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L'iscrizione ai percorsi formativi avviene esclusivamente nell' area riservata. Per ricercare con facilità un percorso formativo consigliamo di utilizzare l'ID percorso che si trova in questa scheda di dettaglio.

Programma

Il webinar prevede quattro incontri secondo il seguente calendario:
- 29/03/2022 15.00 - 17.30
- 01/04/2022 15.00 - 17.30
- 05/04/2022 15.00 - 17.30
- 12/04/2022 15.00 - 17.30
in modalità laboratoriale di avviamento all'utilizzo di un software open sui seguenti argomenti:
- portale del software : risorse, registrazione e pubblicazione;
- installazione delle diverse versioni per differenti piattaforme;
- ambiente del software: viste grafiche, algebra, barra di inserimento e degli strumenti;
- nomenclatura e formule;
- interattività con il software: slide e strumenti di automazione;
- applicazioni del software alla didattica.
Il webinar vuole fornire competenze su uno dei più importanti strumenti didattici digitali allo scopo di progettare attività laboratoriali finalizzate allo sviluppo delle competenze degli studenti sull'asse matematico.

Per iscriversi ai percorsi formativi è necessario accedere all'area riservata.

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Risorse e strumenti digitali per progettare le Steam tra Matematica e Geometria ( Corso base ) Il Grande Steam- Mary - Scuola futura - PNRR

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L'iscrizione ai percorsi formativi avviene esclusivamente nell' area riservata. Per ricercare con facilità un percorso formativo consigliamo di utilizzare l'ID percorso che si trova in questa scheda di dettaglio.

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https://scuolafutura.pubblica.istruzione.it/eft-lazio

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MLOL - Digital lending (prestito digitale) per le biblioteche

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MLOL è la prima rete italiana di biblioteche digitali. Una piattaforma per l’accesso al digital lending (prestito digitale) di ebook, quotidiani e periodici da tutto il mondo e tanti altri contenuti.

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Corso gratuito di Logica (in preparazione ai test universitari)

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Corso gratuito di Logica (in preparazione ai test universitari)

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Istituto Tecnico Statale per il Turismo - Marco Polo - Firenze

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Da aula di base ad ambiente di apprendimento

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Da aula di base ad ambiente di apprendimento

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Ogni ambiente "aula di apprendimento" dovrebbe avere un monitor, un computer, un sistema di web conference. Da questo setting di base si possono "aumentare" le dotazioni: lavagne di vetro magnetiche o lavagne di plexiglass (arredi), tavolo per il co-working (arredo), caricatore dispositivi (tecnologia), dispositivi di gruppo per ogni classe (tecnologie), almeno una parete colorata (lavori di piccola edilizia)... Le scelte dovrebbero provenire da una visione e dallo sviluppo di scenari pedagogico-metodologici, che si sono scelti per l'intero istituto. Anche i corridoi o ambienti esterni possono diventare "ambienti di apprendimento": ad esempio Zona Debate, area di co-working, Biblioteca digitale, Laboratorio Steam, Laboratorio Algoretica (AI + filosofia)...

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La conversazione con un autore del canone letterario o con il personaggio di un’opera è un mezzo versatile per costruire ed elaborare la conoscenza, un’occasione per stabilire una relazione con il passato connotata da inaspettati risvolti empatici. In queste pagine il lettore avrà modo di conoscere una serie di metodologie e strategie didattiche utili per abilitare tale processo, tra le quali l’apprendistato cognitivo, l’apprendimento per scoperta e il digital authentic learning. Imparerà, inoltre, a realizzare un alter ego della poetessa Saffo muovendo i primi passi nel campo dell’AI grazie alla piattaforma Dialogflow.

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Permettono di mappare argomenti, ragionamenti e argomentazioni e deliberazioni complesse.

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Rationale let’s you create, online, argument maps. Argument maps are a great way to increase your critical thinking ability.

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Corgi takes what’s already great about graphic organizers and infuses the principles of Universal Design for Learning (UDL) to make them even more flexible and accessible.

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Welcome to Makeover Monday!

Makeover Monday is your weekly learning and development appointment with yourself and hundreds of passionate data people. For free!

Join us every Monday to work with a given data set and create better, more effective visualizations and help us make information more accessible.

The Makeover Monday community comes together every week from around the globe and we would love for YOU to become part of it, too.

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Makeover Monday | A weekly social data project

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Welcome to Makeover Monday! Makeover Monday is your weekly learning and development appointment with yourself and hundreds of passionate data people. For free! Join us every Monday to work with a given data set and create better, more effective visualizations and help us make information more accessible.

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Il creatore del termine Algoretica: Paolo Benanti

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Il creatore del termine Algoretica: Paolo Benanti

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https://www.paolobenanti.com/

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Who is ClicData for

Any way you need Data Analytics and Business Intelligence - directly for your Organization, as a complementary offering to your Clients, or embedded into your own software - we've got you covered.

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ClicData I All-In-One Data Platform For More Agile Management

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Any way you need Data Analytics and Business Intelligence - directly for your Organization, as a complementary offering to your Clients, or embedded into your own software - we've got you covered.

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A free and open source tool for data visualization.

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Lega Scolastica Esports: il primo campionato esports rivolto alla scuola ed agli istituti superiori. Gli esports nella scuola

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https://scuoladigitalelazio.it/

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In occasione di alcuni corsi di aggiornamento promossi, tra il 2016 e il 2018, dalla Sovrintendenza agli Studi della Regione Autonoma Valle d'Aosta in collaborazione con la Fondazione Natalino Sapegno, il prof. Giuseppe Patota ha proposto ai docenti presenti di lavorare a un progetto comune volto ad arricchire la consistenza del lessico ricettivo e produttivo effettivamente usato dagli studenti della scuola secondaria di primo grado - un' esigenza condivisa dagli e dalle insegnanti - con la creazione di un dizionario pensato e scritto appositamente per gli studenti della secondaria di primo grado: così è nato lo Studiabolario, che vuole essere uno strumento di consultazione agile e adeguato alle esigenze di studio e di arricchimento linguistico dei ragazzi di 11-13 anni.

Un gruppo di docenti di italiano, sotto la direzione scientifica del prof. Patota e il coordinamento della Fondazione Sapegno, ha così selezionato e analizzato numerose parole-chiave relative a varie discipline presenti nel curricolo della scuola secondaria di primo grado, e ha quindi predisposto, avvalendosi il più possibile della collaborazione dei colleghi di altre materie, le definizioni che si mettono ora a disposizione degli studenti di tutta Italia.

Il lavoro continuerà: questo Studiabolario verrà arricchito ogni semestre. Buona consultazione e - perché no? - buona lettura!
Giulia Radin Fondazione Sapegno
Le Indicazioni nazionali per la lingua italiana relative alla conclusione del primo ciclo definiscono, per quel che riguarda la competenza lessicale, il profilo di uno studente in grado di comprendere e di usare in modo appropriato le parole di quello che Tullio De Mauro ha definito a suo tempo il vocabolario di base (a sua volta articolato in vocabolario fondamentale, di alto uso e di alta disponibilità): un insieme di circa 7000 parole con le quali tutti noi organizziamo e produciamo più del 90% dei nostri testi parlati e scritti. L'esperienza didattica dimostra che, accanto a queste parole, gli studenti del primo ciclo hanno bisogno di dominare alcuni tecnicismi propri di alcunediscipline (dalla matematica alla storia, dalla biologia all'arte, dalla musica alla tecnologia) con cui vengono a confrontarsi nel loro percorso di studi. Qui cominciano le difficoltà, perché normalmente, di queste parole, i dizionari dell'uso - compresi i migliori - offrono definizioni complesse, certamente non a misura di bambino o di preadolescente, e qualche volta neppure a misura di adulto. Da questa constatazione è nata l'idea di costruire lo Studiabolario: un vocabolario amichevole, che descrive (e continuerà a descrivere) in modo circostanziato ma chiaro e autosufficiente il significato di alcune parole legate alle materie con cui i ragazzi si confronteranno nel loro percorso scolastico. Grazie a tutti coloro - e in particolare ai Colleghi insegnanti - che di questo Studiabolario hanno reso possibile l'avvio.
Giuseppe Patota Si ringraziano sentitamente:

la Sovrintendenza agli Studi della Regione Valle d'Aosta, che ha creduto nel progetto e sostenuto una specifica formazione lessicografica dei docenti di italiano della scuola secondaria di primo grado;

i docenti valdostani che con grande dedizione e passione hanno realizzato le voci dello "Studiabolario"

le Istituzioni scolastiche coinvolte:

Comunità montana Grand-Combin

Comunità montana Mont-Emilius 3

Comunità montana Mont-Rose A

Comunità montana Valdigne Mont-Blanc

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In occasione di alcuni corsi di aggiornamento promossi, tra il 2016 e il 2018, dalla Sovrintendenza agli Studi della Regione Autonoma Valle d'Aosta in collaborazione con la Fondazione Natalino Sapegno, il prof. Giuseppe Patota ha proposto ai docenti presenti di lavorare a un progetto comune volto ad arricchire la consistenza del lessico ricettivo e produttivo ...

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matematica illogicomatematico geniale "preparazione concorso" "logica per concorsi"

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Canale ufficiale di Illogicomatematico. https://youtube.com/@IllogicoMatematico 📌 MAIL per dubbi e consulenze: agostino.perna@gmail.com 🎯 Visita la mia pagina FB: https://www.facebook.com/illogicomatematico/ 💥 Instagram: https://www.instagram.com/illogicomatematico/ 🎬 Tutti i video https://video.illogicomatematico.it/ ✔️✔️✔️ PREPARAZIONE PER CONCORSI E TESTI DI INGRESSO scrivi a: agostino.perna@gmail.com

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Le mappe argomentative sono diagrammi ad albero, i cui rami rappresentano connessioni di tipo logico tra asserzioni poste in box o scatole. Il principio base è che ogni argomento o ragionamento può essere ridotto ad una serie di asserti dichiarativi o ipotetici posti in connessione logica tra loro attraverso connettivi logici.

Rispetto alla tradizionale rappresentazione logica di un ragionamento, in cui l’ontologia si riduce a premesse, conclusioni e segni grafici che stanno per gli operatori logici, la rappresentazione grafica di un’argomentazione è più ricca, grazie a una più precisa caratterizzazione della natura delle premesse (evidenze, assunzioni, basi, fondamenti) e alla possibilità di rappresentare complesse argomentazioni a catena o multi-ragione (argomentazioni con più argomenti).

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With bCisive, you can picture the problem, issue, or pattern and tell a logical and compelling story to motivate your team and satisfy your management. Make Decision Maps with bCisive to:

Capture discussion

Organize ideas

Explore options

Test hypotheses

Analyze reasoning

Copyright © 2013-2022 ReasoningLab.com

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With bCisive, you can picture the problem, issue, or pattern and tell a logical and compelling story to motivate your team and satisfy your management. Make Decision Maps with bCisive to: Capture discussion Organize ideas Explore options Test hypotheses Analyze reasoning Copyright © 2013-2022 ReasoningLab.com

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CAST is a multifaceted organization with a singular ambition: Bust the barriers to learning that millions of people experience every day. We do this by helping educators and organizations apply insights from the learning sciences and leading-edge practices to educational design and implementation.

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UDL-Con: International

This year, for the first time, CAST's Annual Symposium and the UDL-IRN Summit are joining forces to create the world's largest International UDL Convention.

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PreK-12: Instructor-Led Course

In this introductory online course for preK-12 educators, participants learn the research basis for UDL, practical applications of UDL to lesson design, and helpful technology tools that support flexible, inclusive instruction.

Monday, September 11 - Monday, December 11, 2023

PreK-12: Instructor-Led Course

In this introductory online course for preK-12 educators, participants learn the research basis for UDL, practical applications of UDL to lesson design, and helpful technology tools that support flexible, inclusive instruction.

Monday, February 5 - Monday, May 13, 2024

Postsecondary: Instructor-Led Course

Designed exclusively for higher education, this course includes strategies to remove barriers to learning for postsecondary students.

Monday, February 5 - Friday, March 29, 2024

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Find out more about CAST. We're busting barriers to learning, until learning has no limits®.

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I'm a designer, and data is my favoured medium. I tend to work with data projects that involve language, literature, or science (or all of these at once). Many of these projects represent data using a hand-crafted approach. Besides designing with data, I occasionally design books.

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Se segui il mio blog e i miei canali social, saprai che di solito condivido le mie iniziative formative, oltre al materiale che ritengo possa essere utile, ma in questo articolo voglio invece offrirti il resoconto della mia recentissima esperienza come studente di un corso di formazione estremamente significativo. Dopo aver chiuso la stagione da formatore anche per quest'anno scolastico con il webinar sulla gamification, infatti, ho dedicato del tempo alla mia formazione personale e professionale, seguendo prima un corso online sulla realtà virtuale organizzato dal polo STEAM di Busto Arsizio e poi quello di cui ti parlo oggi. Non è finita qui, perché la prossima settimana inizia un'altra avventura, di cui parlerò a tempo debito (anzi tieni d'occhio Instagram!).

Oltre a raccontare l'esperienza del corso, in questo articolo troverai materiale utile di riflessione sull'Intelligenza Artificiale e attività pratiche da svolgere in classe per docenti di qualsiasi disciplina e per l'insegnamento dell'Educazione Civica.

Tra i corsi residenziali offerti in questo periodo dai Poli STEAM, ho avuto il piacere di partecipare a quello organizzato dal polo STEAM di Cuneo, il Liceo Classico e Scientifico Statale "Silvio Pellico - Giuseppe Peano", dall'11 al 14 luglio 2022 nell'affascinante cornice delle Terme Reali di Valdieri.

Come dicevo sopra, se conosci il mio blog, sai che lo utilizzo proprio per condividere quanto apprendo con i colleghi, pertanto se avrai pazienza troverai in questo articolo materiale (gentilmente concesso dal polo) e spunti per riflettere con gli studenti e progettare attività didattiche in classe sul tema dell'Intelligenza Artificiale. Se è la prima volta che capiti qui, dopo l'articolo dai pure un'occhiata in giro e se ti fa piacere iscriviti alla newsletter cliccando QUI, in modo da restare aggiornato sulla pubblicazione di nuovi contenuti.

Veniamo al corso: natura incontaminata, cielo stellato, acqua termale e una proverbiale ospitalità hanno accompagnato un percorso intenso, con due giorni perlopiù dedicati al viaggio e all'accoglienza (il primo e l'ultimo) e due di formazione piena con esperti di assoluta competenza. Ecco l'elenco dei relatori:

PROF. NORBERTO PATRIGNANI, PROF. GIORGIO DELZANNO, PROF.SSA GIOVANNA GUERRINI, PROF.SSA TERESA NUMERICO, PROF.SSA CECILIA FISSORE, PROF. MATTEO SACCHET, PROF. FRANCESCO FLORIS

Nonostante il periodo e il luogo non proprio comodissimo da raggiungere, circa ottanta temerari docenti di diverse discipline (dalla Matematica alla Filosofia) hanno deciso di incontrarsi (talvolta anche scontrarsi, dialetticamente s'intende), confrontarsi e mettersi in gioco per acquisire nuove competenze e riflettere su un futuro che è ormai già giunto, sulla presenza costante degli algoritmi di Intelligenza Artificiale nella nostra quotidianità imprescindibilmente legata al mondo dei social e in generale della rete. Si è riflettuto su forme e utilizzo dell'IA, sui limiti che dovremmo porci e si sono analizzati tanti casi studio, dalla giustizia (anche preventiva) alla guida autonoma. Da umanista digitale ho particolarmente gradito il taglio etico del corso, che ha permesso di approfondire tanto i vantaggi quanto le problematiche, senza inutili demonizzazioni.

