La conversazione con David Jonassen continua

In breve

Che cosa avrebbe potuto dirci oggi David Jonassen sull’uso dell’IA per apprendere? Questa conversazione immaginaria mette le sue idee sui Mindtools alla prova dei modelli linguistici: imparare con la tecnologia anziché dalla tecnologia, pensare intensamente, affrontare problemi autentici e rendere visibile il lavoro cognitivo. L’IA introduce però possibilità che i vecchi strumenti cognitivi non avevano: può diventare un interlocutore con cui discutere, confrontare interpretazioni e mettere alla prova il proprio pensiero. La questione rimane profondamente jonasseniana: non che cosa la tecnologia fa per lo studente, ma che cosa lo studente fa cognitivamente usandola.

Una conversazione iniziata venti anni fa

Nel 2005 ho organizzato in forma di “conversazione” alcune concettualizzazioni di David Jonassen su conoscenza, apprendimento e tecnologie, così come erano emerse durante nostre conversazioni informali, a loro volta stimolate dal mio studio dei suoi lavori. Ho voluto che quel lavoro fosse da lui revisionato e validato essendo ancorato a sue “affermazioni” ma che erano state scritte da me.

Qui il testo integrale di quel lavoro.

Dopo essermi avventurato in un primo tentativo di attualizzare il pensiero di Jonassen alla luce delle questioni sollevate dall’Intelligenza Artificiale, avrei voluto cimentarmi nella formulazione di nuove domande: quelle che gli avrei fatto se fosse ancora tra noi.

Ma, dopo averle scritte e aver provato a rispondere, ho ritarato l’obiettivo.

Un po’ perché, avendoci lasciati nel 2012, sarebbero state domande alle quali non avrebbe potuto rispondere; un po’ perché sarebbe stata una forzatura concettualmente eccessiva simulare – sia pure in modo trasparente e sulla base dei suoi lavori pubblicati – le risposte che avrebbe potuto dare oggi.

Mi è sembrato allora più sensato, rispetto all’obiettivo di questo lavoro – traguardare le questioni associate all’uso didattico delle IA in ambito scolastico attraverso le tematiche affrontate dalle scienze cognitive – formulare quelle domande in modo impersonale, rivolgendole idealmente alla comunità di chi si occupa di scienze cognitive, apprendimento e IA.

Senza, però, perdere l’orientamento jonassiano: le domande rimangono ancorate alle questioni che Jonassen stesso aveva affrontato nel suo lavoro e provano a interrogarle alla luce di una tecnologia e di possibilità applicative che allora non esistevano.

Ho anche pensato che, forse, fosse prematuro dare già delle risposte. Jonassen ci ha ricordato che a volte è più importante formulare buone domande che dare risposte.

Per questo ho deciso che – almeno per il momento – mi limiterò all’identificazione e alla formulazione delle domande assumendole come piste di approfondimento da seguire per arrivare a identificare eventuali utilizzi appropriati delle IA, avendo come riferimento non le possibilità offerte dalla tecnologia, ma l’orizzonte verso cui la scuola dovrebbe tendere.

Un orizzonte che è racchiuso nella nuova denominazione che questo blog ha assunto:

A scuola per pensare.

Nuove domande

1. Jonassen, trent’anni fa, sosteneva che non impariamo dalla tecnologia, ma pensando con la tecnologia: “learning with technology, not from technology”. Oggi una tecnologia può produrre testi, immagini, programmi, mappe concettuali e perfino argomentazioni al posto nostro, assumendo quindi una parte dell’attività cognitiva che prima rimaneva necessariamente alla persona. In che modo questa nuova condizione mette in discussione la formula di Jonassen e come potrebbe essere aggiornata?
2. Jonassen vedeva i computer come “intellectual partners” e li concettualizzava come cognitive tools: strumenti attraverso i quali lo studente rappresentava ciò che sapeva e svolgeva attività cognitive. Con i Large Language Models questa categoria non sembra più sufficiente: la tecnologia risponde, propone, argomenta, contraddice, riformula e partecipa linguisticamente all’attività cognitiva, assumendo funzionalmente il ruolo di interlocutore. Che cosa cambia nel rapporto tra persona e tecnologia quando uno strumento passa da cognitive tool a cognitive interlocutor? Che cosa potrebbe caratterizzare il “cognitive interlocutor”?
3. David diceva che i cognitive tools non dovevano rendere più facile l’apprendimento, ma costringere lo studente a “think harder”; allo stesso tempo riteneva che alcune attività cognitive poco produttive potessero essere scaricate sul computer, lasciando la persona libera di pensare in modo più produttivo. Che cosa significa oggi thinking hard quando una macchina può assumere una parte delle attività cognitive che accompagnano la produzione di un testo, la soluzione di un problema o la costruzione di una rappresentazione? Quali attività possono essere affidate alla macchina e quali devono rimanere a carico dello studente perché si produca apprendimento?

