scuola digitale

PNSD, assenti il monitoraggio di qualità e coerenza dell’offerta formativa

A fronte di un Piano di disegno generale ampio e strutturato, il coordinamento del PNSD sembra occuparsi più della rendicontazione formale e finanziaria che del monitoraggio della qualità e della coerenza dell’offerta formativa. Con alcune azioni lasciate su binario morto

Pubblicato il 21 Lug 2017

Luisanna Fiorini

Direttrice del Servizio provinciale di valutazione

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
PNSD, assenti il monitoraggio di qualità e coerenza dell’offerta formativa

Per circa un anno ho avuto l’occasione di lavorare in giro per l’Italia nel Piano Nazionale Scuola Digitale (PNSD).

In questa sede tralascio di esporre nei particolari le profonde diversità osservate nella gestione amministrativa dei PON da parte dei vari Snodi formativi, ma ne parlerò in generale.

Quello che a mio avviso è mancato è stata una “struttura che connette” coerente.

Se alcune delle differenze appaiono giustificabili da aspetti leciti e discrezionali nella autonomia di gestione, altre sembrano imputabili alla eccessiva frammentazione del finanziamento e dello stesso PNSD.

Mi è accaduto quindi di osservare negli snodi esperienze molto diverse, tutte improntate sull’onestà e sull’autentica volontà di offrire un servizio di qualità, ma a volte progettate su bisogni immediati e territoriali. Atteggiamento legittimo ma non sistemico.

Se un progetto formativo ha come etichetta di significato l’acronimo PNSD, in cui la N sta per Nazionale, deve riuscire a tenere insieme sia aspetti specifici sia elementi di quadro di riferimento utili al Paese Italia, affinché non si accentuino nei territori quelle diversità che poi scontiamo in termini di equità.

Di recente il Ministro Valeria Fedeli, anche alla luce del Rapporto INVALSI 2017, ha notato e fatto notare come la variabilità del successo formativo sia un problema collegato non solo alle capacità individuali degli studenti ma anche, io oso dire soprattutto, da condizioni del contesto socio economico, dall’effetto tra pari, dall’effetto scuola, ovvero il valore aggiunto portato da strategie didattiche intenzionali, organizzazione delle risorse e infrastrutture garantite. Avere un progetto nazionale che cerca di far sviluppare le scuole del Paese-Italia verso un obiettivo di sistema unico e con strumenti omogenei è una delle condizioni, non sufficienti, ma di certo necessarie..

Il coordinamento generale del PNSD è sembrato occuparsi più della rendicontazione formale e finanziaria che del monitoraggio della qualità e della coerenza dell’offerta formativa.

Tentativi di richiamare alla coerenza i vari Snodi ci sono stati.

Ad esempio la Nota prot. n. 6076 del 4 aprile 2016 e allegati, dove all’Allegato III ci fu appunto un riferimento pratico ai contenuti possibili per la formazione.

Illustrazione 1: Sintesi grafica Allegato III Avviso prot. n. 6076 del 04 aprile 2016

L’esperienza fatta mi ha portata a osservare che molto raramente le figure professionali destinatarie della formazione avevano ben presente il proprio posizionamento all’interno del disegno complessivo, e che in alcuni casi la formazione proposta non restituiva comunque il quadro di insieme auspicato.

Il framework generale del PNSD dichiarato è basato su concetti altissimi e condivisibili.

Ma poi qualcosa scricchiola. Il lettore attento troverà indicatori di quanto scrivo: alcune iniziative (School Kit) sono ferme al 2016, altre hanno risorse disponibili pari a zero. Il calendario dell’Agenda è vuoto.

Tralascio alcune perle, come la sezione OER Azione #23, dove si linkano alcuni esempi con alla base software proprietari. Ma questa è un altro nodo su cui ragionare e scrivere. L’openness non può essere solo dichiarata: è un precipitato etico costante.

La sezione più popolata è quella in HomePage, dove sono pubblicati i bandi e linkati alcuni eventi. Non ho trovato, ma se fosse presente in qualche cassetto che non ho aperto mi scuso in anticipo, nessun elemento informativo, quantitativo e qualitativo, dell’andamento delle azioni, del progredire del Piano. Non trovo l’impianto tecnico del monitoraggio sulla base del quale immagino che, al termine di tutto, verranno pubblicati esiti e bilanci, per un discorso di trasparenza verso noi cittadini e come base per la ri-progettazione. Sono in attesa di quanto previsto nell’Azione #35. A meno che non si sia inteso costruire il monitoraggio sui questionari somministrati al personale destinatario della formazione, tramite piattaforma Pon-Indire. Ho avuto modo di leggere le domande e l’articolazione. Esprimo qui le mie perplessità sulla significatività delle domande, sulla formulazione del testo di alcune, sulla inutile ridondante numerosità. Anche in questo caso sono pronta a ricredermi appena leggerò i dati del monitoraggio, il rapporto di accompagnamento, le conclusioni progettuali.

Mi chiedo infine come mai non sia stato somministrato un questionario ai formatori, i cosiddetti esperti, che tanta parte hanno avuto in questo PNSD. Mi piacerebbe essere interpellata e contribuire.

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
1
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x