Prof di Matematica Sotto la Lente: Cosa Abbiamo Imparato sulla Loro “Competenza”? Un Viaggio nella Ricerca

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio un po’ particolare, quello all’interno della ricerca che cerca di capire cosa renda un insegnante di matematica… beh, competente! Sembra una domanda semplice, ma vi assicuro che è un vero rompicapo per chi studia il mondo dell’educazione. Recentemente, mi sono imbattuto in una revisione della letteratura scientifica davvero illuminante che fa il punto su un modello proposto nel 2015 da Sigrid Blömeke e colleghi, e su come questo modello sia stato masticato, digerito e arricchito dalla comunità scientifica negli ultimi anni. Pronti a scoprire cosa bolle in pentola?

Il Modello di Partenza: Un Faro nella Notte?

Partiamo dalle basi. Nel 2015, Blömeke e il suo team hanno lanciato un’idea piuttosto rivoluzionaria: la competenza di un insegnante non è un blocco monolitico, ma un continuum. Immaginate un percorso che parte dalle disposizioni personali dell’insegnante – pensate alle sue conoscenze, alle sue convinzioni, alla sua motivazione – passa attraverso le sue abilità specifiche per situazione – come la capacità di prendere decisioni al volo in classe, di interpretare le reazioni degli studenti – e arriva fino alla sua performance osservabile, cioè quello che fa effettivamente in aula. Un’idea affascinante, no? Loro stessi, con grande umiltà, non l’hanno presentato come il Vangelo, ma più come uno spunto, un invito alla comunità scientifica a testarlo, metterlo alla prova e, perché no, migliorarlo.

La bellezza di questo modello, secondo me, sta nel tentativo di andare oltre la semplice dicotomia tra “sapere” e “saper fare”, cercando di unire approcci analitici e olistici. Hanno definito la competenza come “il fondamento cognitivo e affettivo-motivazionale latente della performance specifica del dominio in situazioni variabili”. Un parolone, lo so, ma il succo è che la competenza è qualcosa di nascosto che si manifesta nel comportamento in contesti reali. E questo, amici miei, ha aperto un sacco di porte per la ricerca.

La Ricerca si Mette all’Opera: Cosa Abbiamo Scoperto?

E così, negli ultimi dieci anni, un sacco di studiosi si sono messi al lavoro, usando il modello di Blömeke come trampolino di lancio, soprattutto nell’ambito della formazione degli insegnanti di matematica, sia quelli alle prime armi (pre-servizio) sia quelli già in cattedra (in-servizio). La revisione della letteratura che ho analizzato ha cercato proprio di capire: abbiamo davvero testato, validato e migliorato questo modello? E tutto ciò ci ha portato a un quadro più completo e solido della competenza degli insegnanti di matematica?

Per rispondere, i ricercatori hanno fatto una cosa chiamata “revisione semi-sistematica della letteratura”. In pratica, hanno setacciato database come Google Scholar e JSTOR, prima seguendo le tracce di chi aveva citato lo studio originale di Blömeke (una specie di “caccia al tesoro citazionale”), e poi allargando la ricerca con parole chiave specifiche. Alla fine, hanno messo sotto la lente 35 pubblicazioni: 23 studi empirici (di cui 11 focalizzati sulla matematica) e 12 revisioni. È interessante notare che la maggior parte degli studi (il 63%) viene dalla Germania, ma c’è una buona rappresentanza anche da altri paesi, il che suggerisce che il modello è stato testato in contesti culturali diversi.

Cosa è emerso? Beh, un bel po’ di cose! Innanzitutto, si è cercato di capire meglio la dinamica tra le componenti del modello. Alcuni studi, come quello di Krauss e colleghi (2020), hanno confermato l’idea di un flusso lineare: dalle disposizioni, attraverso le abilità situazionali, fino alla performance. Ma hanno aggiunto un pezzo importante: la performance dell’insegnante influenza la partecipazione degli studenti e il loro uso delle opportunità di apprendimento (quella che chiamano “mediazione dello studente”), e questo, a sua volta, impatta gli obiettivi didattici, come il rendimento in matematica degli studenti, ma anche il loro divertimento e la riduzione dell’ansia. Yang e Kaiser (2023) hanno proposto qualcosa di simile, distinguendo tra risultati di apprendimento matematico e affettivi.