4. Nei Mindtools il prodotto rendeva in qualche modo visibile il lavoro cognitivo dello studente. Con l’IA generativa questa relazione si rompe: un ottimo prodotto può essere accompagnato da un’attività cognitiva molto povera. Come possiamo capire se dietro un prodotto c’è stato realmente apprendimento, se è frutto del lavoro della persona?
5. Jonassen ha sempre sostenuto che la tecnologia non insegna e che l’insegnante può soltanto creare le condizioni che impegnano lo studente nel pensiero. Che cosa accade quando l’IA assume apparentemente proprio il ruolo dell’insegnante: spiega, risponde, propone esercizi, corregge, personalizza? A quali condizioni – se è possibile identificarle – l’interazione tra studente e IA può evitare di riproporre, sotto una forma tecnologicamente molto più sofisticata, il paradigma della “tecnologia come insegnante”?

6. Nel suo lavoro sul problem solving sosteneva che identificare il problema è spesso molto più difficile che risolverlo. Che cosa significa oggi imparare a risolvere problemi, secondo un approccio che considera l’identificazione, la formulazione e la rappresentazione del problema come parti essenziali del processo, quando una parte crescente della soluzione può essere affidata all’IA?
7. Quando l’IA contribuisce alla soluzione di un problema che lo studente non sarebbe in grado di risolvere autonomamente, quali aspetti del processo di problem solving può realmente apprendere lo studente e a quali condizioni la soluzione assistita diventa occasione di apprendimento?
8. Jonassen sosteneva che la conoscenza scolastica rischia di diventare “conoscenza inerte” quando lo studente la possiede ma non è in grado di utilizzarla per affrontare problemi e trasferirla ad altri contesti. La possibilità di esternalizzare parte della conoscenza esiste da tempo, ad esempio attraverso database e knowledge bases, ma con l’IA questa conoscenza esternalizzata diventa molto più facilmente accessibile, interrogabile, riorganizzabile e integrabile con quella posseduta dalla persona. Quale conoscenza deve possedere lo studente per poter utilizzare in modo cognitivamente produttivo la conoscenza esternalizzata resa disponibile dall’IA?
9. Jonassen e i costruttivisti attribuivano un ruolo fondamentale alla conoscenza significativa, all’esperienza – al fare esperienza e all’avere esperienza – e alla riflessione sull’esperienza e nell’esperienza nella costruzione dell’agire competente. Oggi l’IA può consentire anche a un novizio di produrre oggetti e prestazioni che, almeno esteriormente, presentano caratteristiche simili a quelli prodotti da un esperto. Che cosa distingue, allora, la competenza effettivamente posseduta dalla sua simulazione attraverso l’IA e come cambia, in questo nuovo contesto, il processo attraverso il quale si costruisce un agire competente?
10. Jonassen criticava l’e-learning quando utilizzava le tecnologie come “nastri trasportatori di informazioni”. In che modo è possibile – se lo è – superare con l’IA il paradigma della trasmissione della conoscenza? E in quali condizioni, invece, le capacità dell’IA di interagire linguisticamente con chi apprende, riorganizzando, sintetizzando e generando contenuti in risposta alle sue richieste, rischiano di rendere quello stesso paradigma ancora più potente e seducente?
11. Jonassen ha sempre sostenuto che la questione fondamentale non fosse quale tecnologia utilizzare, ma quali concezioni dell’apprendimento ne guidassero l’uso. Da quali problemi educativi e da quali concezioni dell’apprendimento dovremmo partire per valutare se, dove e come utilizzare l’IA nella scuola, anziché assumere le possibilità offerte dalla tecnologia come punto di partenza della progettazione didattica?

In fondo, tutte queste domande convergono su una questione che attraversa il pensiero di Jonassen: se l’apprendimento è il risultato del pensiero, che cosa significa continuare a pensare e ad apprendere quando una parte crescente del lavoro intellettuale può essere svolta dalle macchine?

English version

The Conversation with David Jonassen Continues

In 2005, I organized some of David Jonassen’s ideas about knowledge, learning, and technology in the form of a “conversation.” Those ideas had emerged during our informal conversations, which in turn had been stimulated by my study of his work. I wanted David to review and validate that text because, although it was grounded in his ideas and presented as his “statements,” the actual wording was mine.

The full text of that work is available here.

After venturing into a first attempt to revisit Jonassen’s thinking in light of the issues raised by Artificial Intelligence (link), I wanted to try formulating a new set of questions: the questions I would have asked him if he were still with us.

But after writing them and attempting to answer them, I reconsidered my objective.

Partly because, having left us in 2012, these would obviously be questions he could no longer answer; and partly because it would have been too much of a conceptual stretch to simulate—even transparently and on the basis of his published work—the answers he might have given today.