L'iniziativa formativa offriva la possibilità di iscriversi ad uno di ben quattro percorsi:

Corso A: Big Data e IA: rischi e opportunità

Corso B: Matematica e Data Science: dati-big data-IA

Corso C: Dal Coding alla Robotica Educativa

Corso D: Alla scoperta delle STEAM con materiali poveri

Non tutto era propriamente incentrato sulle IA come quello che seguito io (corso A), ma machine learning e intelligenza artificiale sono stati i fili conduttori di tutto il percorso indipendentemente dal gruppo di studio. La scelta del corso A non è stata casuale tra l'altro, oltre al fatto che sono iscritto al CdL in Informatica presso La Sapienza di Roma, sto da un po' lavorando su un progetto, di cui magari ti parlerò in futuro.

Su Scuola Futura puoi trovare la descrizione dei quattro corsi, ora però mi concentrerò su quello che ho seguito io, cercando di fornirti spunti di riflessione e materiale per la tua pratica didattica, come promesso.

Big Data e IA: rischi e opportunità

Il primo incontro, in aula magna con tutti i i gruppi, ha proposto una ricca ed interessante lezione del prof. Patrignani (POLITO) su Big Data e Intelligenza Artificiale, in particolare sulle interazioni uomo-macchina. L'intervento ha avuto innanzitutto un taglio storico, da Raimundo Lulio, passando da Ada Byron per arrivare agli innovatori del secolo scorso Alan Turing (con le sue macchine) e John von Neumann con la sua architettura . Avendo da poco superato l'esame di Sistemi Digitali, ho gradito il ripasso, mentre abbastanza inedita è stata per me la riflessione sulla Computer Ethics e di sicuro approfondirò lo studio del suo fondatore, Norbert Wiener.

La panoramica storica è proseguita con le menzioni delle innovazioni di Olivetti, della nascita di Internet e della recente nascita dell'hardware libero con il progetto Arduino nel 2005, per poi arrivare ai tempi recentissimi per affrontare i problemi legati alla diffusione e al controllo dell'informazione. Se non lo hai già fatto, ti consiglio un interessante documentario distribuito da Netflix, in cui si tratta proprio di social media e del capitalismo della sorveglianza, " The Social Dilemma", i miei studenti sono stati estremamente colpiti dalla visione. Riporto a tal proposito la citazione, dal materiale del relatore, di Shoshana Zuboff della Harvard Business School:

In una civiltà dell'informazione,
le società sono definite dalle domande sulla conoscenza -
come è distribuita,
l'autorità che ne regola la distribuzione
e il potere che protegge tale autorità.
Chi ha la conoscenza?
Chi decide 'chi ha la conoscenza'?
Chi dedice 'chi decide chi ha la conoscenza'?
I Capitalisti della Sorveglianza ora
detengono le risposte a ciascuna domanda,
anche se non li abbiamo mai eletti per governare.
Questa è l'essenza del colpo di stato epistemico

Vorrei, ma non posso riportarti tutto l'intervento per filo e per segno, anche perché immagino che smetteresti di leggere, a meno che tu non sia affasciato dall'argomento quanto lo sono io. Ti lascio però un'interessante slide riassuntiva dei principi etici a cui dovrebbe ispirarsi l'utilizzo dell'intelligenza artificiale:

Se come me sei un fan di Asimov troverai delle analogie, magari ad un livello maggiore di complessità, rispetto ad uno scrittore che ha immaginato quello che sta accadendo adesso con decenni di anticipo, prevedendo problematiche e dilemmi etici. Per questo troverai delle sue opere tra i consigli di lettura in fondo all'articolo, letture a mio avviso illuminanti, più antropologiche che fantascientifiche.

Dopo questo interessante contributo apripista, i gruppi si sono divisi per lavorare in differenti laboratori.

Nteflix Reccomandation Engine

Il mio gruppo ha proseguito con un interessante laboratorio tecnico, tenuto dal prof. G. Delzanno (DIBRIS UniGE), sugli algoritmi di suggerimento dei film di Netflix, il "Netflix Recommendation Engine". Anche di questo laboratorio ti lascio qualche spunto di approfondimento, in particolare su Content e Collaborative Filtering:

Provare a replicare la matrice che calcola i suggerimenti di Netflix potrebbe essere un modo originale di spiegare agli studenti concetti matematici, come l'errore quadratico medio, rendendo la lezione più interessante, se insegni matematica ti consiglio di provare, noi siamo rimasti molto sorpresi!

Imparzialità degli algoritmi e risultati olimpici

Nel pomeriggio altri due interessanti corsi, uno propriamente incentrato sulle scelte etiche che dovrebbero essere alla base dell'utilizzo dell'IA, tenuto dalla prof.ssa Numerico (UniRoma 3), docente di Filosofia della Scienza, che ci ha invitati ad un vero e proprio brainstorming, di quelli da ripetere assolutamente in classe per stimolare la discussione sull'etica dell'intelligenza artificiale.

Nel secondo intervento, invece, la prof.ssa Guerrini (DIBRIS UniGE) ci ha parlato di big data con particolare riferimento ai giochi olimpici, ecco qualche spunto di riflessione e un elenco di strumenti utili per analizzare i dati:

Proseguo velocemente con gli argomenti del secondo giorno, prima di arrivare alle conclusione e suggerirti delle letture attinenti.

Metodi di valutazione

Come nella giornata precedente, la prof.ssa Numerico, più che ad un laboratorio pratico ci ha invitati ad un altro brainstorming, un laboratorio dell menti, questa volta su un tema a me caro sul quale ho costruito anche uno dei miei corsi per le scuole, quello della valutazione. In particolare su come i sistemi automatici di valutazione e gli algoritmi che vengono utilizzati oltreoceano e probabilmente verranno utilizzati un giorno anche da noi, possano effettivamente coadiuvare il docente nel valutare. La maggior parte dei docenti si è dimostrata abbastanza scettica sulla reale possibilità che l'IA possa effettivamente riuscire a valutare lo studente tenendo conto di tutti i fattori che entrano in gioco in questa operazione. Per quanto mi riguarda, ho rischiato il linciaggio quando ho asserito che per me il problema non si pone, dal momento che ritengo superata la valutazione basata sui numeri, in favore di un processo di apprendimento basato su feedback e sulla metacognizione, allo scopo di rendere evidenti al discente stesso i propri processi di apprendimento... A parte gli scherzi, la discussione è stata molto animata e ha fornito spunti di riflessione interessanti, proprio l'arricchimento che solo il confronto può dare.

La seconda giornata è stata un crescendo di attività stimolanti: il corso della proff.sa Guerrini sull'utilizzo di algoritmi che aiutano i giudici americani a stimare la recidività dell'imputato e i connessi problemi etici ha fornito degli interessanti spunti di discussione. Se vuoi portare l'argomentoi in classe, puoi fare una ricerca sul software CONPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), un tipico esempio di quanto l'Intelligenza Artificiale stia già condizionando le nostre vite, in modi anche spesso inaspettati (converrai con me che una cosa è suggerire dei film, un'altra decidere della permanenza in carcere di un individuo). Difatti, si è scoperto che l'algoritmo era discriminatorio. Ti lascio qualche slide da cui partire per la tua attività didattica con gli studenti:

E qualche link utile per approfondire l'argomento e progettare la tua attività didattica con gli studenti:

Auto a guida autonoma: aspetti sociali ed etici

Dulcis in fundo, la seconda giornata si è chiusa con un seminario di tre ore con il prof. Patrignani. Avremmo principalmente dovuto parlare degli aspetti etici legati allo sviluppo delle auto a guida autonoma, ma ci siano lasciati prendere la mano e il discorso ha spaziato dalle leggi della robotica del mio caro Asimov, agli ethical hackers, alle possibili direzioni in cui si sta muovendo il mondo legato al digitale, con il metaverso e il web 3.0. Ho appreso che esiste un programma strategico per l'intelligenza artificiale anche per l'Italia, elaborato nel 2021 per il triennio 2022-24.

Venendo alle auto a guida autonoma, il nocciolo della questione è sulle scelte che queste auto dovranno fare in caso di situazioni in cui ci sono a rischio vite umane (chi salvare?), come decidere quale persona possa essere sacrificabile o meno. Insomma, benché le tecnologie avanzino e si affinino sempre di più, ci sono dei dilemmi etici che non si possono superare facilmente e senza che la comunità si interroghi seriamente e in maniera condivisa su come agire. Inoltre, si è discusso anche su valide alternative basate su infrastrutture automatizzate. Di sicuro il progetto Moral Machine del MIT è un'ottimo punto di partenza per accendere il dibattito.

Abbiamo poi realizzato un'attività pratica, in cui si chiedeva, in gruppi, di elencare gli stakeholder coinvolti in un progetto a guida autonoma e le loro connessioni. Trovi del materiale utile, tra cui ti suggerisco la slide si cinque livelli di automazione della auto a guida autonoma (attualmente siamo ai livelli 2 e 3):

Anche se sono andato un po' lungo, ti assicuro che ho fatto una gran fatica a selezionare le informazioni acquisite durante questi quattro giorni di formazione intensa e stimolante. Dopo tante riunioni online, mi ci voleva proprio immergermi in un contesto frequentato da tanti docenti con la voglia di innovare, interrogarsi, confrontarsi e mettersi in discussione. Sicuramente ci ho messo un po' del mio nelle discussioni e nei ragionamenti, il contesto e l'argomento mi sono molto congeniali pertanto non posso che ritenermi soddisfatto sia di quanto ho preso che di quanto ho dato durante il percorso. E poi, ho fatto tanto networking!

Ovviamente un ringraziamento al Polo STEAM di Cuneo, che ha organizzato tutto alla perfezione, rendendo la permanenza più leggera e confortevole.

Spero di essere riuscito a fornirti degli spunti interessanti da cui partire il prossimo anno per attività didattiche con i tuoi studenti, ma prima di lasciarti vorrei aggiungere qualche ulteriore spunto di riflessione e lasciarti delle letture di approfondimento.

Machine Learning e IA

Innanzitutto, è bene precisare che machine learning e intelligenza artificiale non sono la stessa cosa, anche se strettamente correlati. Mentre l'IA è la capacità di un sistema di computer di imitare le funzioni cognitive umane, il machine learning utilizza modelli matematici di dati per aiutare un computer a imparare senza istruzioni dirette. In pratica, più dati acquisisce, più l'algoritmo saprà prendere decisioni accurate. Questo non vuol dire che le decisioni prese siano migliori, perché il dataset potrebbe portare ad esempio a condannare qualcuno solo perché il suo gruppo di appartenenza ha commesso più reati. Si suppone che man mano che apprenderanno, i computer dotati di IA diventeranno più intelligenti, ma da qui alle rappresentazioni umanoidi a cui ci ha abituato la fantascienza ci vuole ancora un po' (niente cervello positronico al momento).

Consigli di lettura

Eccoci ai consigli di lettura. Ho selezionato, anche sulla base delle indicazioni dei relatori, per te alcune risorse interessanti per avvicinarsi all'argomento (ho aggiunto i link Amazon più in basso):

Andrew Price, Manifesto dello Slow Tech, 2009.

Hannah Fry. Hello World: Essere umani nell'era delle macchine. Bollati Boringhieri 2019

Cathy O'Neil. Armi di distruzione matematica. Saggi Bompiani 2017

Safiya Umoja Noble. Algorithms of Oppresion, 2018

Caroline Criado Perez. Invisibili. Einaudi 2020

Shoshana Zuboff, Il capitalismo della sorveglianza. Il futuro dell'umanità nell'era dei nuovi poteri, Luiss, 2019.

Se vuoi avvicinarti al tema dell'Intelligenza Artificiale da una prospettiva letteraria, lettura imprescindibile sono i testi di Isaac Asimov, autore visionario che ha affrontato il tema dello sviluppo del genere umano da un punto di vista antropologico. In particolare, una lettura che potresti affrontare con gli studenti, estremamente attuale, è il Il sole nudo, testo in cui Asimov ci descrive le avventure del detective Elijah Baley in missione su Solaria, uno dei mondi esterni in cui gli esseri umani vivono a chilometri di distanza ed evitano ogni contatto per paura delle malattie. Altra lettura interessante (da fare prima de Il sole nudo, è Abissi d'acciaio, in cui Asimov immagina l'evoluzione della civiltà umana in città sovraffollate mentre i robot popolano le zone esterne e producono il sostentamento per gli umani, che non riescono nemmeno a stare all'aria aperta (niente Terme di Valdieri per loro). Altro scenario su cui riflettere.

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Intelligenza artificiale: rischi, opportunità e attività didattiche

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Nov 08, 2023

Circumvent the limitations of second-hand data portals: Orange with Dask enables you to process big data sets while ensuring the source's authenticity and enabling custom workflows.

Oct 28, 2023

An experimental version of Orange supports much larger data sets. It never loads the whole data set into the working memory; data is only processed in small chunks. We show a case study on a 13 GB spectroscopy data set.

Oct 24, 2023

Preparing large HDF5 datasets that load into Orange as on-disk data.

Oct 20, 2023

Highlighting our papers from the International Conference on Discovery Science

Visual Programming

Interactive data exploration for rapid qualitative analysis with clean visualizations. Graphic user interface allows you to focus on exploratory data analysis instead of coding, while clever defaults make fast prototyping of a data analysis workflow extremely easy. Place widgets on the canvas, connect them, load your datasets and harvest the insight!
Learn more Watch video

Interactive Data Visualization

Perform simple data analysis with clever data visualization. Explore statistical distributions, box plots and scatter plots, or dive deeper with decision trees, hierarchical clustering, heatmaps, MDS and linear projections. Even your multidimensional data can become sensible in 2D, especially with clever attribute ranking and selections.
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Add-ons Extend Functionality

Use various add-ons available within Orange to mine data from external data sources, perform natural language processing and text mining, conduct network analysis, infer frequent itemset and do association rules mining. Additionally, bioinformaticians and molecular biologists can use Orange to rank genes by their differential expression and perform enrichment analysis. Check out also Orange cousins Single Cell and Quasar.
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Orange users

When teaching data mining, we like to illustrate rather than only explain. And Orange is great at that. Used at schools, universities and in professional training courses across the world, Orange supports hands-on training and visual illustrations of concepts from data science. There are even widgets that were especially designed for teaching.
Learn more

My laboratory produces large amounts of data from RNA-seq, ChIP-seq and genome resequencing experiments. Orange allows me to analyze my data even though I don't know how to program. It also allows me to communicate with my collaborators, who are experts in data mining, and with my colleagues and trainees.

Gad Shaulsky, Ph.D.
Molecular biologist and Director of Graduate Studies (Baylor College of Medicine, Houston, USA)

The scientific community is in need of tools that allow easy construction of workflows and visualizations and are capable of analyzing large amounts of data. Orange is a powerful platform to perform data analysis and visualization, see data flow and become more productive. It provides a clean, open source platform and the possibility to add further functionality for all fields of science.

Ferenc Borondics, Ph.D.
Principal beamline scientist at SMIS (SOLEIL synchrotron, France)

I teach Orange workshops monthly to a diverse audience, from undergrad students to expert researchers. Orange is very intuitive, and, by the end of the workshop, the participants are able to perform complex data visualization and basic machine learning analyses. Most of our attendees have been able to incorporate this tool in their research practice.

Francesca Vitali, Ph.D.
Research Assistant Professor (Center for Biomedical Informatics & Biostatistics, The University of Arizona)

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Riparto delle risorse per le azioni di contrasto alla dispersione scolastica

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Riparto delle risorse per le azioni di contrasto alla dispersione scolastica

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FORMAZIONE DEL PERSONALE SCOLASTICO

Scuola Futura, piattaforma per la formazione del personale scolastico, nell'ambito delle azioni del Piano nazionale di ripresa e resilienza (PNRR).