Un’altra aggiunta interessante è che le disposizioni degli insegnanti non nascono dal nulla, ma sono influenzate dai programmi di formazione universitaria o di sviluppo professionale. Kaiser e König (2019) e Wassermann et al. (2023) hanno sottolineato proprio questo aspetto. E qui arriva una svolta: mentre il modello originale di Blömeke suggeriva una relazione lineare e unidirezionale, Santagata e Yeh (2016) hanno portato prove a favore di una relazione bidirezionale. In pratica, le abilità situazionali mediano tra disposizioni e pratica, ma gli insegnanti riflettono sulle loro azioni, e questo processo influenza a ritroso la loro percezione, interpretazione, decisione, e persino le loro conoscenze e convinzioni. L’esperienza pratica, quindi, diventa cruciale. Hanno detto una cosa che mi ha colpito: la competenza può essere capita “solo nel contesto specifico in cui gli insegnanti lavorano”. Sacrosanto!

Poi si è andati più a fondo nelle singole componenti.

• Disposizioni: Non solo conoscenze, ma anche aspetti affettivo-motivazionali. Si è iniziato a distinguere tra disposizioni cognitive (come la Conoscenza del Contenuto Pedagogico o PCK – la “conoscenza delle rappresentazioni del contenuto matematico, della cognizione dello studente e del potenziale dei compiti didattici”, la Conoscenza del Contenuto o CK – una “comprensione approfondita della matematica scolastica”, e la Conoscenza Pedagogica o PK – l’adattare i progetti didattici ai prerequisiti degli studenti) e disposizioni affettive (come le aspettative di auto-efficacia, le convinzioni, l’entusiasmo per l’insegnamento e aspetti di autoregolazione come comportamenti preventivi contro il burnout).
• Abilità Specifiche per Situazione: Qui entra in gioco la “Professional Vision”, cioè la capacità di notare e ragionare sugli aspetti significativi delle situazioni in classe. Hammer e Ufer (2023) parlano di abilità di noticing (notare) e ragionamento basato sulla conoscenza. Le abilità di noticing, nel contesto matematico, includono il riconoscere le difficoltà degli studenti, identificare barriere affettive e cognitive, conoscere molteplici soluzioni possibili ai problemi e supportare gli studenti. Il decision-making istantaneo è visto come particolarmente sfidante. Il ragionamento basato sulla conoscenza, invece, si articola in descrivere, spiegare e predire ciò che si osserva.
• Performance Osservabile: Krauss e colleghi (2020) la definiscono come il “comportamento osservabile dell’insegnante in classe” e la specificano come la “fornitura adeguata di opportunità di apprendimento agli studenti”. Altri hanno sottolineato l’importanza del feedback, della capacità di spiegare, e della riuscita implementazione e valutazione dei piani di lezione. Un fattore cruciale è la qualità dell’istruzione, che si divide in tre dimensioni: gestione della classe, supporto agli studenti e attivazione cognitiva. E udite udite, Kunter e colleghi (2013) hanno trovato effetti statisticamente significativi: la competenza professionale degli insegnanti influenza la qualità dell’istruzione, che a sua volta ha un impatto misurabile sui risultati di apprendimento degli studenti in matematica!

Il modello di Blömeke è stato anche esteso ad altri contesti, come l’integrazione delle competenze ICT (Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione), la progettazione di risorse digitali, la pedagogia inclusiva e persino altre materie come il tedesco, l’economia e commercio, la fisica e la biologia. Questo ha portato a ulteriori specificazioni, come la distinzione tra competenze necessarie per la preparazione delle lezioni (legate alla riflessione) e quelle per l’implementazione (legate all’azione).

Un Nuovo Modello Prende Forma: Più Completo, Più Dinamico

Mettendo insieme tutti questi pezzi, la revisione propone un modello di competenza elaborato. Mantiene la struttura a continuum di Blömeke (disposizioni, abilità situazionali, performance), ma la arricchisce parecchio. Ecco i punti salienti:

1. Si includono le caratteristiche dei programmi di formazione universitaria o di sviluppo professionale, che possono influenzare l’intero continuum.
2. Le disposizioni sono chiaramente distinte in cognitive (PCK, CK, PK) e affettive (auto-efficacia, convinzioni, ecc.).
3. Le abilità specifiche per situazione (percezione, interpretazione, decisione) sono divise in abilità di noticing e ragionamento basato sulla conoscenza.
4. La performance è specificata come comportamento osservabile nella pianificazione, nell’azione in classe (fornire feedback, spiegazioni, implementare piani di lezione) e nella riflessione.
5. Si aggiunge la mediazione dello studente: la performance dell’insegnante influenza la partecipazione attiva degli studenti e il loro utilizzo delle opportunità di apprendimento, che a loro volta impattano i risultati di apprendimento (matematici e affettivi).
6. Importantissimo: si abbandona l’idea di una relazione causale unidirezionale a favore di una relazione bidirezionale e ricorsiva tra le componenti.
7. Si integra un approccio più olistico che enfatizza le competenze come criterio reale per il comportamento.

