In un'epoca di esplosione di informazioni, saper digitare in modo rapido e preciso è fondamentale per chiunque cerchi lavoro. Molte persone potrebbero scegliere di restare sveglie tutta la notte per studiare a memoria. Questo metodo di apprendimento sembra migliorare rapidamente le competenze, ma la ricerca scientifica dimostra che questo approccio non è molto efficace. Una ricerca condotta dallo psicologo britannico Alan Baddeley e dal suo team rivela il potere della pratica distribuita, un metodo che può migliorare significativamente la velocità e la precisione della digitazione.
Nel 1978, Baddeley e i suoi colleghi condussero uno studio che esplorava gli effetti della pratica distribuita rispetto all'apprendimento di massa. Selezionarono un gruppo di postini per imparare il nuovo sistema di dattilografia e li divisero in due gruppi: un gruppo ricevette una formazione intensiva, mentre l'altro gruppo ricevette una pratica più lunga e dispersa. I risultati dello studio hanno dimostrato che, sebbene l'apprendimento concentrato possa aiutare ad acquisire competenze in un breve lasso di tempo, sul lungo periodo i postini che hanno praticato in modo distribuito hanno mostrato miglioramenti significativi nella velocità e nella precisione di battitura.
Questa ricerca dimostra che i risultati effettivi dell'apprendimento migliorano significativamente quando il tempo dedicato allo studio è distribuito. Questo ci fa iniziare a riflettere: perché spesso scegliamo sprint a breve termine invece della perseveranza a lungo termine quando si tratta di apprendimento?
La pratica distribuita è una strategia che suddivide il processo di apprendimento in più sessioni di pratica più brevi, il che può aiutare a formare memorie a lungo termine anziché cercare di imparare tutto in una volta. Questo principio può essere attribuito a diversi meccanismi psicologici, tra cui l'apprendimento procedurale, l'effetto di facilitazione e il recupero prolungato.
L'apprendimento procedurale si riferisce al processo di ripetizione di attività complesse per far sì che sistemi neurali correlati lavorino insieme e, in ultima analisi, raggiungano l'effetto dell'automazione. La pratica distribuita può migliorare efficacemente l'efficienza dell'apprendimento procedurale. Ciò significa che quando impariamo a scrivere a macchina, suddividere equamente il tempo di ogni sessione di pratica può favorire in modo più efficace l'apprendimento di questa abilità.
La facilitazione si verifica quando una breve esposizione iniziale a uno stimolo influenza il ricordo o la percezione successivi. Durante il processo di apprendimento, aumentando il numero di volte in cui ci si esercita, si accrescerà l'effetto di facilitazione della pratica successiva, aumentando così la capacità di richiamo mnestico, il che spiega perché la pratica distribuita può portare a migliori risultati di apprendimento.
Il recupero esteso si riferisce al processo di apprendimento in cui il test iniziale viene condotto con un breve ritardo e i test successivi vengono condotti con ritardi gradualmente crescenti. Gli studi hanno dimostrato che il grado di consolidamento della memoria può influenzare direttamente l'efficienza del recupero esteso e che la pratica distribuita fornisce una base più solida per il consolidamento della memoria.
La ricerca di Badley ha fornito una base scientifica per i metodi di addestramento alla digitazione. Molti programmi di formazione alla dattilografia utilizzano ormai il principio della pratica distribuita. Gli studenti di dattilografia possono progettare piccoli piani di pratica frammentati, suddividendo il tempo di pratica in più momenti, ad esempio diverse brevi sessioni di esercitazione di dattilografia ogni giorno, anziché esercitarsi a lungo in un solo giorno.
Questo ti aiuterà non solo a scrivere più velocemente, ma anche con maggiore precisione. Il fatto che la nostra memoria e il nostro sistema nervoso rispondano meglio a una pratica prolungata e distribuita significa che strategie simili dovrebbero essere adottate anche nell'apprendimento di altri ambiti?
Sebbene esista un ampio corpus di ricerche a supporto dell'approccio della pratica distribuita, sono necessarie ulteriori ricerche per esplorare la sua applicazione all'apprendimento di altre competenze. Con lo sviluppo della tecnologia, i piani di apprendimento personalizzati che combinano intelligenza artificiale e apprendimento automatico stanno guadagnando sempre più attenzione. Ulteriori ricerche potranno verificare se l'analisi dei dati sui modelli di errore può aiutare gli studenti a sviluppare piani di pratica più efficaci.
In quest'epoca ricca di informazioni, dovremmo riconsiderare il nostro modo di apprendere e ricorrere a strategie di apprendimento a lungo termine più efficaci anziché a un apprendimento sprint a breve termine?