Toward a Metaphysics of Learning Analytics: Ontological Positioning of Data, Inference, and Normativity

Sintesi Tecnica: Verso una Metafisica della Learning Analytics

Enunciato del Problema
Nonostante i quindici anni di rapido sviluppo dalla prima conferenza LAK, il campo della Learning Analytics (LA) ha ampiamente trascurato l'indagine metafisica. Mentre i dibattiti epistemologici ed etici sono stati vigorosi, vi è una scarsità di discussioni riguardanti le fondamenta ontologiche della LA. Nello specifico, la comunità manca di una derivazione sistematica dell'identità della LA dai suoi principi interni. Le definizioni e le pratiche attuali spesso confondono lo scopo della LA (migliorare l'apprendimento) con le sue operazioni (manipolazione dei dati), portando a una tensione ontologica in cui i giudizi normativi sono implicitamente incorporati nei processi descrittivi. Questo articolo affronta la domanda fondamentale: "Che cos'è la LA?", esaminando lo status ontologico dei dati su cui opera, degli agenti coinvolti e dei confini logici dell'inferenza.

Metodologia
L'articolo impiega la metafisica descrittiva, seguendo il quadro stabilito da Strawson [1959]. Invece di imporre un sistema revisionista o una forma ideale alla LA, gli autori analizzano le strutture concettuali esistenti e gli impegni inerenti alle definizioni e alle pratiche stesse della LA.

• Materiale di Fonte: L'analisi si basa sulla definizione ufficiale di LA fornita dalla Society for Learning Analytics Research (SoLAR), trattandola come un'articolazione privilegiata dell'autoconsapevolezza del campo.
• Approccio Analitico: Gli autori tracciano le implicazioni logiche della definizione ("raccolta, analisi, interpretazione e comunicazione di dati riguardanti gli apprendenti") per derivare le precondizioni ontologiche. Distinguono rigorosamente tra proposizioni descrittive (è) e proposizioni normative (dovrebbe) per affrontare il problema humiano dell'essere/dover essere (is/ought) nel contesto della LA.
• Ambito: L'indagine si concentra sulla natura dei "dati", sull'identificazione degli agenti e sui limiti logici dell'inferenza, escludendo esplicitamente le giustificazioni normative esterne per mantenere la neutralità metodologica riguardo all' ontologia della pratica.

Contributi Chiave e Risultati

1. Raffinamento Ontologico dei "Dati":
   L'articolo ridefinisce i dati manipolati dalla LA non come fatti "datosi", ma come "Registri Costituiti Formalizzati".

   • Costituiti: I dati non sono un dato grezzo e neutro; sono costruiti attraverso la riduzione concettuale e osservativa (astrazione) dagli eventi dell'apprendente.
   • Formalizzati: I registri sono strutturati per essere operabili dai sistemi di LA (raccolta, analisi, ecc.).
   • Implicazione: Non esiste una corrispondenza uno-a-uno tra eventi di apprendimento e dati; il significato dei dati è determinato interamente dai quadri concettuali e tecnici che li costituiscono.

2. Il Principio Zero e il Primo Principio:

   • Il Principio Zero: L'apprendente è l'unico prerequisito ontologico per la LA. Gli apprendenti sono i soggetti e i produttori di registri; senza l'apprendente, non esiste alcun dato LA. Questa è una condizione intrinseca della manipolazione dei dati, non un obiettivo normativo.
   • Il Primo Principio: Il fondamento minimo legittimo di inferenza nella LA è strettamente limitato ai "registri costituiti formalizzati" riguardanti gli apprendenti e il loro apprendimento.
   • Conseguenza Logica: La LA non può logicamente derivare proposizioni normative di "dovere" (es. cosa costituisce un apprendimento desiderabile) da proposizioni descrittive di "essere" (registri di dati). I giudizi normativi devono originare al di fuori del sistema LA.