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Scuola Futura, piattaforma per la formazione del personale scolastico, nell’ambito delle azioni del Piano nazionale di ripresa e resilienza (PNRR).

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matematica videolezioni lezioni maturità università elia bombardelli equazioni investimenti funzioni integrali derivate limiti trigonometria dominio istruzio...

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Videolezioni di Matematica , Esperimenti Scientifici e Molto Altro: la tua location ideale per ripassare rapidamente prima di una verifica o di un esame =) Le lezioni di questo canale coprono la maggior parte degli argomenti di matematica trattati alle superiori (liceo scientifico in particolare) ed alcuni argomenti che si vedono generalmente nei corsi base di analisi matematica o algebra lineare al primo anno di università.

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Aula all’aperto La nave dei sogni dei migranti

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14 new items · Album by Foto ITT Marco Polo

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https://fcl.eun.org/documents/10180/14689/FCL+brochure_A4_8pages_2022-V3.pdf/766332cd-7a0c-f8a0-7b9d-d8e1def21f74?t=1673264974457

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La traduzione di un testo è propedeutica all'attività creativa.

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Kialo Edu is a custom version of Kialo ( kialo.com), the world's largest argument mapping and debate site, specifically designed for classroom use. Its clear, visually compelling format makes it easy to follow the logical structure of a discussion and facilitates thoughtful collaboration. Kialo's mission is to promote well-reasoned discussion online, and to that end, Kialo is free for educators to use.

To put their knowledge into action To sharpen their critical reasoning skills To demonstrate their understanding To engage constructively with each other
Take your classroom discussions online, break down complex subjects for students, and shake it up with new types of assignments.

Try Kialo in Your Classroom

What can you use Kialo for?

Create discussions for your students, where they can put their knowledge into practice, develop their own views on classroom content, and consolidate what they've learned. In a Kialo discussion, every student has a voice - there's no talking over each other, and students have the space to explore arguments at their own pace. Kialo's collaborative platform encourages students to work together to find the best way to express each idea.

Assign students to write a Kialo discussion instead of an essay - or use Kialo discussions to outline larger writing projects. Kialo's argument-tree structure leads students to consider counter-arguments, develop a logical outline of their argument, and visualize how their ideas fit together.

Write a discussion for your students to explore, and set out content in a clear and easy format. Link to additional sources and reading, challenge students to add arguments or question concepts.

How does Kialo work?

With Kialo, discussions and debates are clearly visualized as an interactive tree of pro and con arguments. At the top of every discussion is the thesis, which is supported or challenged by pro and con claims. Each one of these claims can in turn branch into subsequent claims that support or challenge them.

All discussions are private and can only be seen by those you choose to share them with. To start a discussion with your students, simply write a brief description and a thesis (or theses). Share the discussion with your whole class, or divide students into smaller groups.

Each claim has a comment section underneath that allows you to give students feedback, suggest improvements, and ask questions without cluttering the surface of the discussion. Similarly, students can easily collaborate with each other to improve their arguments, examples, and phrasing.

You can set up teams for each of your classes to easily share and organize the content you want your students to see. All content on Kialo-Edu.com is private, accessible only to the people you share it with.

These features are just a small fraction of what you can do with Kialo.
Find the application that works best with your teaching style.

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Kialo Edu - The tool to teach critical thinking and rational debate

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Kialo is a free tool used by educators world-wide to teach critical thinking, facilitate rational classroom debate and explain controversial issues.

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Access Google Sites with a personal Google account or Google Workspace account (for business use).

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Meet Brent Dykes

Brent Dykes has spent more than 15 years in the analytics industry, consulting with some of the world's most recognized brands, such as Microsoft, Sony, Nike, Amazon, and Comcast. As a former analyst, manager, and technology evangelist at companies such as Omniture, Adobe, and Domo, Brent witnessed first-hand the challenges of communicating data effectively. With an educational background in marketing (SFU BBA, BYU MBA), he brings a unique perspective to data storytelling that blends both qualitative and quantitative skills.

While honing his data storytelling frameworks and techniques over the past several years, Brent has shared his insights at multiple data conferences (Strata, RISE, Crunch, Adtech, Pubcon, Shop.org, Web Summit, and Adobe Summit) and corporate workshops around the world. In 2016, he was honored to receive the Most Influential Industry Contributor Award from the Digital Analytics Association (DAA).

Brent is a regular Forbes contributor with more than 30 published articles on various data topics. After publishing two books on digital analytics, he is now excited to share his passion for numbers and narrative in his new book, Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals.

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Effective Data Storytelling by Brent Dykes

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Brent Dykes has spent more than 15 years in the analytics industry, consulting with some of the world's most recognized brands, such as Microsoft, Sony, Nike, Amazon, and Comcast. As a former analyst, manager, and technology evangelist at companies such as Omniture, Adobe, and Domo, Brent witnessed first-hand the challenges of communicating data effectively.

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Spatial has the most fun collection of free online games. No download required. Play our beautifully crafted 3D games with friends on web, mobile, and VR.

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La didattica per competenze un approccio che risponde allesigenza di formare cittadini autonomi, responsabili e in grado di gestire efficacemente situazioni di studio, lavoro, vita quotidiana, attraverso un atteggiamento aperto di crescita e di autoformazione continua.

La competenza si manifesta quando un soggetto mobilita, attiva, integra, coordina, orchestra un complesso di elementi per affrontare e risolvere situazioni-problema (soprattutto di vita reale) mai affrontate precedentemente in quella forma.

Insegnare per competenze significa mettere in grado lo studente di acquisire saperi, sviluppare capacit di base ed atteggiamenti positivi verso le sfide, leggere la realt cogliendone gli elementi essenziali, avere un impatto su di essa, costruire opinioni e artefatti e condividerli, mettersi in discussione, cambiare i propri punti di vista e migliorarsi.

Le formazioni proposte hanno come oggetto la definizione di descrittori di competenza basati sul modello R-I-Z-A (Risorse-Interpretazione-aZione-Autoregolazione) e la costruzione di attivit didattiche per competenze basate sul Ciclo di Apprendimento Esperienziale (CAE), da sperimentare in classe e documentare attraverso i format forniti nel seguito.

I testi a fianco offrono guide operative ed esempi per tutti i Traguardi delle Indicazioni Nazionali 2012 per il primo ciclo di istruzione e per gli assi culturali del biennio e le Indicazioni Nazionali/Linee Guida 2010 per il triennio del secondo ciclo di istruzione. Tutte le attivit proposte sono state sperimentate in classe da insegnanti.
Si consiglia vivamente di leggere i testi PRIMA di iniziare il percorso di formazione-azione in classe. Dopo aver letto i testi gli altri materiali vanno letti nell'ordine indicato dai numeri colorati.
E' buona norma avviare la sperimentazione in classe PRIMA dell'incontro in presenza con il docente e/o con i tutor (anche servendosi delle situazioni-problema di esempio che trovate nei testi a fianco) in modo da poter focalizzare l'incontro in presenza sulle istanze concrete emerse in aula.
Accesso tutor

Estratto

Suggerimento attivit in classe

Ancora...

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La didattica per competenze un approccio che risponde allesigenza di formare cittadini autonomi, responsabili e in grado di gestire efficacemente situazioni di studio, lavoro, vita quotidiana, attraverso un atteggiamento aperto di crescita e di autoformazione continua.

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Tableau: Business Intelligence and Analytics Software

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Tableau can help anyone see and understand their data. Connect to almost any database, drag and drop to create visualizations, and share with a click.

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Orientamenti per la riduzione dei divari

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Orientamenti per la riduzione dei divari

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Il corpus contiene attualmente tutti i volumi del GDLI in una versione provvisoria e sperimentale, perfettibile mediante il lavoro di revisione che tutt'ora prosegue presso l'Accademia, come è necessario per un'opera di questa mole. Si è comunque deciso di mettere immediatamente lo strumento (realizzato a tempo di record) nelle mani degli studiosi, benché presenti non pochi difetti. Infatti per ora la ripulitura è stata minima, ed è stata svolta in forma automatica all'interno del flusso della digitalizzazione. Sono state indicizzate tutte le forme individuate da una procedura che ha utilizzato la trascrizione prodotta dal sistema OCR (Finereader), avendo prima ricostruito l'unità delle parole sillabate nei cambi pagina (perché potessero essere individuate dalle procedure di ricerca). Restano da rivedere manualmente, prima di tutto, i lemmi e le parole e frasi in caratteri greci, che non sono stati letti dall'OCR. Tale lavoro è stato affidato, con apposita borsa di studio, alla dott.ssa Canzani, che ha già operato sulle parti in greco per l'edizione elettronica delle Cinque Crusche. Si sta allestendo un sistema per l'individuazione automatica dei lemmi, che presenta non pochi problemi: vi collabora anche l'ILC di Pisa, che ha un apposito accordo con l'Accademia della Crusca. Sarà necessaria una revisione manuale dei testi, la quale richiederà molto tempo.

Per quanto il testo elettronico presenti molte debolezze, l'approdo finale di ogni ricerca è la riproduzione in facsimile dell'originale a cui si rimane quindi, anche in questa edizione, del tutto fedeli, consentendo oltretutto, grazie ai sistemi di ingrandimento a video, una lettura comoda di un testo di non sempre facile accesso nella versione cartacea per le dimensioni ridotte dei caratteri. Nella ricerca si possono certamente perdere alcuni risultati di forme "occultate" dagli errori commessi dall'OCR ma, una volta arrivati alla pagina, il consultatore può attingere appieno a tutte le preziose informazioni del dizionario.

Ai fini della consultazione, sono state implementate tre modalità di ricerca: una ricerca libera per parola, che estrae tutti i contesti in cui si trova almeno una delle parole inserite, una ricerca in sequenza, che consente di individuare porzioni di testo (compresi i segni interpuntivi), e una ricerca per voce, che individua automaticamente la pagina di inizio di una data voce. Le prime due ricerche sono fulltext. I risultati della ricerca indicano il volume di appartenenza, il numero di pagina, il primo e l'ultimo lemma contenuti nella pagina. Il risultato viene evidenziato all'interno di un contesto breve. Accanto al risultato, sono presenti i pulsanti che permettono di ampliare la porzione di testo visualizzata, o di accedere alla pagina in formato PDF e facsimile JPG. Oltre che alla modalità di ricerca aperta, è possibile accedere anche all'elenco delle forme indicizzate (in ordine alfabetico o ordinate per frequenza) e all' elenco degli autori citati (con rimando alla pagina dell'indice che contiene i dati a essi relativi). L' elenco delle abbreviazioni consente di accedere alle occorrenze indicizzate per l'abbreviazione selezionata.

Infine, una sala di lettura permette di accedere a uno scaffale digitale in cui possono essere sfogliati i volumi per immagini. Ogni scatto è collegato alla trascrizione in formato PDF della pagina relativa.

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Grande Dizionario della lingua italiana - Accademia della Crusca

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Il corpus contiene attualmente tutti i volumi del GDLI in una versione provvisoria e sperimentale, perfettibile mediante il lavoro di revisione che tutt'ora prosegue presso l'Accademia, come è necessario per un'opera di questa mole. Si è comunque deciso di mettere immediatamente lo strumento (realizzato a tempo di record) nelle mani degli studiosi, benché presenti non pochi difetti.

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fisica "fisica quantistica lezioni" "fisica generale" "fisica 1 ingegneria" "fisica università" "fisica quantica" matematica "matematica lezioni" "matematica...

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miei LOVVINI! Questo canale è per tutti! Per chi ama la fisica, per chi vuole capirla meglio, perché si vuole divertire a scoprire come é fatto il mondo, per chi non riesce a studiare questa materia sui libri ma vuole qualche spunto in più. Ricordatevi che vi VOGLIO BBANE

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" Sostenere il sentirsi origine delle proprie decisioni e azioni, sollecitare e guidare la crescita nella capacità di auto-dirigere e autoregolare il proprio apprendimento sono modalità educative essenziali perché il singolo riesca a elaborare un progetto di vita, oltre che di studio e di sviluppo professionale, e si impegni nel creare le condizioni soggettive e contestuali per realizzarlo". -
Michele Pellerey

IL PROGETTO
Il progetto di sperimentazione didattica Scuola delle Relazioni e della Responsabilità (SRR) è nato nel 2016, per iniziativa di alcuni docenti del liceo Morgagni di Roma, che hanno creduto nell'idea che la qualità delle relazioni (sia tra pari che studente-docente) siano fondamentali nel favorire i processi di apprendimento e che le pratiche educative, unite a diversi aspetti del clima scolastico, abbiano un ruolo decisivo nel plasmare le scelte degli studenti e, di conseguenza, il loro futuro accademico e professionale.
Oggi la SRR è attiva nelle 5 classi della sezione G del liceo Morgagni, coinvolge il 20-25% dei suoi docenti e sono già due le classi che hanno conseguito il diploma facendo l'intero percorso liceale all'interno del progetto.
Nel 2018, la SRR è stata riconosciuta dall'USR Lazio come un esempio di didattica innovativa e per questo è oggetto di visite da parte di docenti neo-assunti.
Dal 2019 è attiva una collaborazione con un team di professori e ricercatori dell'Università di Roma "Sapienza", coordinato dai docenti Guido Benvenuto (Pedagogia Sperimentale) e Stefano Livi (Psicologia Sociale, dello Sviluppo e della Ricerca Educativa). La SRR, inoltre, è stata più volte presentata in convegni nazionali incentrati sulle avanguardie didattiche, è stata selezionata per il Festival dell'Innovazione Scolastica di Valdobbiadene, e il suo progetto, con gli studi dei primi monitoraggi, sono stati illustrati in una pubblicazione scientifica della SIRD (Società Italiana di Ricerca Didattica).

OBIETTIVI
Obiettivo primario della SRR è innanzitutto un apprendimento sereno ed efficace: ottenere il successo scolastico in una cornice serena e il più possibile priva di ansia. Ma, più in generale, è quello di fare esperienza di una scuola capace di valorizzare e sviluppare al meglio il potenziale educativo dei giovani, futuri cittadini del mondo, ponendo la giusta rilevanza alle dimensioni metacognitive e affettivo motivazionali, utili ad incrementare le capacità di riflettere su sé stessi, di gestire efficacemente il tempo e le informazioni, di lavorare con gli altri in maniera costruttiva, di saper gestire il proprio apprendimento e la propria carriera.
Diverse sono le attività educative proposte ed attuate ma, soprattutto, la SRR vede la rimodulazione di due aspetti centrali della vita scolastica: la lezione e la valutazione. Gli strumenti didattici e valutativi sono scelti e concordati con l'obiettivo di promuovere il benessere degli studenti, incoraggiando un processo di apprendimento libero e consapevole.

LA LEZIONE
Lo studente diventa il "soggetto responsabile" della propria crescita culturale: si prediligono metodologie inclusive, con un ampio spazio riservato all'insegnamento tra pari e al lavoro di gruppo, che favoriscono l'apprendimento cooperativo in un clima di libertà; le lezioni frontali tradizionali sono accompagnate da forme di apprendimento esperienziale, durante le quali lo studente è produttore attivo di conoscenza; la disposizione dei banchi è flessibile e continuamente adattata al tipo di attività svolta, passando dal &quot;ferro di cavallo&quot; a vere e proprie
"isole di lavoro".

