La Self-Efficacy del Docente Universitario in Situazione di Emergenza Covid-19
10.3280/exioa1-2021oa12065
Le convinzioni che i docenti universitari possiedono sulla propria Self-Efficacy influenzano non solo il loro modo di lavorare, ma soprattutto gli esiti di apprendimento e il senso di autoefficacia dei loro studenti. La percezione di autoefficacia dei docenti nella didattica a distanza assume un ruolo ancora più importante in situazione di emergenza Covid-19. Il presente contributo indaga tale costrutto in un campione di 50 docenti universitari dell’Università degli Studi di Palermo, rilevando l’eventuale incidenza di variabili quali le esperienze pregresse di insegnamento nell’ambito della didattica a distanza e l’autoefficacia nell’utilizzo di tecnologie didattiche.
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2499-507X
12065
1
it
Elif Gülbay
Excellence and Innovation in Learning and Teaching - Open Access
tecnologie didattiche
La Self-Efficacy del Docente Universitario in Situazione di Emergenza Covid-19
Text.Serial.Journal
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6
Saggi e ricerche
2021-06-25
2021-06-18
2021-06-25
2021-06-25
EXIOA
Elif Gülbay
2021/06/25
10.3280/exioa1-2021oa12065
Università degli Studi di Palermo
2499-507X
1
tecnologie didattiche
it
Zimmerman, B.J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into Practice, 41(2), 64-70. doi: 10.1207/s15430421tip4102_2.
La Self-Efficacy del Docente Universitario in Situazione di Emergenza Covid-19
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6
Saggi e ricerche

La Self-Efficacy del Docente Universitario in
Situazione di Emergenza Covid-19

University Teachers’ Self-Efficacy during the
Covid-19 Pandemic
Alessandra La Marca^, Valeria Di Martino°, Elif Gülbay§*

Riassunto
Le convinzioni che i docenti universitari possiedono sulla propria Self-Efficacy
influenzano non solo il loro modo di lavorare, ma soprattutto gli esiti di appren-
dimento e il senso di autoefficacia dei loro studenti. La percezione di autoeffi-
cacia dei docenti nella didattica a distanza assume un ruolo ancora più impor-
tante in situazione di emergenza Covid-19. Il presente contributo indaga tale
costrutto in un campione di 50 docenti universitari dell’Università degli Studi
di Palermo, rilevando l’eventuale incidenza di variabili quali le esperienze pre-
gresse di insegnamento nell’ambito della didattica a distanza e l’autoefficacia
nell’utilizzo di tecnologie didattiche.
Parole chiave: autoefficacia del docente, didattica a distanza, formazione do-
centi universitari, tecnologie didattiche.

Abstract
University teachers’ conceptions about their Self-Efficacy influence not only
their way of working but also their students’ awareness of Self-Efficacy and
learning outcomes. Teachers’ perceptions of Self-Efficacy in distance learning
plays an even more important role during Covid-19 crisis. The study aims to
examine this concept in a sample of 50 professors from the University of
Palermo by revealing the possible impact of variables such as previous teaching



^
  Università degli Studi di Palermo.
°
  Università degli Studi di Catania.
§
  Università degli Studi di Palermo.
*
  Questo articolo è il risultato del lavoro congiunto dei tre autori. In particolare, Ales-
sandra La Marca ha scritto i paragrafi 1, 4, 5, 6.1 e 7; Valeria Di Martino i paragrafi
Introduzione, 3, 5.2, 6 e 6.2; Elif Gülbay i paragrafi 2, 5.1, 6.3 e 6.4.

Excellence and Innovation in Learning and Teaching (ISSNe 2499-507X), 2021, 1

Doi: 10.3280/exioa1-2021oa12065




                                  Copyright © FrancoAngeli
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                            please see: http://creativecommons.org
experiences in the field of distance learning and Self-Efficacy in the use of
educational technologies.
Key words: Teacher Self-Efficacy, Distance Learning, University teacher
training, Educational technologies, Covid-19.


