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Quando si parla di coding, si pensa quasi sempre a un computer, a un robot o a una schermata piena di comandi. È un’associazione comprensibile, ma incompleta. Prima di scrivere un codice bisogna infatti compiere un’operazione molto più importante: comprendere il problema che si vuole risolvere.

Il coding è lo strumento con cui traduciamo un ragionamento in una sequenza di istruzioni. Il pensiero computazionale è invece il processo che ci permette di costruire quel ragionamento. Significa osservare una situazione, dividerla in parti più semplici, riconoscere eventuali regolarità, individuare le informazioni davvero utili, progettare una procedura e verificare se funziona.

Non è quindi una competenza riservata agli informatici. È un modo di organizzare il pensiero che può essere utilizzato nella ricerca scientifica, nell’agricoltura, nella gestione di un’impresa, nella progettazione di un edificio, nell’organizzazione di un evento o nelle decisioni della vita quotidiana.

Jeannette Wing, che nel 2006 contribuì in modo decisivo alla diffusione del concetto, presentò il pensiero computazionale come una capacità generale, utile non soltanto per programmare macchine, ma per affrontare problemi e progettare sistemi.

Pensare come progettisti

Immaginiamo di voler ridurre il consumo di acqua in una scuola, in un’azienda agricola o in un’abitazione. Non possiamo limitarci a dire che occorre “sprecare meno acqua”. Dobbiamo capire dove viene utilizzata, in quali orari, in quali quantità e per quali attività.

Il problema viene quindi scomposto. Si distinguono gli usi necessari da quelli evitabili, si raccolgono dati, si cercano comportamenti ricorrenti e si confrontano possibili soluzioni. Solo dopo si costruisce una procedura: controllare le perdite, modificare gli orari di irrigazione, recuperare l’acqua piovana, utilizzare sensori oppure introdurre semplici regole organizzative.

Questo è già pensiero computazionale, anche senza utilizzare un computer.

Lo stesso accade quando uno studente prepara un protocollo di laboratorio, classifica alcune specie vegetali, pianifica una coltivazione o ricostruisce le cause di un evento storico. In tutti questi casi deve ordinare informazioni, individuare relazioni e costruire una sequenza logica.

Un algoritmo, infatti, non è necessariamente un programma informatico. Può essere una ricetta, un piano di campionamento, una procedura di sicurezza, un sistema di classificazione o una sequenza di operazioni per realizzare un’attività.

La programmazione diventa utile quando vogliamo far eseguire quella procedura a una macchina, ripeterla molte volte, elaborare grandi quantità di dati oppure simulare situazioni difficili da riprodurre nella realtà.

Differenze

Coding e pensiero computazionale sono collegati, ma non coincidono.

È possibile scrivere codice senza aver realmente compreso il problema, per esempio copiando istruzioni già pronte. Allo stesso modo, è possibile sviluppare il pensiero computazionale senza programmare, progettando una strategia, organizzando dati o correggendo una procedura.

Il coding diventa educativamente interessante quando rende visibile il ragionamento. Una macchina esegue ciò che le viene indicato, non ciò che l’autore aveva vagamente immaginato. Se un’istruzione è ambigua, incompleta o collocata nel punto sbagliato, il sistema non funziona come previsto.

Questa apparente rigidità rappresenta un’importante opportunità didattica. Lo studente deve spiegare ciò che vuole ottenere, trasformarlo in passaggi verificabili e correggere gli errori. Impara così che una soluzione non nasce perfetta, ma viene costruita attraverso tentativi, confronti e revisioni.

La ricerca dell’errore, chiamata debugging, non dovrebbe essere vissuta come una punizione. È una forma di indagine. Quando qualcosa non funziona, bisogna localizzare il problema, formulare un’ipotesi e metterla alla prova.

In questo modo l’errore smette di essere la dimostrazione di un’incapacità e diventa un’informazione utile per migliorare il progetto.

Uso a scuola

L’errore più comune consiste nel partire dallo strumento. Si acquista un robot, si apre una piattaforma o si sceglie un’applicazione e soltanto dopo si cerca un argomento scolastico con cui giustificarne l’impiego.

Il percorso dovrebbe essere esattamente opposto.

Bisogna partire da ciò che gli studenti devono comprendere. Il docente individua un problema autentico, stabilisce quali competenze intende sviluppare e sceglie successivamente gli strumenti più adatti. Talvolta servirà un computer; altre volte saranno sufficienti una mappa, alcune carte, una tabella o degli oggetti di recupero.

Per esempio:

• In botanica, gli studenti creano chiavi di riconoscimento per identificare le specie vegetali tramite l’osservazione diretta.

Il punto non è trasformare ogni disciplina in informatica. Il pensiero computazionale deve aiutare a comprendere meglio la disciplina, non sostituirla.