Il tempo-scuola viene riorganizzato: si punta a massimizzarne l'efficienza e l'efficacia, facendo sì che gli studenti siano attivi il più possibile quando la guida è presente, riducendo il lavoro da svolgere a casa per offrire ai ragazzi l'opportunità di coltivare interessi, passioni o, semplicemente, attività di svago.

LA VALUTAZIONE
Un'attenzione particolare è riservata al processo di autovalutazione e alla valutazione tra pari che, durante tutto l'anno scolastico, vengono combinate alle valutazioni del docente. Una vera rivoluzione è l'assenza di voti numerici: sono utilizzate delle "valutazioni descrittive" del percorso che lo studente sta realizzando e delle prove scritte o orali realizzate, così che il docente sia percepito come una guida fidata. Il voto, come da normativa, è mantenuto, per materia e per quadrimestre, solo in pagella, e scaturisce dalle valutazioni descrittive del docente e degli stessi studenti.
L'idea di base infatti è che la valutazione in classe possa essere usata per favorire l'apprendimento, riducendo gli esiti negativi associati alle sue dimensioni puramente sommative.

Link di approfondimento:

1. Power point di illustrazione del progetto

2. La sperimentazione raccontata in 2 minuti dalle prime diplomate (2021)
https://youtu.be/lb7ywQOsSa8

3. Presentazione del progetto da parte dell'ex dirigente Gasperini e del prof. Arte (Conferenza I diritti della scuola, una scuola dei diritti - Verona, 14/11/2021)
https://www.youtube.com/watch?v=aUdbXOL4zkc (dal min. 2.05, durata 25 min.)

4. Presentazione del progetto da parte dei proff. Arte, Biancini, Durante, Giammarco
(Festival dell&#39;Innovazione Scolastica, Valdobbiadene, 3/9/2022)
https://youtu.be/9fHS2FcUELQ (dal minuto 1.14, durata 30 minuti)

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" Sostenere il sentirsi origine delle proprie decisioni e azioni, sollecitare e guidare la crescita nella capacità di auto-dirigere e autoregolare il proprio apprendimento sono modalità educative essenziali perché il singolo riesca a elaborare un progetto di vita, oltre che di studio e di sviluppo professionale, e si impegni nel creare le condizioni soggettive e contestuali per realizzarlo".

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Scenario 1. Adottare il Making Learning Thinking Visible (MLTV)

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Scenario 1. Adottare il Making Learning Thinking Visible (MLTV)

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Il "debate" è una metodologia per acquisire competenze trasversali ("life skill"), che favorisce il cooperative learning e la peer education non solo tra studenti, ma anche tra docenti e tra docenti e studenti. Il debate consiste in un confronto fra due squadre di studenti che sostengono e controbattono un'affermazione o un argomento dato dal docente, ponendosi in un campo (pro) o nell'altro (contro). Il tema individuato è tra quelli poco dibattuti nell'attività didattica tradizionale. Dal tema scelto prende il via il dibattito, una discussione formale, dettata da regole e tempi precisi, preparata con esercizi di documentazione ed elaborazione critica; il debate aiuta i giovani a cercare e selezionare le fonti con l'obiettivo di formarsi un'opinione, sviluppare competenze di public speaking e di educazione all'ascolto, ad autovalutarsi, a migliorare la propria consapevolezza culturale e l'autostima. Il debate allena la mente a non fossilizzarsi su personali opinioni, sviluppa il pensiero critico, arricchisce il bagaglio di competenze. Al termine il docente valuta la prestazione delle squadre in termini di competenze raggiunte. Nel debate non è consentito alcun ausilio tecnologico.

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Il "debate" è una metodologia per acquisire competenze trasversali ("life skill"), che favorisce il cooperative learning e la peer education non solo tra studenti, ma anche tra docenti e tra docenti e studenti. Il debate consiste in un confronto fra due squadre di studenti che sostengono e controbattono un'affermazione o un argomento dato dal docente, ponendosi in un campo (pro) o nell'altro (contro).

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Experience the immersive wonder of 3D Augmented Reality with engaging coloring experiences that let your creativity run wild.

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Che cos'è la Scuola digitale e il relativo Piano Nazionale Scuola Digitale. A che punto è la digitalizzazione della scuola italiana, quali i progressi e gli intoppi, e che fare per proseguire. Analisi e commenti di esperti, docenti, innovatori e rappresentati delle istituzioni di riferimento

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Tutto su Scuola digitale | Agenda Digitale

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Che cos'è la Scuola digitale e il relativo Piano Nazionale Scuola Digitale. A che punto è la digitalizzazione della scuola italiana, quali i progressi e gli intoppi, e che fare per proseguire. Analisi e commenti di esperti, docenti, innovatori e rappresentati delle istituzioni di riferimento I tuoi contenuti, la tua privacy!

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Webinar gratuiti su metodologie e strumenti

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Webinar gratuiti su metodologie e strumenti

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Flipnet | Eventi e formazione sulle didattiche attive, creative, inclusive, cooperative e capovolte

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Incontrare la classe capovolta: conferenze, videoconferenze, eventi

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Come catalogare automaticamente con le innovative procedure della Piattaforma Qloud.scuola il materiale librario pubblicato negli ultimi 35 anni, cioè dall'introduzione del Numero Standard ISBN (International Standard Book Number). Per sapere di più sull'ISBN, consulta il sito dell'Ente che presiede la sua emissione.

Come catalogare automaticamente con le innovative procedure della Piattaforma Qloud.scuola il materiale librario pubblicato prima degli ultimi 35/40 anni, cioè prima dell'introduzione del Numero Standard ISBN (International Standard Book Number). La Piattaforma Qloud.scuola dispone di procedure automatizzate anche per catalogare i libri senza ISBN, utilizzando il catalogo collettivo della Community Qloud.scuola ed il Catalogo Nazionale delle Biblioteche (SBN)

Come prepararsi a gestire il Prestito automatizzato in Biblioteca Scolastica attraverso l'uso dei Codici a Barre BARCODE sui Libri. Il corso gratuito on line approfondisce le modalità di utilizzo e apposizione sul libro, l'inserimento dei dati in Piattaforma Qloud.scuola e le altre buone pratiche di gestione delle operazioni in ottemperanza al GDPR.

Come gestire l' Organizzazione degli Scaffali in Biblioteca Scolastica attraverso l'uso delle Etichette Dorsali sui Libri. Il corso gratuito on line approfondisce le modalità di utilizzo dei codici di collocazione e l'apposizione dell'etichetta dorsale sul libro, l'inserimento dei dati in Piattaforma Qloud.scuola e le altre buone pratiche di gestione delle operazioni di ricollocazione dei materiali secondo le direttive internazionali.

Keith Haring

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Come catalogare automaticamente con le innovative procedure della Piattaforma Qloud.scuola il materiale librario pubblicato negli ultimi 35 anni, cioè dall'introduzione del Numero Standard ISBN (International Standard Book Number). Per sapere di più sull'ISBN, consulta il sito dell'Ente che presiede la sua emissione .

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GlimmerAI uses GPT-3 and DALL·E 2 to generate visually stunning presentations based on a user's text and voice request.

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The Wonderful Wizard of Oz by L. Frank Baum

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Free kindle book and epub digitized and proofread by volunteers.

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Scenario 2. Aule laboratorio disciplinari

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Scenario 2. Aule laboratorio disciplinari

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Le aule sono tematiche: italiano, matematica, fisica...Gli studenti si spostano in base alla materia.

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La configurazione tradizionale delle aule secondo la quale a ogni classe è attribuito uno spazio aula in cui gli studenti vivono la maggior parte del tempo scuola mentre i docenti girano da una classe all'altra, viene scompaginata per lasciare il posto ad aule laboratorio disciplinari. Le aule sono assegnate in funzione delle discipline che vi si insegneranno per cui possono essere riprogettate e allestite con un setting funzionale alle specificità della disciplina stessa. Il docente non ha più a disposizione un ambiente indifferenziato da condividere con i colleghi di altre materie, ma può adeguarlo a una didattica attiva di tipo laboratoriale, predisponendo arredi, materiali, libri, strumentazioni, device, software, ecc.

La specializzazione del setting d'aula comporta quindi l'assegnazione dell'aula laboratorio al docente e non più alla classe: il docente resta in aula mentre gli studenti ruotano tra un'aula e l'altra, a seconda della disciplina.

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La configurazione tradizionale delle aule secondo la quale a ogni classe è attribuito uno spazio aula in cui gli studenti vivono la maggior parte del tempo scuola mentre i docenti girano da una classe all'altra, viene scompaginata per lasciare il posto ad aule laboratorio disciplinari.

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Learn with Google AI

Whether you're learning to code or you're a seasoned machine learning practitioner, find information and exercises to help you develop your skills and advance your projects.

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Learn with Google AI. Whether you're just learning to code or you're a seasoned machine learning practitioner, you'll find information and exercises in this resource center to help you develop your skills and advance your projects.

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Scenario 3. IBSE (Inquiry-Based Science Education)

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Scenario 3. IBSE (Inquiry-Based Science Education)

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Portfolio Alberto Lucas López. Visual journalism

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ChatGPT is your AI chatbot for everyday use. Chat with the most advanced AI to explore ideas, solve problems, and learn faster.

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Perché cambiare gli spazi dell'apprendimento? Interventi di questa natura sono spesso complessi e richiedono risorse e capacità di ripensare metodi e modelli consolidati nel tempo.

Il passaggio dalla scuola della società industriale alla scuola per la società della conoscenza, richiede oggi scenari d'uso, strumenti e metodi diversificati.

La fluidità dei processi comunicativi innescati dalle ICT si scontra con ambienti fisici non più in grado di rispondere a contesti educativi in continua evoluzione, e impone un graduale ripensamento degli spazi e dei luoghi che preveda soluzioni flessibili, polifunzionali, modulari e facilmente configurabili in base all'attività svolta, e in grado di soddisfare contesti sempre diversi. Spazi così concepiti favoriscono il coinvolgimento e l'esplorazione attiva dello studente, i legami cooperativi e lo "star bene a scuola".

Oltre alle ricadute di natura didattica, la ricerca di Indire in questo ambito pone l'accento sull'ambiente di apprendimento sotto aspetti diversi ma complementari: l'aspetto del benessere e della qualità della vita degli studenti e la cura del senso estetico. Luoghi confortevoli, colorati e accoglienti contribuiscono a rendere piacevole lo stare a scuola e a fare di uno spazio asettico un luogo vissuto.

Il percorso di analisi e approfondimento sviluppato negli ultimi anni dall'istituto ha condotto alla proposta del modello Indire degli 1+4 spazi educativi per la scuola del terzo millennio.

"1" lo spazio di gruppo, l'ambiente di apprendimento polifunzionale del gruppo-classe, l'evoluzione dell'aula tradizionale che si apre alla scuola e al mondo. Un ambiente a spazi flessibili in continuità con gli altri ambienti della scuola.

"4" sono gli spazi della scuola complementari, e non più subordinati, agli ambienti della didattica quotidiana. Sono l'Agorà, lo spazio informale, l'area individuale e l'area per l'esplorazione.

Il modello è divenuto un manifesto per gli spazi educativi di nuova generazione ed è stato presentato al convegno internazionale "Ambienti per la formazione. Ambienti di formazione", organizzato dall'università di Kassel in Germania ( http://www.uni-kassel.de/uni/). Esso si basa su molteplici livelli di analisi (Brofenbrenner, 1989) e propone una visione che si discosta dall'idea di scuola come somma di aule (Airoldi, 1978) e si estende, oltre la dimensione didattica, al contesto sociale e alla capacità di un ambiente di influenzare la qualità delle relazioni sociali (Leemans e von Ahlefeld, 2013, Lefebvre, 1991).

Il lavoro del gruppo di ricerca si è sviluppato lungo direttrici differenziate e sinergiche: l'analisi di casi di eccellenza a livello europeo, l'analisi delle politiche educative volte a promuovere spazi educativi innovativi, lo studio della normativa tecnica per l'edilizia scolastica, l'osservazione e la valorizzazione dei percorsi di ripensamento degli spazi promossi da scuole di avanguardia a livello nazionale, la cooperazione e la riflessione all'interno dei contesti di ricerca e degli organismi internazionali.

Il metodo di ricerca ha previsto una ricognizione della letteratura e una analisi comparativa della normativa internazionale più significativa, visite di osservazione con applicazione di strumenti qualitativi e quantitativi, interviste semi-strutturate e l'elaborazione di studi di caso.

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Perché cambiare gli spazi dell'apprendimento? Interventi di questa natura sono spesso complessi e richiedono risorse e capacità di ripensare metodi e modelli consolidati nel tempo. Il passaggio dalla scuola della società industriale alla scuola per la società della conoscenza, richiede oggi scenari d'uso, strumenti e metodi diversificati.

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We Analyzed 8,000 of Picasso's Works. Here's What They Reveal About Him

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Picasso drew inspiration from mythology, from war, from those who surrounded him, even-he proclaimed-from spiderwebs.

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For centuries, the roots of Cheng Ling's family burrowed deep into the wheat and potato fields of Shandong province. Yet one family member ventured far away, farmer Bi Cuide. The family has one memento of that journey, in fact the sole possession Cheng has to remind her of grandfather Bi. It is a bronze medal bearing the profile of a sombre King George V on one side, and St George on horseback, clutching a sword, the steed trampling the shield of the Central Powers. The sun of victory rises above. The sun of victory rises between two years: 1914, 1918.

The British medal of merit marks Bi's sacrifice in helping the British military to win the first world war. The honour arrived after peace had been made, along with some money for his widow. All the family knew is that Bi had died, somewhere abroad. Cheng first discovered the disc when she visited her ancestral home in Laiwu in the 1970s. Then a teenager, she was curious about the number etched along the rim: 97237.

For decades, no-one in her family knew what that meant.

The first world war pitted the allied powers, including Britain, France and Russia, against the Central Powers, including Germany and the Ottoman and the Austro-Hungarian empires. Years into fighting, the male populations were depleted. Soldiers were hunkered in trenches carved into the countryside of Europe. The allies needed help, and it came from China.

Chinese workers dug trenches. They repaired tanks in Normandy. They assembled shells for artillery. They transported munitions in Dannes. They unloaded supplies and war material in the port of Dunkirk. They ventured farther afield, too. Graves in Basra, in southern Iraq, contain remains of hundreds of Chinese workers who died carrying water for British troops in an offensive against the Ottoman Empire.

Bi joined hundreds of thousands of Chinese men, mostly from the countryside, to help Britain, France and the other members of the Entente win the war that toppled the empires of Austria-Hungary, the Ottomans and Germany.

The story of the largest and longest-serving non-European labour contingent in the war has largely been forgotten but is slowly being rediscovered a century later.

It is the story of farmers, intellectuals and young students joining French, British, American and Russian forces for money and even for education in Europe.

Poster of a now lost film on the British Chinese Labour Corps. Photo: Paramount Pictures

Many of the Chinese who survived returned home with savings, but without the recognition that came to the troops they served. Asian labourers who remained in Europe set up immigrant communities in districts of Paris, London and elsewhere.

Chinese workers helped rebuild war-torn Europe, says Hong Kong University historian Xu Guoqi. About 140,000 worked for American, British and French troops in France, his research shows. Up to half a million Chinese workers laboured on the eastern front for Tsarist Russia, before the empire crumbled in the 1917 Communist revolution, according to the unpublished research of historian Li Zhixue of Jinan University.

Xu, who traced the journey of Chinese labourers from Shandong to France in his 2011 book Strangers on the Western Front published by Harvard University Press, says the mostly illiterate farmers played a crucial role not only in the war, but in shaping China's role in the new world order that emerged as empires fractured into nation-states worldwide.