Introduzione

    La situazione di emergenza causata dalla pandemia da Covid-19 ha compor-
tato significativi cambiamenti che hanno riguardato anche il mondo dell’istru-
zione, chiamato ad affrontare in pochi giorni le sfide legate all’erogazione della
didattica a distanza (DAD). La necessità di dover passare improvvisamente ad
un nuovo ambiente di insegnamento e apprendimento è stata spesso associata
ad apprensione e fragile fiducia (Dolighan & Owen, 2021) anche per la limitata
possibilità di avere accesso a training formativi che andassero nella direzione
di “accompagnamento al cambiamento” (Benigno, Chifari & Chiorri, 2014, p.
59).
    In questo mutato contesto, la percezione di autoefficacia dei docenti nell’at-
tuare una didattica mediata dalle tecnologie assume un ruolo fondamentale.
L’autoefficacia è un costrutto multidimensionale con cui ci si riferisce alla cre-
denza o alla consapevolezza di un individuo della propria capacità di organiz-
zare, gestire e attuare azioni per svolgere determinati compiti e raggiungere un
certo livello di prestazione (Bandura, 1997; Schunk, 1991, 2004; Maddux &
Kleiman, 2018; Walter, 2015; Zimmerman, 2002).
    Gli studi sulla Self-Efficacy, da circa un ventennio, si stanno interessando,
con non poche difficoltà, al contesto educativo, in particolare il focus della ri-
cerca si è spostato recentemente sulla figura del docente, sia in ambito scola-
stico (Biasi, Domenici, Patrizi, & Capobianco, 2014; Henson, 2002; Skaalvik
& Skaalvik, 2007; Zee & Koomen, 2016) che universitario (Horvitz, Beach,
Anderson, & Xia, 2015; Sharp, Hemmings, Kay, & Callinan, 2013).
    Scopo del presente articolo è indagare il costrutto dell’autoefficacia del do-
cente universitario nella didattica a distanza durante la situazione di emergenza
causata dalla rapida diffusione del virus Covid-19.
    Nei paragrafi che seguono, dopo aver approfondito la natura della teacher
Self-Efficacy, evidenziandone gli effetti sulla professionalità del docente e sugli
esiti degli studenti, con particolare riferimento ad ambienti di apprendimento a
distanza, saranno presentati i risultati di un’indagine condotta su un campione
di 50 docenti dell’Università degli Studi di Palermo tramite la somministra-
zione di un questionario specificatamente elaborato.




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1. La Teacher Self-Efficacy

    L’autoefficacia dell’insegnante si riferisce alla fiducia e alla convinzione di
un docente nelle proprie capacità di facilitare la conoscenza, di dare valore ad
essa, far conseguire i risultati desiderati e consentire l’emergere delle potenzia-
lità di ciascuno studente (Horvitz et al., 2015; Tschannen-Moran & Hoy, 2001).
    Tschannen-Moran, Hoy e Hoy (1998) definiscono la convinzione di autoef-
ficacia del docente come “il giudizio dell’insegnante sulle sue capacità di otte-
nere i risultati desiderati di coinvolgimento e apprendimento degli studenti,
anche tra quegli studenti che possono essere difficili o immotivati” (p. 233).
Robinia e Anderson (2010) ampliano tale definizione per includere anche la
capacità di un insegnante di ottenere i risultati desiderati in un ambiente di ap-
prendimento online. Il modello di Tschannen-Moran et al. (1998) enfatizza la
forte natura ciclica dell’efficacia dell’insegnante, che è migliorata dalle espe-
rienze di padronanza che incoraggiano un maggiore sforzo e la persistenza nel
compito.

