The DSpace digital repository system captures, stores, indexes, preserves, and distributes digital research material. http://elea.unisa.it:8080/jspui 2012-05-17T02:22:53Z 2012-05-17T02:22:53Z Cilurzo, Massimiliano http://hdl.handle.net/10556/258 2012-05-04T00:00:39Z 1980-04-01T23:00:00Z

Title: FP7 Authors: Cilurzo, Massimiliano Abstract: noone Description: noone

1980-04-01T23:00:00Z W, W http://hdl.handle.net/10556/257 2012-05-16T09:33:27Z 2011-03-31T22:00:00Z

Title: W Authors: W, W Abstract: W Description: W

2011-03-31T22:00:00Z Tedesco, Ines http://hdl.handle.net/10556/256 2012-04-25T00:00:56Z 2011-05-01T22:00:00Z

Title: Comunicazione didattica e mediazione educativa. La generazione creativa della conoscenza Authors: Tedesco, Ines Abstract: Il mio programma di ricerca intraprende un'analisi approfondita dell'educazione cognitiva e del Metodo Feuerstein, attraverso una fitta rete di contributi interdisciplinari, per comprenderne le logiche sottese e verificarne la praticabilità. Durante il primo anno di ricerca, ho svolto un'approfondita analisi bibliografica, allo scopo di delineare la matrice teorico-scientifica del progetto. Per tale ragione, ho seguito un corso di formazione al Metodo Feuerstein per l'applicazione del Programma di Arricchimento Sirutturaie di I livello, presso il Centro per l'Apprendimento Mediato di Rimini, patrocinato dall'Inlernalional Center for the Enhancement of Learning Potential di Israele. Durante il corso, ho avuto modo di approfondire le metodologie e gli strumenti del PAS, al fine di impostare correttamente il mio programma di ricerca. Reuven Feuerstein è una delle figure più importanti nello scenario contemporaneo delle scienze dell'educazione e della psicologia cognitiva. La sua prospettiva teorica, definita Interazionismo Sociale, si inquadra all'interno del cognitivismo, del costruttivismo e della psicologia umanistica. Il Metodo si caratterizza come uno dei primi approcci metacognitivi apparsi in ambito educativo e riabilitativo ed è attualmente sperimentato in tutte quelle situazioni in cui è necessario potenziare le risorse umane, come il campo educativo, aziendale e riabilitativo. Le teorie di Feuerstein sono contraddistinte da una grande fiducia nella modificabilità umana e da una visione ottimistica delle situazioni di difficoltà cognitiva. Nessun individuo raggiunge mai la piena estensione delle sue potenzialità intellettive, ma può continuare ad evolversi lungo tutto l'arco della vita, a prescindere dall'età, dallo status socio-culturale e dalla natura dei suoi deficit. L'ipotesi di una mediazione educativa ideale, che accolga il soggetto all'interno di un sistema reticolare di conoscenze e competenze trasversali, si rende necessaria per deternlinare i principi regolatori di un "ambiente modificante", che coinvolga le agenzie formative e fornisca al discente un orientamento di senso. L'apprendimento nella società complessa è una modalità strutturale della vita, un investimento a lunga scadenza che implica un'attività consapevole, intenzionale e collettiva. Le esperienze scolastiche e lavorative non riguardano l'esecuzione routinaria di script comportamentali, piuttosto la gestione di una realtà mutevole e sfuggente, che richiede con impellenza nuove abilità e saperi emergenti. Tale logica impone all'individuo l'esigenza di riprogettarsi continuamente m una costante e faticosa attività di co-costruzione dialogica ed esperienziale delle conoscenze. Se la concezione de]]' apprendimento legata alla modernità è definita dalla logica lineare del rapporto causa-effetto, facilmente declinabile in termini di progettazione, programmazione, somministrazione e monitoraggio, il neoapprendimento postmodemo decreta un' appropriazione generativa di saperi in cui tutti i punti di riferimento, che attribuivano solidità al mondo e favorivano la selezione delle strategie di vita, esplodono in una moltiplicazione indiscriminata di prospettive. I recenti studi dello statista americano James J. Heckmann, premio Nobel per l'economia nel 2000 e direttore del Centre far Social Program Evaluation, hanno evidenziato come negli ultimi decenni il rapporto tra apprendimento ed esiti formativi sia profondamente mutato. Nello specifico, le sue ricerche dimostrano come i successi individuali siano maggiormente influenzati dalle esperienze sociali, piuttosto che dai risultati apprenditivi ottenuti a scuola. Il fatto che la maggior parte dell'apprendimento individuale si realizzi in contesti extra-scolastici conferma llilcora una volta l'attualità delle teorie di Lev Semenovic Vygotskij sul ruolo dell'interazione sociale nello sviluppo del pensiero del bambino... [a cura dell'autore] Description: 2009 - 2010