"Chinese people directly helped save Western civilisation when the Western powers were determined to kill each other with anything at their disposal," says Xu.

On July 28, 1914, the Austro-Hungarian Empire declared war on the Serbian kingdom. As mortar rounds rained down on Belgrade, nations worldwide rushed to declare their allegiance to one side or the other. The nearly four-year-old Chinese republic declared its neutrality.

Chinese map of the world with allied nations in red and the enemies in blue, 1918

In secret, Chinese President Yuan Shikai lobbied Britain to let China to enter the war, if the republic could retake the colony of Qingdao, in Shandong province, that had been seized by Germany in 1898. Yuan offered the British ambassador 50,000 Chinese troops. Britain rejected the offer. London had commercial investments, concessions in China, as well as the Hong Kong crown colony. The British war cabinet wanted China to have no leverage to rid itself of those vital economic interests, Xu says. British officials also feared that Chinese demands could inspire the rising Indian nationalists in Britain's largest colony to agitate for greater self-rule, Xu says.

THE LABOURERS' LEGACY

China was struggling to control regionals warlords. The fragile republic was in danger of disintegrating. China's leaders needed to look strong and the Great War created an opportunity.

If China managed to get into the war, if they got to sit at the negotiating table, it would cement its claim to power.

Europe said it didn't need Chinese soldiers. But they certainly needed workers, reasoned President Yuan's adviser, Liang Shiyi.

In 1915, Liang again approached the Russian, the French and the British ambassadors. China would provide tens of thousands of unarmed labourers in return for a chance to sit at the post-war conference. The French and Russians agreed. The British at first rejected the offer, but reconsidered a year later.

Liang Shiyi, adviser to President Yuan Shikai, and later Prime Minister

Trench warfare had wiped out hundreds of thousands of lives in Europe in the war's first two years. Both sides were desperate for manpower. It was an offer the West just could no longer refuse, says Xu.

To maintain the appearance of Chinese neutrality, Liang established companies in China to recruit workers. The largest was Huimin in Tianjin, established in May 1916, only a month before Yuan's death. The president's death that year, and the political turmoil that resulted, forced Liang to flee to Hong Kong.

French Lieutenant Colonel Georges Truptil set a goal of recruiting 50,000 Chinese workers. The initial group of 1,698 Chinese recruits left the port of Tianjin for Marseille in southern France, on August 24, 1916. By then, Britain had also decided to recruit Chinese labourers. "I would not even shrink from the word Chinese for the purpose of carrying out the war," said Winston Churchill, a member of parliament 24 years before he became prime minister. "These are not times when people ought in the least to be afraid of prejudices."

British recruitment began in November 1916 in its concession Weihaiwei in Shandong province, and later in Japanese-occupied Qingdao. Liang travelled to Japan to offer providing Chinese workers to the in exchange for capital and technology. The British ruled out recruiting in Hong Kong almost immediately after the colony's governor, Francis Henry May, argued against it in telegraphs to London. The local Chinese population was "impregnated with malaria" and not "amenable to discipline", he wrote to the secretary of the colonies in London.

Badge from the Chinese Labour Corps, 1917-1920. Photo: In Flanders Fields Museum, Ypres

Still, some Hongkongers worked for French forces. The Huimin Company recruited 3,221 labourers and Limin, another company for the French, hired another 2,000 men in Hong Kong.

Most of the workers came from the provinces of Shandong and Hebei. Many travelled along the railroad built by German colonisers, taking the recruits to the once-German port of Qingdao.

'HERDED LIKE CATTLE'

By trains and ships, the Chinese made their way to Europe. Hundreds, if not thousands, died along the way. Xu estimated at least 700 perished. Between 400 and 600 workers died on February 17, 1917, alone when a German submarine sank the French passenger ship Athos near Malta. Many more died crossing Russia, according to Li's research.

About 3,000 Chinese workers died in France, on their way to the Western front in Northern France, or on their return to China between 1916 and 1920, Xu estimates. Up to 30,000 Chinese died on the Russian front, estimates Jinan University scholar Li.

To avoid further German submarine attacks, Britain shipped more than 84,000 Chinese labourers through Canada in a campaign kept secret for years in the then British dominion.

"In view of the suspicion that certain Chinese are being used as a medium of communication by enemy agents", Canada banned news outlets from reporting on the train convoys that crossed the country on their way to France.

Workers seen in Weihai during recruitment. Photo: Weihai Archives

Six weeks after the Athos sank, the first contingent of Chinese workers arrived in Vancouver on board the RMS Empress of Russia. There, they boarded trains, journeying more than 6,000 kilometres to Montreal, St John or Halifax on Canada's Atlantic coast. "They were herded like so much cattle in cars, forbidden to leave the train and guarded like criminals," the Halifax Herald reported in 1920, when transports had ended and Canada's censors allowed coverage.

Once in France, 140,000 workers went to ports, mines, farms and munitions factories. They repaired roads, transported supplies and dug trenches near the front lines, risking German artillery shells.

"The village we arrived at had been knocked about a great deal by shell fire, while I saw one or two very exciting air fights," wrote Chow Chen-fu, an interpreter for the 167th Chinese Labour Corps in France, in a letter to a Shanghai friend. The letter was printed by the South China Morning Post in 1918.

The Chinese republic kept a watchful eye on its workers abroad.

In 1917, China set up a Bureau of Overseas Chinese Workers to handle workers' grievances. In one case envoy Li Jun protested that the French government was feeding horse meat to Chinese workers. After another intervention by Beijing, Britain granted compensation for blindness, deafness or "incurable insanity" incurred at work.

Chinese labourer Song Xiufeng with Maurice, son of photographer René Matton, in Proven, Belgium, 1917. Photo: In Flanders Fields Museum, Ypres

By 1919, the Post estimated that the workers had taken home £6 million in savings, roughly HK$17.3 billion today. China's ambassador to France, Hu Weide, expressed hope that workers equipped with much-needed technical knowledge would develop China's economy when they returned home. "The best ones, who may be able to learn about the management of French factories can become excellent managers in China when they return," he wrote at the time in a telegram preserved in Chinese government archives.

Beijing's interest in these farmers was also political, says historian Xu.

THE CHOICE TO STAY

With the United States' entry into the war in April 1917, Britain and France needed to transport American troops, not Chinese labourers. China abandoned its neutrality and declared war on German and Austria-Hungary in August, eager to have a seat in post-war negotiations.

Russia quit the war as the Tsarist empire crumbled in the world's first Communist revolution in October 1917, stranding hundreds of thousands of Chinese workers in the former empire. Ten days before Germany's surrender on November 11, 1918, Britain sent back the first batch of 365 Chinese workers, beginning repatriations that ended in September 1920.

By the end of the war, the Chinese had already begun to form an established community in France. The republic had workers stay to help rebuild after the fighting. About 3,000 Chinese labourers remained in France and settled down, forming Chinatowns.

In his memoirs, Belgian priest Achiel van Walleghem noted how shopkeepers had started to learn Chinese to cater to these new customers. Video footage preserved at the Imperial War Museum in London shows Chinese workers in France performing traditional opera and dances on stilts.

Chinese entertain British troops in France. Dragons ready for the Dragon fight. Photo: National Library of Scotland

A dragon day celebrated by the Chinese workers in France. A display on stilts. Photo: National Library of Scotland

The workers hosted young students, such as Zhou Enlai, the future Chinese premier, and Deng Xiaoping, the future architect of China's economic reforms.

NEW IDENTITY

French socialists influenced these future Communist Party leaders as much as the new Chinese identity that emerged among the emigrant workers. More than 1,500 young Chinese students worked in French factories and studied in Chinese schools living among the remaining war labourers. The wartime labourers were the perfect role models for the first generation of China's Communists, Xu says.

China gained its promised seat at Versailles, but remained an outsider. Foreign Minister Lu Zhengxiang's (Lou Tseng-Tsiang) delegation was given two seats, three fewer than Japan.

Chinese Foreign Minister Lu Zhengxiang, China's representative at the Versailles conference in 1919

China's main demand, the return of Shandong, the birthplace of Confucius, was ignored. When the Western powers agreed to hand the former Western colony to Japan, street protests in Beijing forced minister Lu to leave the conference in disgrace, making China the only country that participated in the conference that did not sign the peace treaty.

The men who returned to China did not develop the Chinese economy with their newly acquired skills. They returned to a divided country, its economy in ruins, where savings from Europe were quickly spent.

Zhang Yan, a researcher at the University of Shandong, interviewed the descendants of 65 "returned workers" in 2009, finding that they had no significant impact on their communities upon coming home.

Dai Chuanxin, a wheat farmer who had left an impoverished Shandong province to work for French troops in Europe, returned to poverty in the same village. He swapped his war medal for food, says Dai Hongyu, his grandson in Linyi.

The grandson never met his grandfather, who died a year before his birth. But years ago, the village buzzed with details of a story about his ancestor.

The older Dai returned from France with a photograph of a tall young French woman wearing a large hat, Dai learned from villagers who had seen the photo. During the Cultural Revolution, the farmer feared it would be discovered, that he'd be labelled a traitor to Mao Zedong's mass movement. The former wartime worker destroyed his treasured souvenir, his only memento from his time in Europe.

The grandson says he doesn't know how to learn more about his grandfather's past.

But Cheng Ling, who held on to her grandfather's British wartime medal, had a clue: 97237.

Cheng Ling kneels along with her husband and daughter at her grandfather's grave in France

While her daughter was studying in Britain a decade ago, she prodded the student to see if the number etched on the medal could tell them more about what happened to Bi Cuide.

The number was his identity in the British Chinese Labour Corps. It's the number on his wartime employment records, his death compensation. And his grave.

Bi's family found his grave in Beaulencourt, a city in northeastern France near the Belgian border. He had stayed in France after the war to clear battlefields. Live artillery shells littered the fields in a town briefly occupied by Germany. One exploded on September 27, 1919, killing the farmer from Shandong, the family says.

In 2008, nearly 90 years after his death, Bi's descendents flew to France to visit his grave. The family poured Shandong liquor on the grass and left red dates from home.

"We were the first in our family to finally pay our respects to him," Cheng says. "We never forget our ancestors."

Kitchen staff and staff of a Chinese hospital. Photo: Kautz Family YMCA Archives, University of Minnesota

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The forgotten army of the first world war: how Chinese labourers helped shape Europe

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July 28, 2014 marks the centenary of the First World War's outbreak in Europe. A hundred years later, the story of the hundreds of thousands of Chinese workers, the largest non-European labour contingent in the war, is only slowly being rediscovered.

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Easily visualize connections with our new chord chart template

Chord diagrams can be used to visualize relationships and flows. They are both esthetically pleasing and - for the right data - a great way to communicate the data.

We've just added chord diagrams to Flourish, so now you can easily make one yourself. All you need to do is upload data and set columns for "from", "to" and "value".

Below you can see an example of a Flourish chord diagram in action. It visualizes how often different characters in the sitcom "Friends" speak to each other.

Template features

This template gives you a lot of features for creating your ideal chord diagram. For example, you can:

Choose a color scheme or enter custom colors.

Change the color mode of the chords. By default, it uses a gradient color scheme, an idea inspired by the amazing Nadieh Bremer. Alternatively you can color each chord to match its larger or smaller end. You can also use the custom color palette to change the color to anything you want.

Fine-tune the labels. Put them along the arcs - in which case any overlapping labels are automatically hidden - or rotated 90 degrees. Make them responsive or a fixed size.

Show a customized popup to give some context and make the direction of the flows more obvious.

Highlight one or more chords to focus the eye on particular data points.

Adjust the arc spacing.

As with all Flourish graphics, our chord diagrams are mobile-friendly, and they animate when the data changes.

Try making one now, or read on for more details.

How to make a chord diagram, step by step

Select the chord diagram template.

Upload a CSV or Excel file, or just type in your values to the existing data sheet manually.

Set the three required columns for "from" and "to" (e.g. people or countries) and "value" (a number describing the size of the flow).

Decide if your data needs two values for each chord or just one (see below).

Get creative ... change the colors, align the labels to your liking, adjust the chords, popups, styles and animations. Also add a header and a footer.

Once you're happy with your chord diagram, you're ready to publish it to the world, download it to host on your own servers or use it in a Flourish story. Premium users can also download it as an SVG image to edit it in a vector graphics tool or drop into a printed report.

To create an animation as in the example above, make two chord diagrams and combine them in a story.

Directional and non-directional data

Chord diagrams are most commonly directional, which means each chord has two values. For example in the example above the "Chander/Monica" chord has one value for lines spoken by Chandler to Monica and another for lines spoken by Monica to Chandler.

If your data is directional like this, you just need one row for Chandler to Monica and another for Monica to Chandler. If you only add one row, the template will assume that the flow in the other direction is zero. Hence this:

Is the same as this:

Sometimes, however, you may want to make a chord diagram for non-directional data - for example how often Chandler and Monica were in the same scene together. To achieve this, simply include both directions in your data and set the value to the same number:

You can then update the popups to "non-directional", which avoids showing the same value twice.

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Easily visualize connections with our new chord chart template Chord diagrams can be used to visualize relationships and flows. They are both esthetically pleasing and - for the right data - a great way to communicate the data. We've just added chord diagrams to Flourish, so now you can easily make one yourself.

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Dataviz-inspiration.com aims at being the biggest list of chart examples available on the web. It showcases 157 of the most beautiful and impactful dataviz projects I know. The collection is a good place to visit when you're designing a new graph, together with data-to-viz.com that shares dataviz best practices.

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Dataviz Inspiration | Hundreds of chart examples

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Some days it feels like my first words were, "I hate math." There's a stereotype that creative 'right-brainers' can't do math, and as a writer and an art student, it was the one stereotype I was happy to fit. I wonder now if it was simply easier to say "I hate" rather than "I don't understand."

Now that I am older I am starting to realize my stereotypes of math were wrong. I always thought that, because I didn't understand it, I would never be able to do it. I am predominantly a creative right-brainer, so it was easier to accept that and spend my time on other subjects (ones I enjoyed more). But that kind of thinking is misguided.

We like to categorize people as either right-brained (those who are creative and artistic) or left-brained (those who are logical and analytical). It's a common belief that if a person is dominantly one, then they can't be the other. This is simply not true. Math is a complex, multifaceted subject that requires a wide variety of skills. In its most basic format, we need to be able to understand the problem and the way to solve it and that has to be expressed through language, whether verbally or written.

But math is more than that.

Image from Skitterphoto (Pexels)

Take data analysts-they take a set of data and have to ask the right questions so that they can apply data correctly. Then they translate it, making it easy for people and businesses to understand what it means and why it matters and, chances are, they will achieve this with storytelling. Research conducted by Duke University and the University of Michigan has shown that communication between the left and right hemispheres increases when we work on math problems. While it's true that left-brainers might have an upper hand, this is largely due to the fact that traditional teaching, such as lectures where the students are expected to take notes, are more geared towards left-brained thinking.

Educators have started to realize that there is a problem with the way we teach math and are trying to come up with solutions. One train of thought is that kids don't believe they will use it after school, so logically the solution would be applying it to their careers and showing them just how useful it is. However, kids aren't interested in abstract somedays, they want to be engaged now. The key is to make math fun and engaging; to show the wonder and beauty of it. As role models to children, it's our responsibility to do just that.

1. Showcase the wonder

There is beauty to math. It's more than just numbers and formulas-geometry is present in nature and formulas can be found in almost everything we do. The American Mathematical Society created a list of galleries showing beautiful mathematical images. There is also beauty in the way numbers line up and in their patterns, particularly if you think of the Fibonacci sequence. Fundamentally, math is a means of exhibiting and satisfying curiosity. It's about asking questions and finding explanations, much like data visualization. There is a wonderment to it, but somewhere along the way we lose that magic. What if we started teaching it like an art form? Instead of looking at it in black and white-we teach it in colors.