Una buona attività chiede agli studenti di prendere decisioni, spiegare le proprie scelte, confrontare strategie e valutare le conseguenze. Una cattiva attività, anche se utilizza strumenti tecnologici avanzati, si limita a far ripetere istruzioni già decise dal docente.

Le attività unplugged

Le attività unplugged permettono di lavorare sul pensiero computazionale senza utilizzare dispositivi digitali. Possono impiegare carte, tessere, griglie, mappe, corde, dadi, immagini o materiali di recupero.

Gli studenti possono costruire percorsi, ordinare istruzioni, classificare oggetti, rappresentare dati, simulare il comportamento di un sistema o scoprire quale errore impedisce a una procedura di funzionare.

Il loro principale vantaggio è l’accessibilità. Non richiedono laboratori informatici, connessioni veloci o dispositivi individuali. Possono essere svolte in aula, all’aperto, in laboratorio o durante un’attività sul territorio.

Permettono inoltre di rendere concreti alcuni concetti astratti. Una condizione può essere rappresentata da una carta che stabilisce che cosa fare “se” si verifica un determinato evento. Un ciclo può essere simulato ripetendo un’azione finché non viene raggiunto un risultato. Una variabile può diventare un contenitore il cui valore cambia nel corso dell’attività.

Tuttavia, non basta far muovere gli studenti su una scacchiera o far eseguire loro alcuni comandi per sviluppare automaticamente il pensiero computazionale. Senza una fase di riflessione, l’attività rischia di restare soltanto un gioco.

Dopo l’esperienza è necessario ricostruire ciò che è accaduto. Gli studenti devono descrivere la procedura, individuare le istruzioni poco chiare, confrontare soluzioni differenti e capire dove lo stesso metodo potrebbe essere riutilizzato.

Le attività unplugged hanno quindi valore anche quando non sono seguite da una fase digitale. Devono però produrre una rappresentazione, una procedura o un modello trasferibile. Il gioco è il punto di partenza, non il risultato finale.

Le attività digitali

Gli strumenti digitali permettono di compiere operazioni che con carta e oggetti diventerebbero lente o difficili. Possono ripetere rapidamente una procedura, elaborare molti dati, modificare un modello e simulare scenari differenti.

Un foglio elettronico può mostrare come cambiano i consumi al variare di alcune condizioni. Un ambiente di programmazione visuale può permettere di costruire una storia interattiva. Un simulatore può aiutare a osservare la diffusione di una popolazione, di un incendio o di una malattia. Un sensore può raccogliere informazioni su temperatura, umidità o qualità dell’aria.

Il digitale non è però automaticamente innovativo. Se gli studenti devono soltanto premere pulsanti o seguire passaggi stabiliti da altri, l’attività può essere meno formativa di un buon lavoro realizzato con carta e matita.

Lo strumento digitale dovrebbe essere utilizzato quando permette di osservare qualcosa che altrimenti rimarrebbe nascosto, di confrontare molte alternative o di verificare rapidamente un’ipotesi.

La vera competenza consiste anche nel comprendere quando non è necessario utilizzarlo.

Una competenza per la sostenibilità

Il pensiero computazionale può avere una forte valenza sostenibile perché aiuta a leggere sistemi complessi. I problemi ambientali non dipendono quasi mai da una sola causa. Acqua, suolo, energia, biodiversità, produzione, trasporti e comportamenti umani sono collegati tra loro.

Scomporre un problema permette di comprenderne le componenti. Riconoscere gli schemi aiuta a individuare fenomeni ricorrenti. La modellizzazione consente di confrontare possibili scenari. La verifica permette di capire se una soluzione produce davvero i risultati attesi.

Il quadro europeo GreenComp considera essenziali la comprensione della complessità, l’immaginazione di futuri sostenibili e la capacità di agire responsabilmente. Il pensiero computazionale può sostenere queste competenze, purché non venga utilizzato soltanto per aumentare l’efficienza.

Una soluzione può infatti essere efficiente e al tempo stesso ingiusta o ecologicamente dannosa. Ottimizzare una produzione non basta se non si considerano il consumo di risorse, la qualità del lavoro, la biodiversità e la quantità di rifiuti generati.

Il pensiero computazionale deve quindi dialogare con il pensiero sistemico, il metodo scientifico e la valutazione etica.

La tecnologia più sostenibile non è sempre quella più avanzata. È quella proporzionata al problema, riparabile, comprensibile e capace di produrre un beneficio reale senza generare costi ambientali e sociali superiori ai vantaggi.

Il pensiero computazionale nell’apprendimento degli adulti

Il termine corretto è lifelong learning, cioè apprendimento lungo tutto l’arco della vita. Non riguarda soltanto i corsi professionali, ma la capacità di continuare ad apprendere di fronte ai cambiamenti del lavoro, della tecnologia e della società.