2011-05-01T22:00:00Z Clarizia, Fabio http://hdl.handle.net/10556/255 2012-04-24T00:00:50Z 2011-04-14T22:00:00Z

Title: Probabilistic Lightweight Ontology per l'estrazione e rappresentazione della Semantica Authors: Clarizia, Fabio Abstract: L'estrazione e la rappresentazione della semantica contenuta nel linguaggio sono tra i principali argomenti che da sempre animano le discussioni in psicologia cognitiva e intelligenza artificiale. Nell'ambi- to di queste comunità scientifiche il dibattito è riferito principalmente al problema di individuare il modo migliore per rivelare il significato che risiede in un qualsiasi atto comunicativo: scrivere, leggere, parla- re, ecc. In alcuni rami applicativi dell'intelligenza artificiale così come nella Knowledge Engineering, i risultati di questi dibattiti sono stati utilizzati per introdurre nuovi linguaggi formali grazie ai quali è stato possibile sia rappresentare la semantica su un calcolatore che manipo- larla per l'esecuzione di ragionamenti automatici. Questi linguaggi, tra cui XML (eXtensible Markup Language), RDF (Resource Description Framework), OWL (Ontology Web Language), sono stati la risposta tecnologica alla nascente visione del Web Semantico introdotta da Tim Berners-Lee, formalmente l'inventore del World Wide Web. Secondo questa nuova visione, il Web dovrebbe essere una rete altamente inter- connessa di dati facilmente accessibile e comprensibile ad un qualsiasi calcolatore, un desktop o palmare, dove agenti software intelligenti sono in grado di risolvere richieste complesse dell'utente. A tutt'oggi alcune importanti questioni legate alla nascita del Web Semantico non sono state risolte: questioni che si riferiscono principal- mente al modo per rivelare e rappresentare la semantica stessa. Il pro- blema fondamentale è che scoprire le intenzioni dell'autore, ad esempio contenute all'interno di un testo, può essere un processo molto com- plesso e soprattutto ambiguo per via del fatto che il significato stesso esiste indipendentemente dal linguaggio utilizzato e dal processo d'in- terpretazione. E' ben noto, infatti, che a causa delle imperfezioni del linguaggio umano i processi d'interpretazione ovvero codifica e deco- difica del messaggio-significato potrebbero essere imperfetti e dunque corrotti da rumore. La rivelazione della semantica del testo, dunque, non può essere fatta semplicemente associando un significato al testo attraverso linguaggi formali ma piuttosto deve essere realizzata utiliz- zando metodi in grado di considerare il fattore rumore intrinseco ai processi stessi e, di conseguenza nasce così l'esigenza di utilizzare ulte- riori linguaggi - per forza di cose probabilistici - in grado di gestire al meglio tali processi rumorosi. La Knowledge Engineering, dal canto suo, dovrebbe poi fornire sem- plicemente gli strumenti per facilitare l'interazione dell'utente con i dati, visto che i processi in gioco possono essere considerati situati e temporali in cui il testo stesso agisce come condizione a contorno e nel quale l'utente è, ex necessitate, il protagonista. Un processo d'inter- pretazione del significato dovrebbe così portare in conto i diversi livelli di rappresentazione della semantica, che partono dal testo - livello più basso - fino all'utente - livello più alto - usando un formalismo tale da consentire il trattamento dell'incertezza. Progettare modelli per la semantica in grado di non tralasciare tutti questi aspetti sembrerebbe l'unico modo per assegnare il significato ad un testo: significato che può essere rappresentato attraverso un linguaggio formale oltre che dal linguaggio naturale e che si presta facilmente ad essere manipolato da un agente artificiale anche e, come nel nostro caso, attraverso l'utilizzo di metodi automatici basati su ontologie. In questo lavoro di tesi è stato così introdotto un sistema a livel- li, come accennato in precedenza, per la manipolazione del significato secondo il quale l'estrazione della semantica può avvenire attraverso l'a- nalisi delle relazioni tra i diversi tipi di elementi tra cui parole, concetti e percetti. Lo sforzo impiegato nella formalizzazione di questi aspetti ha dato luogo a due differenti tendenze. Una prima che si concentra