And by colors, I mean using colors to separate different processes and numbers. Have the kids draw what they are learning so that they can better visualize and understand what it is they are doing. Bring in music by creating songs about numbers or formulas. It's already commonplace to use physical objects such as manipulatives so that math becomes something physical for children to touch. By expanding on these creative ideas, students will likely be more engaged in their classrooms.

Image from the Digital Artist (Pixabay)

2. Invoke the power of storytelling

A large part of the problem is that school often focuses on memorization. Teachers give their students their information, they memorize it for their test, and then it's gone. Forgotten. Some facts will stick, but most will disappear. Education should be focused on building skills that children will need as adults, such as problem-solving and analyzing. But sometimes memorization is necessary. When it is needed, teachers should consider approaching it through storytelling. Stories are powerful-largely because the good ones leave an impact. They're memorable because they allow us to connect to ideas in more meaningful ways. Try giving each number and fact a story, write it on a flashcard and see its effect for yourself. By using the emotion and power of narratives, students will better be able to form mental pictures in their minds and retain the intended lesson.

3. Incorporate math into daily life

Kids are heavily impacted by those around them. If they hear negative opinions about math, they are likely to start thinking about it in the same way. If you are a role model to a child, show yourself being confident with it whenever you encounter math. More than that you should encourage them to use math in their daily lives.

When you are at the store, you can ask them to figure out how much some items cost or how long it will take to save up for a goal. Make math relevant. Figure out what children are interested in and find a way to tie math into it. Play math-based games such as chess, checkers, dominoes, or Yahtzee.

Image from Magda Ehlers (Pexels)

4. Avoid reinforcing stereotypes-even inadvertently

Stereotype threat is a serious concern. It's when we underestimate a group's ability to do something that they actually begin to underperform. This is especially true for girls. There is a nasty stereotype that girls can't comprehend math as well as boys. Perhaps this is why only 26 percent of all computer and mathematical positions are filled by women, according to a study published in the Science of Learning.

This stereotype has been proven to be untrue by several studies-one of which was done by Jessica Cantlon at the Carnegie Mellon University in Pittsburgh. She studied MRIs of groups of boys and girls as they watched educational videos and found there to be no biological difference. The difference comes from unconscious messages spread through society. Teachers spend more time with their male students and the girls begin to pick up these cues that math just isn't for them. Educators, and people influencing children, need to be aware of these stereotypes and make sure that they are giving all children equal access to the same education.

5. Broaden your perception of literacy

Parents tend to put more emphasis on their children learning how to speak, read, and write, while neglecting math. It's understandable because children have to learn to talk before anything else, with reading and writing following close behind. These skills are essential to communication and are needed before attempting any other type of education. Still, math is just as necessary. It surprised me how much math is foundational to a field like design-ranging from understanding geometry and grids to knowing portions and scales.

Introducing math early will give young learners a better foundation, helping them down the line. But make math fun and engaging-let it keep its wonderment and magic. I can't help but wonder if someone had approached teaching math differently when I was younger if I would feel differently towards it. I still don't enjoy math-and I doubt I ever will-but I now have a healthy appreciation for it and I know just how important it is for young children to feel the same. They need to know that you can be good at both language arts and math-that it doesn't have to be either-or.

It's easy to get wrapped up in labels: of being a creative or a scientist, left brained or right. We don't have to limit our identity to one thing. Data analysis, a conventionally STEM career, requires creativity in the way they break down data and reorganize it into meaningful and compelling narratives. We should inspire children to do the same, allowing them to be creative without limitation.

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Five Ways to Teach Math as an Art Form - Nightingale

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Some days it feels like my first words were, "I hate math." There's a stereotype that creative 'right-brainers' can't do math, and as a writer and an art student, it was the one stereotype I was happy to fit. I wonder now if it was simply easier to say "I hate" rather than "I don't understand."

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Restored and reimagined

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Iconographic Encyclopædia of Science, Literature, and Art

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Unfair Comparisons: How Visualizing Social Inequality Can Make It Worse

Our new research shows how popular chart choices can trigger unconscious social biases and reinforce systemic racism. At first glance, the charts below seem harmless...

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Nightingale: The Journal of the Data Visualization Society

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Our new research shows how popular chart choices can trigger unconscious social biases and reinforce systemic racism. At first glance, the charts below seem harmless...

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For many of us, the pandemic has merged the two worlds of "home" and "office." On the rare occasions that I used to work from home, my kids knew to stay out of my way while their Abbu (our word for "Dad") was working. Now that I'm working from home all the time, however, I am afforded no such luxury. My kids are regulars in my home office, often crashing my meetings or crying in the other room for help.

The other day, for example, I was engrossed in building a word tree visualization when I heard my 4-year-old exclaim over my shoulder.

" Abbu!" he yelped. " This looks like the dome of a Mosque!

I turned around, thinking he was talking about a LEGO creation. Not seeing anything in his hand, I had to ask, "What does?"

"This," he said, pointing towards the visualization on my Dell monitor.

I looked at my diagram more closely. He was absolutely right! What I thought of as a word tree did resemble the structure of a Mosque.

I've always been amazed by the creativity of the kids and the fresh eyes through which they look at things. Having been blessed with three children (a 9-year-old daughter, 4-year-old son, and almost 2-year-old daughter), I get to witness this creativity on a regular basis. I only wish that as parents we could do a better job at preserving their creativity.

Teaching my daughter data visualization

To foster creativity in my own three children, I've established a routine of drawing together as a family every weekend. Now, seeing their interest in data and my own passion for it, I've started adapting this routine to introduce them to dataviz. I call these new activities "DDWK," for Drawing Data with Kids.

While my 4-year-old and 2-year-old are still too little for me to corrupt their minds with dataviz, I have introduced DDWK to my 9-year-old daughter, Pariza. The biggest challenge I've seen for people trying to learn data science or machine learning is understanding the data. For Pariza, to keep the dataset simple and ensure it would be interesting to her, I chose to start with the spellings of simple words and nursery rhymes.

To create the image shown above, I asked Pariza to write the name of each month and count the number of letters in each. Then, I asked her to draw a bar graph based on that data. This was fairly easy for her as the dataset was familiar and interesting to her. After drawing the chart above, even she noticed that the month of May has the fewest number of letters! (Given that billions of people write the name of the month in the date every day, how much ink would we save if all the months were just three letters long? 😊)

Next, my daughter and I explored scatter plots, line graphs, and stacked bar graphs-all with a dataset of spellings and rhymes.

Since we started these DDWK activities, I have seen Pariza become less intimidated by data. She loves to show her work to friends and family and even comes up with new visualizations on her own. However, I think the biggest benefit of DDWK has been how I have changed my approach to engaging with her. Initially, I would shoo her away when I was working, but now I try to explain what I am working on and why I am visualizing the data that way. She then provides her commentary on my work, trying to understand the problems I am trying to solve and to relate my work to what she is doing in school. Just as she learns from me, there is so much we can learn from our kids.

DDWK has been lots of fun for us so far, and I've had others reaching out to ask how to do something similar with their kids. I am working on crafting a DDWK workshop for adults and kids 8 years old and up. If you're interested, feel free to sign up for the session by filling in this form, and I will keep you informed of the date.

Now it's your turn to draw data!

Below are some DDWK templates you can use to introduce your kids to data visualization. We would love to see your creations! Share them on Twitter with the hashtag #DDWK and tag @datavizzdom and @DataVizSociety.

Activity 1 - Connect the dots to build a line chart

1. List out a few words that are related to each other. For example, make a list of colors, family members, favorite foods, or funny animals. Try to limit the list to 4 or 5 words so that you can follow the lines easily after you are done drawing.

2. Using the graph template below, spell out the words letter by letter. For example, the word "apple" starts with A. Starting at Position 1, move your pencil up to the letter A. Draw a dot. The second letter is P, so start at Position 2 and move your pencil up to the P line. Draw another dot. Do this for the whole word, and then connect the dots!

3. Make each word in your list a different color. You can fill in the legend with the colors you've used and which word they represent by coloring in the circles and writing the word on the line.

Ta-da! You've just made a line chart!

Activity 2 - Create a bar graph by spelling

1. List out a few words that are related to each other. For example, make a list of colors, family members, favorite foods, or funny animals. Try to limit the list to 4 or 5 so that you can follow them easily after you are done drawing. In this example, I am using the numbers 1-10.

2. Create a table with two columns.

3. In the first column, write each word.

4. In the second column, write the number of letters in each word. For example, the word "ONE" has 3 letters, so you would write 3; "TWO" also has 3 letters, so you would write 3; and so on. Your table would look something like this:

Now that you are done preparing your data, create a bar graph similar to the template below. What would it look like if you do similar activity for even numbers or odd numbers only?

Activity 3 - Build a scatter plot of numbers

1. Create a table with three columns.

2. In the first column, spell out the numbers from one to 10, like "ONE," "TWO," etc.

3. In the second column, write the number of letters in each number. For example, the word "ONE" has 3 letters so you would write 3; "TWO" also has 3 letter so you would write 3; and so on.

4. In the third column, write the value of the number. For example, the value of the word "ONE" would be 1; TWO would be 2; and so on. Your table would look something like this:

Now that you have prepared the data in the table, start plotting it by making the x axis and y axis and plotting the numbers, as shown below. Below you can see the example of how I have plotted ONE. Once you are done plotting all your numbers, you will have a scatter plot!

I hope this gives you a starting point to introduce a new generation to data visualization. As you use these templates or do similar activities with your kids, please share your creations on Twitter with the hashtag #DDWK and tag @datavizzdom and @DataVizSociety. And for more information on my DDWK workshop, fill in this form.

I'd love to give a shout out to Nancy Organ for her amazing support in creating this post. 🙂

# data[].attributes.attachment_link.description
To foster creativity in my own three children, I've established a routine of drawing together as a family every weekend. Now, seeing their interest in data and my own passion for it, I've started adapting this routine to introduce them to dataviz. I call these new activities "DDWK," for Drawing Data with Kids.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Let us explore some flow and network chart types that are ready-made for visual storytelling using categorical data

As a data scientist, I am surrounded by data on a daily basis. Irrespective of the type of data, I find the best way to communicate ideas and stories is through visual means. Outside of work, when discussing my favourite topics, such as cinema and music, I find myself exploring ways to discuss them through charts and plots.

Whether you are a data scientist or not, you are quite likely to come in contact with categorical data on a daily basis. For example, if you are an avid sports fan, you may be interested in the stats behind the players. Additionally, if you are a fan of film or music, both fields provide a rich source of categorical data that allow for deeper exploration. Visualising trends can be a powerful way to communicate with others.

One of the main challenges of categorical data is that such data may involve determining the relationships between data points. Such data may also be represented in the form of a hierarchy: it may be necessary the trace the "flow" of data from one level to another. Data sources may have complicated underlying structures, therefore the main goal of any data visualisation is to represent information in such a way that is widely consumable.

Traditional charts types (e.g. bar, line, and scatter) can be used to plot categorical data types, but they have their drawbacks. Bar graphs are useful for showing a point in time or count of data, however it may be difficult to show the relationships of data points. Line graphs also are useful for showing trending data over time, and data relationships may be inferred graphically but it can be difficult to show data flows. Scatter plots are ideal for showing relationships between two data points, although having more than two series makes scatterplots difficult to read.

Thankfully, we have a number of options to display categorical data using a combination of flow and network diagrams. In the following sections, I shall review the main flow charts that one can use. I'll provide a history as to the origin of the chart, discuss what types of data can be illustrated by such a chart, and provide a little insight as to how to tell a story using such a chart.
The Arc Diagram
The first chart we can use to display categorical data is an arc diagram. The first appearance of an arc diagram was back in 1964. Thomas Saaty was working in the field of graph theory and wanted to illustrate the number of intersections on a plane. He developed an idea to link categories across a fixed-line, using semicircles.

Let us fast-forward to 2001 to look at another application of an arc diagram. Martin Wattenberg, then a researcher at IBM, wanted to visualise patterns of repetition found within music. He observed that an arc diagram was an effective way to match sequences of notes within a longer passage of music. Over time, his arc visualisation technique has evolved.

Figure 2 (below) illustrates how he used an arc diagram to depict the sophisticated structure of Beethoven's Für Elise. Wattenberg's technique employed using "equality of pitch" of a note, or where a chord is used the top pitched note is used at a categorical point.

One can determine at a glance how the initial series of notes are used at the start and end of the piece. Additionally, there are many substructures that are repeated throughout the piece of music.

Graph theory and music are not the only domains in which arch diagrams can be used to great effect. In our third and final example, we consider how to visualise the co-occurrence of characters within the novel Les Misérables.

Figure 3 below provides an example of an arc diagram created in d3. In this chart, the author uses arcs to link characters as they appear within the narrative structure of the book. From the diagram, we can see at least three significant co-occurrence links: Marius to Valjean, Cosette to Valjean, and Thenardier to Valjean. Valjean gets about quite a bit!

Figure 3: An Arc Diagram visualising character co-occurrences in Victor Hugo's Les Misérables. (Source https://bit.ly/2OSooEY)

Arc diagrams can be used as a method to visualise categorical clusters, some care should be taken in how the clusters are ordered. Heer, Bostock, and Ogievetsky note in their 2010 paper entitled ' A Tour Through the Visualization Zoo', "Though an arc diagram may not convey the overall structure of the graph as effectively as a two-dimensional layout, with a good ordering of nodes it is easy to identify cliques and bridges." The key takeaway is that ordering categories by frequency should be a primary consideration.

Irrespective of your field of research, an arc diagram can be a powerful means to visualize links between categorical entities. Arc diagrams can be plotted across multiple graphical frameworks including d3, Python, R, and Tableau.
The Chord Diagram
Chord diagrams are a useful way to depict inter-relationships within categorical data. Chord diagrams were initially used in the field of medical statistics to show the relationship between the number of chromosomes between humans and distinct animal species. One of the first examples of a Chord diagram was published in The New York Times in 2007. Figure 4 (below) provides an example of this chart.

Chord Diagrams get their name from a geometric element: a straight line from one point on a circle to another is a chord. However, in almost all chord diagrams used for visualisation, the interconnecting "line" is generally some form of an elliptical curve.

Using the example in Figure 4, the key purpose of a chord diagram is to illustrate inter-relationships between categorical entities. The outer band represents the millions of base pairs of a chromosome. The connecting chords are used to join similar chromosome types from different species. The thicker the chord, the more significant the relationship. Let us look at some more examples of how Chord Diagrams can be used to great effect.

If you watched TV during the 1990s, most likely you have tuned in to at least one episode of Friends, a sitcom revolving around the day-to-day lives of six friends in New York City.

The author of this chart, Julien Assouline, wanted to plot the number of words spoken to and from each of the six main characters in the show. We can use this type of chart to show the inter-relationships between characters and make some inferences about the dynamics between the characters.

As with all chord diagrams, each character (entity) has its own distinct colour. Additionally, the chord widths are used to provide a visual representation of the number of words spoken between characters. Furthermore, the size of the character "arcs" provides an indication as to the total number of words spoken by a character.

Two points of interest, Rachel and Ross have the highest aggregate word count (over 1,000 words), while Rachel and Chandler have the lowest aggregate word count. For regular viewers of the show, this may not be a surprise.

In our last example, let us consider the question of hair colour. For the four main hair colours (black, blonde, brown, and red), would individuals prefer to change their hair colour or are they happy with their current one? Figure 6 below shows how this type of question can be illustrated using a chord diagram.

