Cosa è Accaduto nello Stabilimento Hawthorne
Negli anni Venti e Trenta, i ricercatori dello stabilimento Hawthorne Works di Western Electric vicino a Chicago condussero una serie di esperimenti sulla produttività dei lavoratori.
Hanno variato i livelli di illuminazione, le ore di lavoro, gli orari delle pause & le condizioni fisiche. La scoperta coerente: la produttività è migliorata con quasi ogni cambiamento, inclusi i cambiamenti che hanno peggiorato oggettivamente le condizioni.
La conclusione: i lavoratori hanno risposto non ai cambiamenti specifici ma alla percezione che la gestione prestava loro attenzione, si preoccupava del loro benessere & stava cercando di migliorare la loro situazione.
Questo è l'effetto Hawthorne: le prestazioni migliorano quando le persone percepiscono di essere osservate & che i cambiamenti vengono apportati per il loro beneficio, indipendentemente dal fatto che il cambiamento specifico sia effettivamente vantaggioso.
Hamming ha visto questo effetto come particolarmente devastante per la ricerca educativa:
> Se dici agli studenti che stai usando un nuovo metodo di insegnamento, allora rispondono con prestazioni migliori, e così, incidentalmente, fa anche il professore. Un nuovo metodo può essere o meno migliore, in effetti può essere peggiore, ma l'effetto Hawthorne... è probabile che indichi che c'è un nuovo, importante, migliorato metodo di insegnamento.
Implicazioni per la Ricerca Educativa
L'effetto Hawthorne crea un problema di misurazione fondamentale per gli esperimenti educativi. Qualsiasi nuovo metodo di insegnamento, per quanto mediocre o dannoso, apparirà produrre guadagni a breve termine semplicemente perché gli studenti e gli insegnanti percepiscono il cambiamento come prova di attenzione.
La conclusione di Hamming: la maggior parte della sperimentazione educativa non riesce a isolare il genuino miglioramento dell'apprendimento dal rumore dell'effetto Hawthorne.
Il rimedio ideale in medicina: l'esperimento in doppio cieco. Né il paziente né il medico sanno quale trattamento è attivo. Questo controlla sia la risposta del paziente all'attenzione percepita che il cambiamento del comportamento del medico.
Il problema nell'educazione: gli esperimenti in doppio cieco sono quasi impossibili. Gli studenti sanno quale metodo viene insegnato loro. Gli insegnanti sanno quale metodo stanno usando. L'effetto Hawthorne non può essere mascherato.
Il Programma di Valutazione
Nel 1960, durante un anno sabbatico a Stanford, Hamming incontrò uno dei primi usi dei computer nell'educazione: un 'programma di valutazione' per i compiti di programmazione.
Il sistema funzionava come segue: il professore inviava un programma di soluzione corretto e specificava le variabili di input, gli intervalli di input validi & la tolleranza di output accettabile. Quando uno studente inviava il suo programma, la macchina generava input ammissibili casuali, eseguiva entrambi i programmi & confrontava gli output. Lo studente apprendeva immediatamente se il suo programma era corretto.
Questo ciclo di feedback automatizzato aveva proprietà che un valutatore umano non poteva facilmente fornire:
Feedback immediato. Lo studente ha ricevuto risultati entro secondi dalla presentazione, quando il processo di pensiero rimaneva attivo.
Riproducibilità. Gli stessi criteri si applicavano a ogni presentazione. Nessuna stanchezza del valutatore, nessun favoritismo.
Pazienza. Il sistema ha elaborato la 100ª presentazione con lo stesso rigore della prima.
Scala. Un programma di un professore ha valutato un'intera classe contemporaneamente.
Programmi Ramificati
Un semplice valutatore automatizzato esegue la stessa sequenza di test per ogni studente. Un programma ramificato adatta la sequenza in base alle risposte degli studenti.
Se uno studente risponde correttamente, il programma avanza verso materiale più difficile. Se lo studente fatica, il programma si dirama verso contenuti di rimedio, spiegazioni alternative o esempi elaborati. Il percorso attraverso il curriculum non è fisso: dipende dalla comprensione dimostrata dello studente a ogni passaggio.
La domanda di Hamming: i programmi ramificati con feedback adattivo producono un apprendimento migliore rispetto a una sequenza fissa? La risposta onesta: l'effetto Hawthorne rende estremamente difficile stabilire questo. Ogni studio sui programmi ramificati mostra guadagni, ma così fa ogni studio di qualsiasi nuovo metodo di insegnamento, dal meccanismo Hawthorne.
Cosa Rende uno Strumento di Insegnamento Genuinamente Migliore?
Hamming non ha respinto l'insegnamento assistito dal computer. Ha identificato reali vantaggi: feedback immediato, pazienza & adattamento. Ma era profondamente scettico rispetto alla ricerca che affermava di convalidare nuovi metodi di insegnamento, per la ragione Hawthorne.
Il suo standard implicito: un metodo di insegnamento merita l'adozione quando sopravvive a una valutazione controllata in più coorti, con risultati di apprendimento a lungo termine (non punteggi di test immediati), con ricercatori ciechi all'ipotesi & con dimensioni dell'effetto sufficientemente grandi da superare la grandezza nota dell'effetto Hawthorne.
Per quel standard, quasi nessuna ricerca educativa della sua epoca, e probabilmente poca da allora, ha raggiunto la soglia.
Ha anche notato un'implicazione Hawthorne perversa: la strategia di insegnamento ottimale potrebbe semplicemente essere la novità perpetua. Se qualsiasi nuovo metodo migliora le prestazioni perché gli studenti lo percepiscono come prova di attenzione, allora ruotare costantemente i metodi produrrebbe prestazioni costantemente elevate, non perché qualsiasi metodo specifico sia buono, ma perché il cambiamento stesso è l'ingrediente attivo.