It therefore seemed more sensible, given the purpose of this work—to examine the issues associated with the educational use of AI in schools through the questions and themes addressed by cognitive science—to formulate those questions impersonally, addressing them ideally to the broader community of those working in cognitive science, learning, and AI.

Without, however, losing the Jonassen orientation: the questions remain anchored in issues that Jonassen himself addressed in his work, while reconsidering them in light of a technology and a range of possible applications that did not exist at the time.

I also began to think that it might be premature to provide answers at this stage. Jonassen reminded us that sometimes formulating good questions is more important than providing answers.

For this reason, I have decided—at least for the time being—to limit myself to identifying and formulating the questions, treating them as lines of inquiry to pursue in order to determine whether, and under what conditions, AI might be used appropriately in education. The point of reference should not be what the technology makes possible, but the horizon toward which schools should be striving.

That horizon is captured in the new name I have given this blog:

At School to Think.

New questions

1. Thirty years ago, Jonassen argued that we do not learn from technology, but by thinking with technology: “learning with technology, not from technology.” Today, technology can produce texts, images, computer programs, concept maps, and even arguments on our behalf, thus taking over part of the cognitive activity that previously necessarily remained with the person. How does this new condition challenge Jonassen’s formulation, and how might it need to be updated?
2. Jonassen saw computers as “intellectual partners” and conceptualized them as cognitive tools: tools through which students represented what they knew and engaged in cognitive activity. With Large Language Models, this category no longer seems sufficient: the technology responds, proposes, argues, challenges, reformulates, and participates linguistically in cognitive activity, functionally assuming the role of an interlocutor. What changes in the relationship between person and technology when a tool shifts from being a cognitive tool to becoming a cognitive interlocutor? What might characterize the “cognitive interlocutor”?
3. David argued that cognitive tools should not make learning easier, but should require students to “think harder”; at the same time, he believed that some less productive cognitive activities could be offloaded to the computer, leaving the person free to engage in more productive thinking. What does thinking hard mean today, when a machine can take over part of the cognitive activity involved in producing a text, solving a problem, or constructing a representation? Which activities can be delegated to the machine, and which must remain the responsibility of the student for learning to occur?
4. With Mindtools, the product made the student’s cognitive work visible, at least to some extent. With generative AI, this relationship breaks down: an excellent product may be accompanied by very limited cognitive activity. How can we determine whether genuine learning has taken place behind a product, and whether that product is actually the result of the person’s own cognitive work?
5. Jonassen consistently argued that technology does not teach, and that a teacher can only create the conditions that engage students in thinking. What happens when AI appears to assume precisely the role of the teacher: explaining, answering questions, proposing exercises, providing corrections, and personalizing instruction? Under what conditions—if such conditions can be identified—can student–AI interaction avoid reproducing, in a technologically far more sophisticated form, the old paradigm of “technology as teacher”?
6. In his work on problem solving, Jonassen argued that identifying a problem is often much more difficult than solving it. What does learning to solve problems mean today, within an approach that regards identifying, formulating, and representing the problem as essential parts of the process, when an increasing portion of the solution itself can be delegated to AI?
7. When AI contributes to solving a problem that a student would not be able to solve independently, which aspects of the problem-solving process can the student actually learn, and under what conditions does an AI-assisted solution become an opportunity for learning?
8. Jonassen argued that school knowledge risks becoming “inert knowledge” when students possess it but are unable to use it to address problems or transfer it to other contexts. The possibility of externalizing part of our knowledge has existed for a long time—for example, through databases and knowledge bases—but with AI, this externalized knowledge becomes much more readily accessible, queryable, reorganizable, and integrable with the knowledge already possessed by the person. What knowledge must students themselves possess in order to make cognitively productive use of the externalized knowledge made available by AI?
9. Jonassen and constructivists attributed a fundamental role to meaningful knowledge, experience—both having experiences and having accumulated experience—and reflection on and within experience in the development of competent action. Today, AI can enable even a novice to produce artifacts and performances that, at least outwardly, display characteristics similar to those produced by an expert. What, then, distinguishes genuinely possessed competence from its simulation through AI, and how does this new context change the process through which competent action is developed?
10. Jonassen criticized e-learning when it used technologies as “conveyor belts of information.” In what ways—if at all—can AI enable us to move beyond the knowledge-transmission paradigm? And under what conditions, instead, might AI’s ability to interact linguistically with learners—reorganizing, synthesizing, and generating content in response to their requests—risk making that same paradigm even more powerful and seductive?
11. Jonassen consistently argued that the fundamental question was not which technology to use, but which conceptions of learning should guide its use. What educational problems and what conceptions of learning should we start from when deciding whether, where, and how to use AI in schools, rather than taking the possibilities offered by the technology as the starting point for instructional design?

A question that brings them all together

Ultimately, all these questions converge on an issue that runs through Jonassen’s thinking:

If learning is the result of thinking, what does it mean to continue thinking and learning in a world in which an increasing share of intellectual work can be performed by machines?