The setup for this last example is as follows: a number of individuals were interviewed to understand whether they were happy with their hair colour, or whether they would prefer to change to one of the three other main colours.

The chord diagram provides a number of useful reporting features. First, we can infer the number of respondents for each colour by the arc scale on the outer band. Additionally, we can see that for all colour types there is a cohort of users that are happy with their current hair colour type. However, the biggest adjustment comes from individuals with brown hair expressing a preference for blond hair.

Note author Mike Bostock's clever use of colour. The intuitive use of colour (matching the chord and hair colours) reduces the need to provide additional labelling of the outer arc bands. Implementations for chord diagrams can be found across many programming (e.g. D3.js, Python and R) and non-programming (Tableau) frameworks.

Finally, in terms of visual storytelling, there are some rules to bear in mind: (1) The group placement around the circle is important. Minimise the number of chord crossings. (2) Either omit weak connections or collapse into an "other" category. Depicting every interdependency chord may lead to chart clutter. (3) The presentation of chords and arcs may appear counterintuitive to non-domain experts. Therefore, additional visual cues using Gestalt principles may be appropriate.
The Sankey Diagram
So far we have discussed DataViz chart types that are useful to illustrate flows from one entity to another. Consider the scenario in which we are required to show flows across a series of entity types. The Sankey chart is used to depict such flows. The evolution of the Sankey (or flow diagram) chart has an interesting history.

Charles Minard was a French civil engineer and statistician that had a keen interest in the area of informational graphics. During his career, he developed at least 50 flow charts to visually illustrate the level of passenger, load, and traffic rates of railways he designed. Minard is best known for his illustration of Napolean's loss of soldiers during his 1812 Russian Campaign.

Figure 7, above, shows the first usage of a flow chart. The core purpose of this chart is to show the size of Napolean's army as it progressed through the 1812 campaign. The count of soldiers is proportional to the thickness of the line. As the soldiers snake through various geographically locations (helpfully annotated), the viewer can see the flow line is reduced in width as the soldiers reach Moscow. Minard's chart was created in 1869.

Matthew Sankey was an Irish Captain of the Royal Engineers, who had a research interest in railway accidents and braking systems. In 1898, he wrote an article in the Minutes of Proceedings of the Institutions of Civil Engineers, to discuss the efficiency of steam engines. Figure 8 below shows the diagram used to show the flow of thermal energy across an actual and idealized steam plant.

Figure 8 uses the same technique of flow width to depict the loss of energy. In Minard's case, he overlaid geographical location to show the points at which the Napolean's army suffered losses. In Sankey's case, he used a logical diagram of a steam plant and directional flows. Irrespective of whether illustrating flows of soldiers or thermal energy, the Sankey diagram is clearly a versatile chart.

Lets us consider one final example of a Sankey chart. Figure 9 above provides a modern take on the flow chart. The chart provides a view as to how alternative energy sources can be used to generate energy for distinct purposes. The numerical values are TerraWatts per hour.

Even with this busy infographic, we can see the qualities that make a Sankey chart so useful. Energy types are on the left with energy use on the right. Flow arrows are included to provide an intuitive means of energy from source to use. The line thickness is proportional to energy consumption along with clear annotations.

The use of colour is an importation element of a Sankey chart. If many colours are used, the chart can be hard to decipher. Therefore careful consideration is required before building a flow chart. Limit your flows to five or six primary colours. If sub or child flowers are required consider using a different shade of one of your primary colours.

Like the two previous charts discussed, Sankey charts can be created using multiple frameworks: D3.js, Python (Mathplotlib), R (networkD3) and Tableau.
The Sunburst Chart
A Sunburst chart is another chart type that can be used to show flows or hierarchical data. The chart is built using a series of concentric circles. The centre of the chart is the root node, while each subsequent concentric circle is an outer leaf node. Each segment is linked to both an outer and inner node, with the exception of the root and most outer node.

One of the first examples of a Sunburst chart was developed in 1890 by Lawrence W. Fike. He developed a hierarchical circular chart to illustrate animal family, genus, species and subspecies. Figure 10 below shows Fike's chart.

Let's fast-forward to a modern implementation of a Sunburst chart. Figure 11 below provides an example of a Sunburst chart developed in D3. The chart is used to illustrate the flow of pages accessed by used on a website. The main purpose of this Sunburst chart is to understand how each sub-se

quence of events is related to an overall sequence of events. In this implementation as we hover over each segment, we are provided with a display of what percents of users used a distinct sequence of web pages for navigation.

Figure 11: A D3.js implementation of a Sunburst to illustration the sequence of events of a website. Source (https://bit.ly/36V1EuG)

As it is difficult to compare the relative sizes of sequences, it is convenient to have a total proportion of a distinct sequence displayed. Additionally, colour is vital to the readability of a Sunburst chart. It is understood that a Sunburst chart may have many hierarchical levels, careful placement of each segment can play a key role in the readability of a Sunburst chart. We'll take a look at a final example where an abundance of colours are used, however, due to the placement of the categories and intuitive use of colour the chart remains readable.

Consider our final example of a Sunburst chart. Figure 12 above depicts a coffee tasters flavour wheel. In terms of colour, a wealth of shades are used. The inner segment contains nine distinct colours, the middle segment contains twenty-eight colours, while the outer segment contains over seventy colours. You may recall from our Sankey chart discussion the use of many colours may introduce readability concerns.

Due to the layout of the colour scheme and category placement, the red, orange and yellow hues are placed in the upper half of the wheel, while the blue, green and grey hues are positions in the lower half of the wheel. There is some ' colour crossing ' on the outer segment of the wheel, most notably some brown and green hues, however as the chart is meant to be read from the centre outwards, the juxtaposition of colour is less noticeable.

Sunburst charts are a very popular type of chart, that allows for a level of interaction. Implements are available across a wide range of frameworks. In addition to the frameworks previously mentioned, Sunburst charts can be created in Microsoft Office and SPSS.
Conclusion
In summary, four types of charts for displaying flows between categorical data were discussed. Each chart type has its own unique quality for visual storytelling.

An Arc Diagram is useful at mapping 1:1 entity-relationships. Applications of such a chart include plotting the relationships of notes used in Beethoven's Für Elise, to the character interactions in Les Misérables.

A chord diagram is used to display the strength of inter-relationships between categories. The thicker the chord, the stronger the relationship. One application of a chord diagram considers the relation between the count of words spoken between characters in the TV show Friends.

Sankey charts were shown to plot the multi-flow relationships between categories and can also be used to show the process flows between multi-component systems (e.g a steam engine)

Finally, a sunburst chart is used to plot event sequences and their proportional relationships as part of a wider set of relationships. Whether understanding the page-sequence flows on a website or the sequence of coffee flavours, a sunburst chart can cover it.

For all their differences, each chart types provides a unique way to tell a visual story with categorical data and their associated counts. Let the charts flow.

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Endless River: An Overview of Dataviz for Categorical Data - Nightingale

# data[].attributes.attachment_link.description
As a data scientist, I am surrounded by data on a daily basis. Irrespective of the type of data, I find the best way to communicate ideas and stories is through visual means. Outside of work, when discussing my favourite topics, such as cinema and music, I find myself exploring ways to discuss them through charts and plots.

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Working with research and evaluations teams, I'm often faced with the question of how to effectively display Likert scale data. If you are not familiar with the term, a Likert scale, named after American psychologist Rensis Likert, measures a response to a closed-ended question on a rating scale of how much you agree or disagree, often with a neutral option in-between. A typical five-point scale may include answers: strongly disagree, disagree, neutral, agree, strongly agree.

I regularly use a five-point Likert scale format to evaluate my Design and Data Visualisation short course in order to gain specific feedback on how participants rated the quality and usefulness of each session. The challenge for people like me is, having collected the detailed data, how can it be displayed most effectively, in a way that is easy for readers to understand and interpret?

This month, I decided to give myself a challenge: take the same data, from a five-point Likert scale, and display it in several different ways. I came up with seven different options, some much better than others. Let me walk you through.

To begin with, this is the example data I have used:

This is a sample piece of data from a typical question I would use for a course evaluation. For the purpose of this article, I've used a manageable amount of data that showed a good variety of responses. As you can see, when presenting data in table format it's hard to pull out much meaning about the course's strengths and weaknesses.

Creating the charts

I made some specific design choices to maintain consistency throughout, including using blue to show positive ratings, grey for neutral, and orange for negative. In some charts I have used the actual values recorded for each response category, and in others I've used the relative frequency (i.e. the number of responses in each category as a percentage of all responses). I have produced these charts in Adobe Illustrator and InDesign, but they could be reproduced with most (if not all) data visualisation software, including Excel.

Display 1: Small-multiple pie charts

The world is divided on pie charts. Many data visualisation specialists will tell you how evil they are, and I tend to agree with them. They are hard to read and interpret as they rely on the reader's ability to decode quantitative information by judging and comparing angles and area, which is actually quite difficult to do. However, in saying that, people still love seeing the part-to-whole relationship that a pie chart offers. Whatever your feelings are toward pie charts, I wanted to include them for argument's sake.

I have used one pie chart for each session. Each pie shows the relative frequency of each response category and is colour coded to the key above. I've directly labelled the wedges with their percentage but left off the smaller slices (personal design choice). The colour scale is simple and has enough contrast between the blue and orange to notice a difference, and the reader can refer back to the key to check.

The small-multiple pie charts illustrate that Session 2 needs a lot of work. There is a large chunk of orange there. Session 3 is doing quite well, no orange in sight. Note that it's easier to compare the feedback responses within each session than between the sessions.

Display 2: Grouped bar chart

If you're like me and use Google Forms to collect evaluation responses, you'll notice it produces a grouped bar chart similar to this. However, it normally colours each line with a different hue.

Studies have shown that it is far easier for readers to compare length and position (e.g. on a bar or line chart) than area and angle (e.g. pie or donut chart). Stephen Few describes this in detail in ' Save the Pies for Dessert.'

On first glance there is a lot to take in here. The bars are grouped by session, and overall we can see that, again, there is more blue than orange, which in terms of positive feedback is a good thing. Generally, the blue bars are quite tall, except for in Session 2, where the responses are more evenly spread. My eyes are also drawn to the big gap between Sessions 2 and 3, and it might take a while to see that this is because there are no "Poor" or "Fair" responses for Session 3. Yes, we can now compare between all the sessions, but this display may seem too overwhelming and require significantly more visual processing time, so the reader is at risk of skipping over it entirely.

Display 3: Small-multiple bar charts

This display shows six individual horizontal bar charts with the Likert scale responses ordered from "Excellent" at the top, to "Poor" at the bottom. Again, the colour choice of blue and orange gives a quick overall view of the data and responses. In each chart, I have labelled the values directly and kept them all to scale. It is now a lot clearer to see that there are no responses for "Fair" or "Poor" for Session 3.

This is one of my favourite ways to display the data. We can easily see within each session how the responses vary, and if we want to compare between sessions, our eyes only need to scroll across the screen. In terms of visual hierarchy, the reader can choose which session to consider, then go down and read off the response values for each category. For example, in Session 1, readers can follow along the "Excellent" bar to see its value (8), then compare it to the other bars. As mentioned previously, we are much better at reading length and position and the general public already knows how to understand and interpret a bar chart.

But what if you want to display the data in a more modern, non-traditional way?, I hear you say...

Display 4: Small-multiple waffle charts

Waffle charts are usually designed as a grid of 100 squares (10×10) to show the relative frequency of the given data. They are another great way to show the part-to-whole relationship that people love about pie charts. You could say they are a bit of a modern twist on the traditional charts you see in programs like Excel.

The thing I like most about this display is the gradual fade of coloured squares from blue to orange. We get a good overall picture of the data and responses, but at the same time, I think it's vital we have the categories and values directly next to each section. Without those, it may be hard to pull much meaning from the chart. As with the pie charts, the reader must interpret the data by judging area, which is hard to do.

One downside to this display is that it is almost impossible to see where there were no responses for some categories on the Likert scale: look at Session 3, for example. There were no "Fair" or "Poor" responses to this question in the evaluation data, so the areas for "Excellent", "V. good" and "Neutral" appear larger. However, the lack of orange in the waffle chart for Session 3 could easily be used as a clear example of a session where the majority of feedback was neutral or positive.

Display 5: Large number and text

Again, thinking a little outside the box gives the large number and text option. It's a great way to break up a lengthy, wordy report filled with too many dot points (bullets).

For each session, I made a judgement call on what I wanted my audience to focus on. I combined the "V. good" and "Excellent" categories together in sessions 1, 3, 4, 5 and Activities, as I see all of these as positive responses. Obviously, the thing to take away from Session 2 is that there was a striking number of negative ("Fair" or "Poor") responses. As course leader, that's where I can focus on making improvements. In this display I have been consistent with the other charts and kept the positive responses blue and negative responses orange. It should be noted, however, that this type of presentation is subjective, as I had to make a call on which data to include.

Going back to the Likert scale you can see that I needed to simplify from five categories ("Poor" through to "Excellent") to two ("Negative"/"Positive"). Some of the complexities of the data have been lost, but I made reference to the original categories in the explanatory text. I haven't included the neutral category at all (again a subjective choice), but depending how you see a neutral result, it could fall under positive, negative or neither.

Display 6: Stacked bar chart

Now we're getting to the pointy end of my challenge. The next two charts are probably the most effective ways to display Likert scale data. A stacked bar chart belongs to the part-to-whole group of charts and shows the whole range of evaluation responses, in proportion to one another.

The issue with this particular data is that it isn't possible to have a common baseline on both the left- and right-hand side. A common baseline makes it easier to compare the length of each bar (as they all start at the same point). In this chart, we only have a common baseline on the right-hand side, but not on the left. Due to the lack of evaluation responses coded dark/light orange in the chart, the left-hand side baseline starts with three different categories.

Like the other charts, an overall glance makes it easy to see which sessions went well, and which sessions could benefit from improvement. For ease of reading, I have labelled each percentage value directly.

There is one way we could improve this chart to make it easier to read and that brings us to Display 7.

Display 7: Diverging stacked bar chart

The last option and the one I would highly recommend for this type of data is the diverging stacked bar chart. It's essentially the same as a stacked bar chart but I have categorised the data into positive and negative categories by separating them with a thick visual baseline. In this chart I chose to categorise "neutral" as a negative result. There is no universal rule how a neutral category should be displayed, or which side of the bar it should lie. I have made a subjective call here to measure success or failure from that baseline, which acts as a kind of target I can use in my work.

It's clear, effective and is able to show a large chunk of data neatly and succinctly. Compare this to the grouped bar chart above (Display 2) or the small-multiple pie charts in Display 1. Which one are you able to quickly pull meaning from?

Conclusion

In summary, I have presented you with seven different options for displaying your Likert scale data. There is no right or wrong answer, rather options for you to consider and get inspiration from. There are also many other things you need to consider before you start designing such as:

What medium are you designing for? Is it a report, PowerPoint slide, website, or one-page handout? How much space do you have for your charts?

Who is your audience? Will a diverging stacked bar chart confuse them?

What colours will you use to distinguish between positive and negative categories? Are your organisation's branding colours too similar?

What message do you want to get across to your audience?

There's a lot to consider, but I hope the options above will help your thinking.

Happy designing!

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Visualizing Likert Scale Data: Same Data, Displayed Seven Different Ways - Nightingale

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Working with research and evaluations teams, I'm often faced with the question of how to effectively display Likert scale data. If you are not familiar with the term, a Likert scale, named after American psychologist Rensis Likert, measures a response to a closed-ended question on a rating scale of how much you agree or disagree, often with a neutral option in-between.