3. Identificazione di Otto Agenti:
   L'articolo decompone il processo di LA in otto distinti agenti ontologici per chiarire responsabilità e funzione:

   1. Apprendente: Il soggetto e produttore di dati (precondizione ontologica).
   2. Progettista del Sistema: Definisce il quadro e si assume la responsabilità ultima della struttura del sistema.
   3. Raccoglitore di Dati: Esegue la raccolta all'interno del quadro definito dal progettista.
   4. Analista di Dati: Esegue l'analisi e seleziona i metodi.
   5. Interprete di Dati: Deriva intuizioni descrittive e assicura la rilevanza teorica.
   6. Comunicatore di Dati: Trasmette i risultati, selezionando formato e pubblico.
   7. Decisore: (es. apprendenti, insegnanti, decisori politici) che utilizza le intuizioni della LA per prendere giudizi normativi e interventi indipendenti.
   8. Traduttore di Conoscenza: Traduce le intuizioni attraverso diversi sistemi o contesti di LA (es. ricercatori che pubblicano i risultati).
   • Nota sugli Insegnanti: Gli insegnanti non sono trattati come agenti indipendenti che generano dati, ma sono sussunti sotto i "Decisori" perché l'oggetto operativo della LA è definito come dati riguardanti gli apprendenti, non dati generati esclusivamente dagli insegnanti.

4. Critica della "LA con Norme Incorporate":
   L'articolo identifica una tensione ontologica critica nelle pratiche definite come "LA con Norme Incorporate" (Norm-Embedded LA). Si tratta di sistemi in cui le proposizioni normative (definizioni di "apprendimento desiderabile") sono inserite nel design del sistema, nella raccolta dei dati o nelle fasi di analisi prima della generazione delle intuizioni.

   • Il Conflitto: Questa confusione tra scopo (migliorare l'apprendimento) e operazione (elaborazione dei dati) viola il Primo Principio. Crea un'incoerenza ontologica in cui il sistema tenta di derivare l' "dovere" dall' "essere" all'interno della propria logica, potenzialmente influenzando l'analisi (es. concentrandosi solo sulle variabili "a rischio") e oscurando la distinzione tra scoperte descrittive e giudizi di valore.

5. Posizionamento dei Campi Adiacenti:
   Il quadro posiziona ontologicamente i campi correlati:

   • Educational Data Mining (EDM): Posizionato come la metodologia per le fasi di "analisi" e "interpretazione" all'interno della più ampia struttura ontologica della LA.
   • Modellazione dell'Apprendente (Learner Modeling): Quando i modelli funzionano come registri descrittivi, rientrano nella LA; quando agiscono come strutture normative che generano comportamenti di apprendimento, si discostano dalla neutralità descrittiva della LA.
   • Design dell'Apprendimento (Learning Design): Esiste nel regno normativo al di fuori della LA, sebbene le sue intuizioni possano essere tradotte in linee guida per il design del sistema tramite il Traduttore di Conoscenza.

Significato e Rivendicazioni
L'articolo sostiene che questo sistema metafisico non cerca di limitare l'utilità pratica della LA o di negare i suoi obiettivi educativi. Al contrario, mira a:

• Chiarire i Confini: Separare esplicitamente la produzione di intuizioni descrittive (il dominio della LA) dall'applicazione di giudizi normativi (il dominio dei Decisori e della filosofia dell'educazione).
• Salvaguardare contro il Problema Is/Ought: Stabilendo che le norme non possono essere derivate dai fatti all'interno del sistema, esso previene fallacie logiche in cui i dati vengono scambiati per autorità morale.
• Proteggere l'Agenzia: Posizionando l'apprendente come una precondizione ontologica e gli insegnanti come decisori al di fuori del ciclo dei dati, il quadro protegge l'autonomia sia degli apprendenti che degli educatori dall'essere ridotti a meri punti dati o output algoritmici.
• Abilitare il Dialogo Critico: Il sistema serve come punto di riferimento stabile affinché la comunità della LA possa discutere di epistemologia e assiologia senza che questi dibattiti si intreccino con le definizioni operative.

Gli autori concludono che rendere espliciti questi assunti impliciti non è un atto di imposizione, ma un passo necessario per la maturazione della LA come campo accademico, permettendo una chiara divisione del lavoro tra la generazione di evidenze e il processo decisionale educativo.