbolico e grafico, l’uso appropriato degli strumenti matematici.

Tutto questo permette non solo di aiutare i ragazzi a risolvere i problemi, ma soprattutto a comprenderli nella loro struttura. Solo così il grafico smette di essere un’immagine da riprodurre meccanicamente e diventa una vera e propria lente per interpretare il significato dei dati.

Concludo questa sezione con un esempio proposto dall’intelligenza artificiale. È interessante osservare come, proprio grazie alla sua distanza dai consueti automatismi didattici, l’IA riesca a mettere in evidenza – in modo chiaro e lineare – un elemento spesso trascurato: la corretta identificazione dell’evento noto nella probabilità condizionata. Un’operazione all’apparenza semplice, ma che rappresenta uno dei punti di maggiore inciampo per molti studenti.