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Midwest data artist and designer

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The Information is Beautiful Awards celebrate excellence and beauty in data visualizations and infographics.

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Corso gratuito su competenze di base italiano e matematica (solo per docenti del Lazio)

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Scadenza 27 febbraio!

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L'iscrizione ai percorsi formativi avviene esclusivamente nell' area riservata. Per ricercare con facilità un percorso formativo consigliamo di utilizzare l'ID percorso che si trova in questa scheda di dettaglio.

Area DigCompEdu

3. Pratiche di insegnamento e apprendimento

4. Valutazione dell'apprendimento

5. Valorizzazione delle potenzialita' degli studenti

Programma

- Introduzione al tema:
Incontro n. 1 online: 28 febbraio 17.30-19.30 (2h)
- Progettazione:
Incontro n. 2 online: 9 marzo 17.30-19.30 (2h)
- Esperienza in aula:
Attività a cura del corsista in classe (3h)
- Documentazione e condivisione dell'esperienza in aula:
Asincrono, in piattaforma dedicata, e-tivity (1h)
- Restituzione e feedback dell' e-tivity:
Incontro n. 3 online: 27 marzo 17.30-19.30 (2h)

Per iscriversi ai percorsi formativi è necessario accedere all'area riservata.

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Competenze di base e digitali. Italiano e matematica - Scuola futura - PNRR

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Il percorso vuole guidare i docenti nel supportare lo sviluppo delle competenze di base, anche grazie agli ambienti digitali per la didattica. Si proporranno attività e riflessioni pedagogiche sulle pratiche didattiche dell'insegnamento disciplinare dell'italiano e della matematica. Si seguirà il modello Tpack, nel quale la conoscenza dei contenuti, la competenza pedagogica e la competenza tecnologica contribuiscono insieme a sviluppare percorsi di apprendimento significativi.

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Il digitale per proteggere dalla dispersione

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Il digitale per proteggere dalla dispersione

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"I limiti del mio linguaggio sono i limiti del mio mondo" diceva il filosofo del linguaggio Ludwig Wittgenstein. I limiti della mia employability sono dunque i limiti del linguaggio, che riesco a parlare.

Investire oggi sui nuovi linguaggi è la chiave per vincere la partita del futuro, ma questa immersione nel linguaggio dell'informazione va fatta da giovani, perché alcuni linguaggi non si possono imparare troppo tardi. Lo dice il filosofo Luciano Floridi. E che cosa succede allora se quei linguaggi non si acquisiscono? Chi si allontana troppo presto dai percorsi educativi istituzionali o non raggiunge le competenze indispensabili per l'apprendimento permanente dove finisce? In una zona d'ombra illuminata spesso solo dalla ricerca educativa o dai grandi monitoraggi nazionali e internazionali.

Povertà educativa, cosa dicono i dati

Nell'ultima analisi della povertà educativa pubblicata a settembre 2022 da Save the Children si analizzano i dati più recenti sull'incremento dell'incidenza della povertà assoluta tra i minori: è passata dal 13,5% del 2020, al 14,2% del 2021 (pari a 1.382.000 bambini), dopo una relativa diminuzione nel 2019.

Nel 2021 il tasso di uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione si è attestato al 12,7%, ancora lontano dal traguardo fissato dal Consiglio dell'Ue nel 2021 del 9% entro il 2030. Su questo fronte solo Spagna e Romania fanno peggio di noi in Europa.

Nei risultati nelle prove Invalsi alla fine della scuola secondaria di primo grado la percentuale di studentesse e studenti, che non raggiungono i traguardi del primo ciclo di istruzione in relazione alla lettura e comprensione del testo scritto è passata dal 34% del 2018 al 39% del 2022. In matematica, sempre nello stesso periodo, tale quota è passata dal 39% al 44%.

Inoltre, tra il 2019 e il 2022, la percentuale di studenti che arrivano al diploma di scuola secondaria di II grado senza le competenze minime necessarie per entrare nel mondo del lavoro e dell'Università è passata dal 7,5% al 9,7%. Nonostante ci sia stato un lieve miglioramento nell'ultimo anno, siamo ancora lontani dai livelli pre-Covid 19. La dispersione implicita è davvero preoccupante anche perché invisibile: quelle ragazze e quei ragazzi magari a scuola ci vengono regolarmente, fanno i compiti, non manifestano disagi espliciti, anzi forse sono anche tranquilli, innocui, trasparenti. Sembrano esserci, ma non ci sono e non ce ne accorgiamo.

Due aspetti, quello della povertà economica ed educativa, sono strettamente correlati: i minori che provengono da famiglie svantaggiate dal punto di vista socioeconomico sono quelli che hanno registrato negli ultimi anni i livelli di apprendimento più bassi, quindi anche coloro maggiormente a rischio di dispersione scolastica. La scuola dovrebbe rappresentare un argine alla crescita delle disuguaglianze, garantendo a tutti i minori le opportunità di apprendere, sperimentare, sviluppare e far fiorire liberamente capacità, talenti e aspirazioni. Lo sta facendo? Se non lo sta facendo, che cosa intenderebbe promuovere in termini di progettualità, innovazione sistemica e investimento di risorse professionali?

Promuovere l'acquisizione e la valutazione delle competenze a scuola

I dati raccontano quanto sia necessario e urgente promuovere l'acquisizione e la valutazione delle competenze a scuola, anche quelle digitali, che sono competenze di base attraverso una didattica innovativa e inclusiva, che agisca sugli ambienti per l'apprendimento, sulla cittadinanza digitale, sull'educazione ai media. Il Curriculo nazionale dovrebbe finalmente adottare il quadro teorico delle competenze digitali DigComp 2.2 non solo per l'alfabetizzazione digitale di base, ma anche per la Media literacy ovvero l'apprendimento e lo sviluppo personale nel mondo digitale.

Non si tratta di sapersi creare un Avatar in una realtà virtuale (anche se potrebbe essere un inizio, per rompere il ghiaccio), ma di utilizzare quelle esperienze per riflettere su ogni singolo passaggio: implicazioni tecniche, etiche, sociologiche, matematiche, artistiche, psicologiche, insomma transdisciplinari e multidisciplinari.

Senza un'adeguata formazione degli insegnanti, rischiamo di vanificare i soldi del PNRR

Sarebbe finalmente il momento giusto per istituire un sistema di certificazione delle competenze digitali al termine della scuola secondaria di I grado, al fine di ovviare alla mancanza di strumenti di valutazione nel nostro paese rispetto agli altri paesi dell'Unione Europea. Secondo passo: mettere tutte e tutti in condizione di sperimentare, apprendere e comprendere con insegnanti competenti non solo delle loro discipline, ma anche di come utilizzare il digitale per insegnare latino, italiano, arte, educazione civica e tutto il resto.

I finanziamenti del PNRR sono quasi 500 milioni di euro. I percorsi che verranno finanziati hanno come obiettivo la progettazione di itinerari di personalizzazione per chi ha manifestato una maggiore fragilità negli apprendimenti. Alle scuole destinatarie dei fondi viene chiesto nello specifico di organizzare:

Programmi e iniziative specifiche di mentoring, counseling, formazione e orientamento;

Potenziamento del tempo scuola con progettualità mirate;

Introduzione di una piattaforma per attività di tutoraggio e formazione disponibile online per supportare l'attuazione dell'investimento;

Distribuzione territoriale in modo da coprire l'intero territorio nazionale, con particolare attenzione alle aree territoriali e alle scuole che registrano maggiori divari negli apprendimenti;

Misure di accompagnamento per superare divari territoriali e disuguaglianze rispetto alla parità di accesso all'istruzione, all'inclusione e al successo formativo;

Certificazione dei risultati raggiunti e valutazione di impatto delle misure da parte dell'Invalsi.

Lo scopo di questa linea di investimento è raggiungere un tasso di dispersione scolastica pari almeno al 10.2%, cioè quello della media europea nel 2019. Il rischio? L'acquisto massivo di oggetti tecnologici, che non avranno mai un'anima perché non saranno utilizzati o verranno utilizzati in una percentuale risibile. Senza imminente formazione degli insegnanti, ma anche dei Dirigenti scolastici, saranno investimenti inutili. Si sa che l'obsolescenza è dietro l'angolo.

Trasformare gli studenti in agenti attivi col digitale

L'utilizzo delle tecnologie e delle caratteristiche degli ambienti digitali potrebbe servire per trasformare le pratiche di approccio alle studentesse e agli studenti, che hanno manifestato sofferenze di varia natura nel raggiungere quelle competenze di base indispensabili. Sono loro a dover assumere il ruolo di agenti attivi, di progettisti di spazi oltre che di oggetti, in grado di stabilire che cosa possa assumere valore nell'ambito dei loro progetti, di decidere con chi collaborare e di sentirsi liberi di incorporare i propri repertori di pratica nella realizzazione dei progetti. Questa agentività potrebbe produrre un atteggiamento trasformativo della persona, che potrebbe così cercare di attuare dei cambiamenti a livello individuale e sociale, utilizzando strumenti e risorse culturali disponibili all'interno della comunità di appartenenza, che è la sola a poterne riconoscere il valore intellettuale. Gli esseri umani vivono in un ambiente trasformato dagli strumenti prodotti dalle generazioni precedenti e questi strumenti mediano i rapporti tra le persone con il mondo fisico, ma non sono semplici sussidi: trasformano le funzioni mentali e poi sono prodotti sociali. Vigotskij e Bruner docent.

Ora però la rapidità dell'evoluzione tecnologica ci porta a dire che gli artefatti non sono creati solo dalle generazioni precedenti, ma anche contemporanee. Ecco, la potenzialità trasformativa delle tecnologie digitali sembra davvero sottostimata a scuola.

Se si guardasse ai repertori di pratica degli studenti, intesi come le loro modalità di coinvolgimento in attività culturali, secondo una prospettiva socioculturale e costruttivista nella quale l'apprendimento può aver luogo in un contesto di conoscenze pregresse, di abilità, di sistemi simbolici e di significati forse si potrebbero progettare itinerari più efficaci per il recupero degli achiever.

Le tecnologie come interruttori che accendono diverse possibilità di apprendimento

Le tecnologie sono interruttori, che accendono diverse possibilità di apprendimento, che vanno incontro ai bisogni di sviluppare cittadinanza: non è possibile, infatti, pensare che si possa imparare solo dallo studio o solo dall'esperienza o vivendo in un contesto sociale dove non possiamo immaginare il futuro dei nostri mondi e dei nostri territori, se non attraverso un esercizio di simulazione. Anticipare tutti i problemi e le criticità che potrebbero manifestarsi è la vera sfida e le tecnologie digitali possono davvero essere i mezzi più indicati per farlo. Le tecnologie didattiche richiedono infatti che ci siano dei processi evolutivi: dalla progettazione, al design, ai tentativi di trovare i giusti canali e mezzi di content creation e content curation; e poi la pubblicazione dei prodotti, la raccolta dei feedback, il confronto con gli altri (coproduttori o fruitori) e l'eventuale successiva rielaborazione dei risultati. Partire dagli interessi delle studentesse e degli studenti, per dare a loro la possibilità di sviluppare le idee correlate è una strategia vincente per rimotivarli e per provare a riavvicinarli ai percorsi formali di crescita, rientrando nella scuola, non abbandonandola perché estranea.

Conclusioni

Luciano Floridi ci ricorda quanto sia ancora e sempre più importante non concentrarsi esclusivamente sui contenuti dell'apprendimento, che cambieranno o che saranno comunque disponibili o recuperabili, ma puntare sui linguaggi dell'informazione. Insegnare a gestire le informazioni equivale ad insegnare ad aumentare il capitale semantico, cioè ciò che usiamo per dare significato e senso alle realtà che ci circondan o. Il capitale semantico è specifico dell'uomo. Non è terreno dell'intelligenza artificiale. Semanticizzare il mondo vuol dire dunque dare significato e senso alle cose che ci circondano e differenziarci.

Insegnare a pensare, a comunicare in modo preciso e creativo con la nostra lingua madre e con altre lingue, apprendere i linguaggi di tutte le discipline per poter acquisire e comunicare informazioni è una emergenza educativa. Se molti cittadini non riusciranno a raggiungere queste competenze non saranno mai in grado di recuperare il gap ampio e profondo, che traccerà un solco difficile da recuperare col tempo. E allora l'invisibilità potrebbe diventare tanto, tanto rischiosa.

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Dispersione scolastica, trasformare i ragazzi in agenti del cambiamento: il ruolo del digitale - Agenda Digitale

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Insegnare a pensare, a comunicare in modo preciso e creativo con la nostra lingua madre e con altre lingue, apprendere i linguaggi di tutte le discipline per acquisire e comunicare informazioni è una emergenza educativa.

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Corso gratuito su competenze di base italiano e inglese (solo per docenti del Lazio)

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Corso gratuito su competenze di base italiano e inglese (solo per docenti del Lazio)

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Scadenza 27 febbraio!

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L'iscrizione ai percorsi formativi avviene esclusivamente nell' area riservata. Per ricercare con facilità un percorso formativo consigliamo di utilizzare l'ID percorso che si trova in questa scheda di dettaglio.

Area DigCompEdu

3. Pratiche di insegnamento e apprendimento

4. Valutazione dell'apprendimento

5. Valorizzazione delle potenzialita' degli studenti

Programma

- Introduzione al tema:
Incontro n. 1 online: 2 marzo 17.30-19.30 (2h)
- Progettazione:
Incontro n. 2 online: 6 marzo 17.30-19.30 (2h)
- Esperienza in aula:
Attività a cura del corsista in classe (3h)
- Documentazione e condivisione dell'esperienza in aula:
Asincrono, in piattaforma dedicata, e-tivity (1h)
- Restituzione e feedback dell' e-tivity:
Incontro n. 3 online: 23 marzo 17.30-19.30 (2h)

Per iscriversi ai percorsi formativi è necessario accedere all'area riservata.

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Competenze di base e digitali. Italiano e inglese. - Scuola futura - PNRR

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Il percorso vuole guidare i docenti nel supportare lo sviluppo delle competenze di base, anche grazie agli ambienti digitali per la didattica. Si proporranno attività e riflessioni pedagogiche sulle pratiche didattiche dell'insegnamento disciplinare dell'italiano e dell'inglese. Si seguirà il modello Tpack, nel quale la conoscenza dei contenuti, la competenza pedagogica e la competenza tecnologica contribuiscono insieme a sviluppare percorsi di apprendimento significativi.

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Liceo Scientifico Scienza dei dati e Intelligenza Artificiale

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Un nuovo percorso di studi che guarda all’informatica e al futuro

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EPALE - Electronic Platform for Adult Learning in Europe

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Che cosa sono gli EDU-LARP? Una didattica esperienziale ed immersiva - EPALE - European Commission

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Che cosa sono gli EDU-LARP? Una didattica esperienziale ed immersiva

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Debate e decisioni: gioco dell'Unione Europea (sia analogico che digitale)

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Games for fact-based group discussion | PlayDecide

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Linee guida orientamento permanente (2014)

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Linee guida orientamento permanente (2014)

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Linee guida nazionali per l'orientamento permanente_2014

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Parere del CSP sulle nuove linee guida orientamento

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Parere del CSP sulle nuove linee guida orientamento

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Parere del CSP sulle Linee guida per l'orientamento

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Maker education e contrasto alla povertà educativa

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Webinar PNRR - Piano Scuola 40_Campustore

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Matrice degli scenari
funzione degli obiettivi e del contesto (Brandsford e Brown, 2000)

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Formation of educational spaces in Australia for the 21st century, edited journal, 2009, by Clare Newton, Academic Education Planner of The University of Melbourne and Kenn Fisher, Architect, Rubida Research