BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//CERN//INDICO//EN
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:Indagine nazionale sulla percezione della scienza nella scuola pri
 maria: panoramica e risultati preliminari dell’analisi basata su ML
DTSTART;VALUE=DATE-TIME:20231130T110600Z
DTEND;VALUE=DATE-TIME:20231130T112900Z
DTSTAMP;VALUE=DATE-TIME:20260907T151745Z
UID:indico-contribution-1052@cern.ch
DESCRIPTION:Speakers: P. Sapia (AgoràLAB e Università della Calabria)\nL
 a percezione pubblica della scienza è un elemento cruciale nel determinar
 e gli atteggiamenti sociali nei confronti della scienza stessa e delle tec
 nologie da essa derivate. La qualità di tale percezione tra i giovani e i
  giovanissimi può condizionare l’apprendimento delle discipline scienti
 fiche durante il percorso scolastico e le successive scelte formative univ
 ersitarie. È quindi molto importante che chi si occupa di progettazione e
  realizzazione di iniziative di apprendimento in ambito STEM abbia un quad
 ro il più possibile fedele e completo della percezione della scienza da p
 arte degli stakeholder di riferimento. In questo contesto\, grande rilievo
  ha avuto negli anni ottanta un’indagine denominata “Draw a Scientist
 ” – DAST – condotta nel mondo anglosassone\, volta a profilare la pe
 rcezione che bambini e bambine della scuola primaria avevano degli scienzi
 ati e delle scienziate. Da allora\, per diversi decenni\, questo tipo di i
 ndagine non è stata più curata e solo recentemente è tornata all’atte
 nzione della ricerca educativa\, in concomitanza con la disaffezione dalle
  carriere scientifiche che segna molti paesi occidentali.\nIn questo conte
 sto\, il laboratorio “AgoràLAB” in collaborazione con il centro di ri
 cerca interuniversitario “GEO” ha avviato una ricerca denominata “Di
 segna una Persona che Fa Scienza” – DPFS\, volta a caratterizzare la p
 ercezione che bambini e bambine della scuola primaria hanno di scienziati 
 e scienziate. L’indagine è basata sulla acquisizione di elaborati grafi
 ci (acquisiti a oggi più di 1400) realizzati dagli alunni sulla base di u
 na specifica consegna. Tali elaborati vengono analizzati sulla base di un 
 insieme di più di 20 caratteristiche. L’elevata dimensionalità del dat
 a-set fa sì che le tecniche di Machine Learnign (ML) costituiscano gli st
 rumenti di elezione per l’analisi quantitativa dei dati di ricerca.\nNel
  contributo verrà descritta la struttura della ricerca\, i primi risultat
 i dell’analisi statistico-descrittiva e l’impostazione dell’analisi 
 basata sul ML.\n\nhttps://indico.unina.it/event/76/contributions/1052/
LOCATION:Museo di Fisica
URL:https://indico.unina.it/event/76/contributions/1052/
END:VEVENT
END:VCALENDAR