principalmente sulla struttura delle relazioni associative tra parole del linguaggio naturale e sulle relazioni tra concetti e parole, che si defini- sce come la parte più superficiale della semantica (che possiamo estrar- re direttamente dai testi), o light semantics. Una seconda che esalta strutture concettuali astratte, concentrandosi su relazioni tra concetti, relazioni tra concetti e percetti, relazioni tra percetti e azioni, e che si definisce come la componente più profonda della semantica (che si può estrarre ad esempio studiando l'utente ed i suoi comportamenti), o deep semantics. Una volta introdotto il modello generale, si è posta at- tenzione solo ad alcuni degli aspetti discussi precedentemente (si veda la figura 1) cosicché il cuore della nostra proposta è quindi la definizio- ne di un tipo di conoscenza informale, indicata da noi come informal Lightweight Ontology (iLO)e che può essere desunta automaticamente da documenti. Tale rappresentazione della conoscenza può essere ancora vista co- me un Grafo di Termini o Grafo di Concetti, composto cioè da nodi (i concetti stessi) e da collegamenti pesati tra essi (in grado di conservare e rappresentare le relazioni semantiche tra concetti) e dove ogni nodo- concetto può essere specificato attraverso un ulteriore grafo (in questo caso si parlerà di parole come nodi e legami/archi, ancora una volta pesati, tra parole). A questo punto, se per entrambi i grafi, i pesi dei diversi legami (tra concetti e tra parole) sono intesi attraverso una pro- babilità, è dunque possibile compiere inferenza e quindi apprendere una rappresentazione di un concetto e/o di un grafo di concetti attraverso tecniche probabilistiche (1). Nell'ambito di questo lavoro è stato poi realizzato un ambiente sperimentale in grado di testare l'approccio proposto e verificarne la sua effettiva bontà quando impiegato in casi reali per l'interpretazione dell'intenzione utente. Specificatamente abbiamo realizzato così due scenari di interesse: I) il primo sfrutta le potenzialità di categorizzazione concettuale del- le iLO su grandi collezioni di dati testuali, per esempio repository di pagine web; II) il secondo più focalizzato in ambito di User Satisfaction sfrut- ta la stessa tecnica per recuperare da un repository di pagine web, contenuti più vicini alle intenzioni degli utenti quando questi effettuano queries di tipo informazionali. Nel primo ambiente di testing, proprio per sollevarci dalla soggettività dei dati sperimentali, abbiamo previsto il confronto con un motore di ricerca text-based puramente sintattico molto diffuso in ambiente open source, Lucene, attraverso l'uso di indici di prestazione specifici (Precision e Recall tra gli altri) dei motori di ricerca su web. Allo stesso modo e per avere una ulteriore conferma sulla bontà del nostro sistema, all'interno della seconda fase di sperimentazione sono stati così condotti esperimenti in diversi contesti e, per ogni uno di essi, è stato richiesto ad alcuni gruppi di esseri umani di assegnare dei giudizi di rilevanza per il set di pagine web restituite sia da un motore di ricerca classico (nella fattispecie una versione personalizzata di Google - Google Custom Engine) e dal nostro motore di ricerca implementato con l'ausilio di Lightweight Ontology. In entrambi i casi, i risultati ottenuti hanno confermato che la tecni- ca proposta aumenta sicuramente le prestazioni in termini di rilevanza e rispondenza alle vere intenzioni dell'utente e, poiché un'ontologia, almeno per come l'abbiamo intesa noi in questo lavoro, consiste di con- cetti e di collegamenti tra essi, una maggiore specializzazione di intenti, ovvero una rappresentazione coerente del significato, risulta molto utile per ridurre i problemi legati l'ambiguità intrinseca del linguaggio. (1) All'uopo si è pensato di utilizzare una versione smoothed della Latent Dirichlet Allocation conosciuta in letteratura anche come Topic Model così come sarà ben descritto nel seguito di questa tesi. Figura 1 Rappresentazione a livelli della semantica: il modello computazionale proposto in questo lavoro si riferisce alle relazioni incluse nella cornice rossa. [a cura dell'autore] Description: 2009 - 2010

2011-04-14T22:00:00Z