Insomma, un bel passo avanti rispetto al modello del 2015, non trovate? Sembra molto più aderente alla complessità del lavoro di un insegnante.

Le Sfide della Misurazione: Come “Pesare” la Competenza?

Ora, la domanda da un milione di dollari: come si misura tutta questa roba? Già Blömeke e colleghi criticavano l’eccessiva dipendenza da test a scelta multipla o da formati di compito troppo complessi, perché ognuno cattura solo pezzetti del costrutto. Invece, spingevano per approcci di misurazione combinati.

La buona notizia è che la ricerca recente sembra aver raccolto la sfida, usando spesso disegni mixed-methods (che combinano dati quantitativi e qualitativi) e un mix di tecniche di valutazione, dai classici test carta-e-matita a valutazioni della performance basate su video. Ad esempio, Santagata e Yeh (2016) hanno usato punteggi quantitativi e interviste qualitative, anche se su un campione molto piccolo (solo 3 insegnanti), il che limita la generalizzabilità dei risultati. Questo problema dei campioni piccoli e non rappresentativi, purtroppo, affligge molti studi, riducendo la portata delle loro conclusioni.

Un grande passo avanti è stato l’uso di strumenti basati su video (video vignette). Questi permettono di “catturare il modo in cui gli insegnanti notano le situazioni di classe” in maniera più realistica. Molti studi li hanno usati per misurare la qualità dell’istruzione, le attività diagnostiche, la conoscenza pratica dell’insegnamento della matematica, le abilità di noticing, le competenze di feedback e il decision-making “sul momento”.

Tuttavia, c’è un “ma”. La revisione solleva un dubbio cruciale: i metodi statistici usati sono sempre adeguati per testare le ipotesi del modello di Blömeke (o di quello modificato)? Se ipotizziamo un percorso causale (anche riflessivo) dalle disposizioni alla performance, mediato dalle abilità situazionali, servono analisi statistiche specifiche per la mediazione. Krauss e colleghi (2020), ad esempio, hanno cercato di testare l’intero modello. Hanno trovato un effetto significativo delle disposizioni sulle abilità situazionali, ma nessun effetto significativo delle abilità situazionali sulla performance. Strano, no? Visto che c’è consenso sull’importanza delle abilità situazionali. Questo suggerisce che forse il disegno dello studio o i metodi statistici usati non erano i più adatti a scovare un effetto di mediazione. Servirebbero tecniche più sofisticate come i test di Sobel, Aroian o Goodman, il metodo bootstrap per gli intervalli di confidenza, o la modellizzazione ad equazioni strutturali (SEM).

Guardando al Futuro: Prossimi Passi per Capire Meglio i Nostri Insegnanti

Quindi, cosa ci portiamo a casa da questo viaggio? Sicuramente che il modello di Blömeke del 2015 è stato un seme fertile, che ha generato molta ricerca e ha portato a un modello espanso e più dettagliato della competenza docente. Abbiamo capito meglio le sfaccettature delle disposizioni (cognitive e affettive), delle abilità specifiche per situazione (come la “visione professionale”) e della performance (come la pianificazione delle lezioni). E soprattutto, il nuovo modello include i feedback e la mediazione dello studente, rendendolo più dinamico.

Però, c’è ancora tanta strada da fare. Questi modelli, sia l’originale che quello modificato, hanno bisogno di essere testati con approcci metodologici più sofisticati. La qualità metodologica di alcuni studi analizzati (disegno, analisi statistica) lascia un po’ a desiderare. Spesso, le pubblicazioni non documentano informazioni chiave o dettagli statistici necessari, il che è un problema.

Questa revisione, come ammettono gli stessi autori, ha i suoi limiti: ha toccato solo alcuni risultati centrali, si è concentrata su studi in lingua inglese (con una predominanza di ricerca tedesca) e ha solo accennato ad aspetti metodologici importanti come gli studi di eye-tracking. Nonostante ciò, il messaggio è chiaro: il modello di Blömeke ha avuto un ruolo significativo nell’ultimo decennio, stimolando la ricerca sull’insegnamento della matematica e non solo. La sfida più grande resta quella di una misurazione valida delle componenti lungo il continuum della competenza docente, inclusa la performance come costrutto olistico. E qui, le valutazioni autentiche della performance potrebbero avere un potenziale enorme. Chissà cosa scopriremo nei prossimi dieci anni!

Per me, è affascinante vedere come la scienza cerchi di svelare i meccanismi di una professione così complessa e cruciale come quella dell’insegnante. E voi, cosa ne pensate?

Fonte: Springer