Fig. 1 – La natura ciclica della Teacher Efficacy (Tschannen-Moran et al., 1998)




   Come si può facilmente visualizzare nella Figura 1, ci sono quattro fonti di
informazione che guidano la formazione dell’autoefficacia: (a) la persuasione
verbale, (b) l’esperienza vicaria, (c) lo stato fisiologico e (d) la padronanza. Nel
caso specifico della didattica a distanza, Robinia e Anderson (2010) ipotizzano
che (a) la frequenza di corsi, seminari o workshop sull’argomento fornisca fonti
di persuasione verbale; (b) lavorare con colleghi o mentori esperti fornisca


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esperienze vicarie e (c) esperienze pregresse di successo contribuiscano alla
padronanza.
    Inoltre, come illustrato nella Figura 1, i docenti elaborano cognitivamente i
giudizi di capacità e deficit da varie fonti di informazione per sviluppare un
senso di competenza nell’insegnamento. Questa percezione si fonde con
un’analisi del compito di insegnamento in corso, che prende in considerazione
le risorse disponibili e i vincoli di un particolare contesto di insegnamento (Ro-
binia & Anderson, 2010).


2. Effetti della Teacher Self-Efficacy

    Le convinzioni che i docenti possiedono sulla propria autoefficacia influen-
zano non solo il loro modo di lavorare, ma soprattutto gli esiti di apprendimento
e il senso di autoefficacia degli studenti universitari (Abali Ozturk & Sahin,
2015; Horvitz et al., 2015). In altre parole, il senso di autoefficacia dei docenti
è associato a un miglioramento dell’apprendimento degli studenti e, quando i
docenti percepiscono un aumento nell’apprendimento degli stessi, il senso di
autoefficacia dei docenti può aumentare a sua volta (Skaalvik & Skaalvik,
2007). Questo tipo di relazione si osserva anche quando i docenti insegnano
online (Ouyang & Scharber, 2017; Yuan & Kim, 2014).
    Una revisione sistematica della letteratura condotta da Tschannen-Moran et
al. (1998) su studi relativi alla scuola primaria e secondaria (K-12) conferma
che alti livelli di percezione di autoefficacia degli insegnanti sono correlati alla
volontà di esplorare nuove strategie didattiche. Al contrario, bassi livelli di au-
toefficacia sono correlati a un atteggiamento pessimistico riguardo alla capacità
di motivare gli studenti e a risultati più bassi di quest’ultimi.
    Inoltre, alcune ricerche evidenziano che gli insegnanti riferiscono una mag-
giore disponibilità a persistere in circostanze difficili quando hanno un forte
senso di autoefficacia (Bandura, 1997; Tschannen-Moran & Hoy, 2001). Tut-
tavia, la teoria dell’autoefficacia predirebbe anche che è probabile che si veri-
fichi un’interruzione del proprio senso di autoefficacia se i docenti sentono di
non avere il controllo sulla loro capacità di attuare il cambiamento all’interno
dell’ambiente di insegnamento. Questa interruzione potrebbe verificarsi
quando docenti con esperienza di insegnamento nella didattica in presenza pas-
sano all’insegnamento online (Bandura, 1997).
    La percezione di autoefficacia dei docenti nella DAD assume un ruolo an-
cora più importante in situazione di emergenza Covid-19.




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3. L’autoefficacia del docente nella didattica a distanza