Con gli adulti è particolarmente importante partire dall’esperienza. Un agricoltore che modifica l’irrigazione osservando il terreno, un artigiano che organizza le fasi di una lavorazione o un’associazione che pianifica un evento stanno già utilizzando forme di pensiero computazionale.

Il compito della formazione non è cancellare queste competenze, ma renderle più consapevoli, verificabili e trasferibili.

Un gruppo di adulti può ricostruire una procedura lavorativa, individuare i passaggi che provocano errori o sprechi e proporre una versione migliore. Può analizzare i consumi di un edificio, organizzare una banca del tempo, progettare un sistema di riuso o costruire una mappa delle risorse presenti in un territorio.

Le attività unplugged sono spesso efficaci perché riducono l’ansia nei confronti della tecnologia. Il passaggio al digitale può avvenire successivamente, quando è chiaro quale problema lo strumento aiuterà a risolvere.

L’UNESCO collega oggi l’educazione degli adulti anche allo sviluppo di competenze digitali inclusive e critiche. L’obiettivo non è soltanto insegnare a utilizzare strumenti, ma permettere alle persone di comprenderli e di partecipare consapevolmente a una società sempre più automatizzata.

Il ruolo del Leading Teacher di EU Code Week

In questo percorso si inserisce anche la mia recente nomina a Leading Teacher di EU Code Week, all’interno della comunità italiana.

EU Code Week è un’iniziativa europea che promuove il coding, il pensiero computazionale e la creatività digitale attraverso attività organizzate nelle scuole e nei territori. La sua forza deriva soprattutto da una rete di docenti, educatori e volontari che condividono esperienze e risorse.

I Leading Teachers costituiscono una comunità europea di oltre 450 educatori. Il loro compito è collegare scuole, docenti e studenti, incoraggiare la realizzazione di attività, diffondere opportunità formative e diventare punti di riferimento per chi desidera avvicinarsi al coding. Possono inoltre contribuire alla produzione e all’adattamento di materiali didattici, partecipare a incontri nazionali ed europei e condurre momenti di formazione tra pari.

Il Leading Teacher non è però un tecnico incaricato di risolvere qualsiasi problema informatico, né una figura gerarchica che impone attività ai colleghi. È soprattutto un facilitatore.

Può mostrare che il pensiero computazionale è utilizzabile anche da chi non insegna informatica, proporre esperienze semplici e già sperimentate, aiutare i colleghi a scegliere attività coerenti con le proprie discipline e mettere in relazione persone che stanno affrontando problemi simili.

Nella scuola secondaria superiore questa funzione è particolarmente importante. Il coding viene ancora percepito troppo spesso come qualcosa destinato ai bambini o agli istituti tecnologici. In realtà può trovare spazio nei licei, negli istituti tecnici e professionali, nelle discipline scientifiche, umanistiche, artistiche e laboratoriali.

Una delle opportunità più interessanti consiste nel costruire una piccola comunità professionale all’interno della scuola. Un docente può sperimentare un’attività, documentarla e condividerla. Un collega può adattarla alla propria materia. Gli studenti possono confrontare strategie e produrre materiali utilizzabili da altre classi.

Il cambiamento non nasce necessariamente da grandi progetti o da costosi laboratori. Può iniziare da un’attività di un’ora, purché abbia un obiettivo chiaro, sia collegata al curricolo e venga successivamente discussa.

Il ruolo del Leading Teacher dovrebbe favorire proprio questa progressione: non convincere tutti a diventare programmatori, ma aiutare la scuola a riconoscere il valore educativo del pensiero computazionale.

Imparare a non subire i sistemi

Il pensiero computazionale non serve soltanto a utilizzare meglio le tecnologie. Serve a comprendere che ogni sistema è stato progettato attraverso scelte, regole e priorità.

Quando impariamo a scomporre un problema, leggere i dati, costruire una procedura e verificare i risultati, diventiamo meno dipendenti da soluzioni che non comprendiamo. Possiamo riconoscere gli errori, discutere le decisioni e immaginare alternative.

Il coding è uno degli strumenti attraverso cui questa capacità può essere esercitata, ma non è l’unico. Si può iniziare da una griglia di cartone, da una mappa, da un problema ambientale o da una procedura quotidiana.

La finalità non è riempire le scuole di dispositivi. È formare persone capaci di osservare la realtà, porre domande precise e progettare soluzioni responsabili.

In una società sostenibile avremo bisogno non soltanto di utenti competenti, ma di cittadini che sappiano comprendere i sistemi, modificarli quando non funzionano e decidere consapevolmente quali tecnologie utilizzare.

È questa, probabilmente, la promessa più interessante del pensiero computazionale: non insegnarci a ragionare come macchine, ma aiutarci a progettare meglio, come esseri umani.