    L’emergenza Covid-19 ha fatto sì che un notevole numero di docenti uni-
versitari, in brevissimo tempo, si sia dovuto cimentare nella didattica a distanza,
senza necessariamente avere esperienze pregresse di didattica in corsi univer-
sitari online.
    Alcune ricerche hanno messo in evidenza come non sia possibile garantire
che la stessa formazione e le stesse strategie didattiche che hanno funzionato
bene per la didattica universitaria in presenza abbiano gli stessi effetti anche
nella didattica a distanza (Hardy, Shepard & Pilotti, 2017; Northcote, Gosselin,
Reynaud, Kilgour & Anderson, 2015).
    Altre ricerche (Fong, Dillard, & Hatcher, 2019; Martin, Wang, Jokiaho, May
& Grübmeyer, 2019), infatti, hanno riferito che è di fondamentale importanza
che i docenti ricevano una formazione adeguata sui metodi di insegnamento,
sulle possibili strategie di supporto agli studenti e sulle varie modalità di ero-
gazione dei corsi, quando viene chiesto loro di riprogettarli a distanza.
    In letteratura sono riportati cambiamenti nell’autoefficacia degli insegnanti,
misurati da vari strumenti, prima e dopo un evento di formazione. I risultati
suggeriscono che tali percorsi formativi sono particolarmente utili anche per lo
sviluppo dell’autoefficacia degli insegnanti nella didattica a distanza (Corry &
Stella, 2018; Moore-Adams & Jones, 2015; Woodcock, Sisco, & Eady 2015;
Wright, 2011).
    In un recente studio (Martin et al., 2019) è stata analizzata la correlazione
tra l’esperienza dei docenti nella didattica a distanza, in termini di anni di inse-
gnamento, con la percezione di autoefficacia nella progettazione e implemen-
tazione di un corso online. Questi aspetti risultavano positivamente correlati.
Tale studio, inoltre, rileva una differenza significativa nei punteggi relativi alla
progettazione del corso e alle competenze tecniche tra coloro che hanno espe-
rienza nella didattica a distanza, sia in modalità sincrona, asincrona che ibrida,
rispetto a coloro che insegnano in presenza. I docenti che insegnano regolar-
mente in corsi online o in modalità ibrida, in formati sincroni e asincroni, si
rendono conto delle differenze nella progettazione dei corsi e delle competenze
tecniche necessarie per avere successo nella didattica a distanza. Coloro che
hanno già insegnato in corsi online sono più sicuri di essere in grado di proget-
tare queste tipologie di corsi e sono consapevoli di possedere le competenze
tecniche necessarie. Viene inoltre evidenziato che la didattica a distanza, oltre
un certo livello di comfort del docente con le competenze informatiche, richiede
anche competenze diverse per creare coinvolgimento degli studenti. Alcune ri-
cerche (Ouyang & Scharber, 2017; Shea & Bidjerano, 2010) hanno infatti
messo in evidenza che il senso di autoefficacia dei docenti universitari nello


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stabilire discussioni significative online è associato a tassi più elevati di coin-
volgimento degli studenti. Quando gli studenti vedono i loro professori assu-
mere un ruolo attivo nel promuovere discussioni online su questioni rilevanti,
si riscontrano anche effetti positivi sul piano cognitivo e sui risultati di appren-
dimento (Shea & Bidjerano, 2010; Yuan & Kim, 2014).
    Questi risultati suggeriscono fortemente che, al fine di stabilire una buona
percezione di autoefficacia dei docenti nella didattica a distanza, i docenti con
esperienza limitata nella progettazione di corsi online dovrebbero ricevere un
supporto formativo adeguato dalle loro istituzioni. La ricerca condotta da Mar-
tin e colleghi (2019) sostiene l’importanza di offrire un supporto formativo ai
docenti universitari in tutte e quattro le aree dell’insegnamento online: proget-
tazione del corso, comunicazione, gestione del tempo e aspetti tecnici.
    Scopo del presente contributo è indagare il costrutto della Self-Efficacy nei
docenti universitari durante l’esperienza di didattica a distanza generata
dall’emergenza Covid-19. Si vuole inoltre rilevare l’eventuale incidenza di va-
riabili quali le modalità di utilizzo delle tecnologie didattiche e l’uso pregresso
delle stesse.


4. Il campione

    Il campione è costituito da 50 docenti dell’Università degli Studi di Palermo,
su una popolazione di circa 1500 docenti in servizio, di cui 28 femmine (56%)
e 22 maschi (44%). Circa un quarto dei docenti del campione sono docenti del
corso di laurea in Scienze della Formazione Primaria (13, pari al 26%), mentre
gli altri docenti afferiscono a diversi corsi di laurea (37, pari a 74%).
    Considerando l’area disciplinare si nota che più della metà dei docenti sono
di area scientifica, più precisamente il 58%, mentre il restante 42% di area uma-
nistica. I docenti che insegnano discipline psico-pedagogiche sono complessi-
vamente il 20%.


5. Descrizione dello strumento

    La ricerca ha previsto la somministrazione di un questionario in modalità
telematica tramite l’applicativo Google Moduli tra maggio e giugno 2020.
    La maggior parte degli strumenti di misurazione dell’autoefficacia degli in-
segnanti utilizzati nella DAD sono basati su scale validate nella didattica in
presenza (Benigno et al., 2014; Cassidy & Eachus, 2002; Niederhauser & Perk-
men, 2008). Tali strumenti, tuttavia, non menzionano le conoscenze relative
alle tecnologie didattiche o, più in generale, la conoscenza della tecnologia

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(Corry & Stella, 2018) e non analizzano nel dettaglio le dimensioni legate
all’autoefficacia dei docenti.
    Pertanto è stato messo a punto un apposito questionario che consente di met-
tere in luce la natura dei fattori che influenzano il successo delle pratiche didat-
tiche nella creazione di un ambiente di apprendimento a distanza. Lo strumento,
in particolare, oltre alle esperienze pregresse e alle modalità di utilizzo delle
tecnologie didattiche, si prefigge di indagare tre aspetti fondamentali della per-
cezione di autoefficacia dei docenti universitari:
a) rispetto alla loro capacità di conoscere adeguatamente le caratteristiche degli
    studenti, selezionare adeguatamente gli obiettivi formativi, adattare le proprie
    metodologie per andare incontro anche ai bisogni individuali degli studenti;
b) rispetto alla capacità di progettare appositi ambienti di apprendimento;
c) rispetto alle abilità relative al favorire la collaborazione tra i colleghi tramite
    l’utilizzo delle tecnologie.
    Il questionario è complessivamente costituito da sessanta item di cui 3 ri-
guardano i dati di contesto (in particolare viene richiesto di specificare il ge-
nere, il corso di laurea, l’area della disciplina di insegnamento); 12 il TPACK;
38 la Teacher Self-Efficacy e 7 le strategie didattiche utilizzate riferite alla
DAD durante l’emergenza Covid-19. Questi ultimi ambiti saranno descritti più
nello specifico nei sottoparagrafi che seguono.

5.1 Il TPACK

    Il TPACK (Technology, Pedagogy and Content Knowledge) è un modello
elaborato da Mishra e Koehler (2006) che sottolinea i domini di conoscenza
coinvolti nei processi di insegnamento e apprendimento in cui la tecnologia
gioca un ruolo sostanziale. Corry e Stella (2018) fanno notare che, seppure il
TPACK non faccia esplicito riferimento all’autoefficacia, viene comunque
usato un linguaggio riconducibile ad essa.
    Più nello specifico, nel presente studio, gli item inseriti nel questionario in-
dagano:
• Technological Content Knowledge – TCK – Conoscenza tecnologica rela-
    tiva al contenuto.
• Technological Pedagogical Knowledge – TPK – Conoscenza tecno-didattica.
• Technological Pedagogical Content Knowledge – TPCK – Conoscenza
    tecno-didattica relativa al contenuto.
    La scala mostra una buona affidabilità, complessivamente l’alfa di
Cronbach è pari a α = 0,915. Come si evince dalla Tab. 1, anche le scale relative
alle singole componenti mostrano una buona coerenza interna.




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Tab. 1 – Indice di affidabilità alfa complessivo e relativo alle singole scale dello strumento

                                 Scala            Coefficiente α
                                 TCK              0,814
                                 TPK              0,809
                                 TPCK             0,873
                                 Complessivo      0,915


5.2 La Teacher Self-Efficacy

   Nel questionario sono presenti 38 item che riguardano la Teacher Self-Effi-
cacy nella didattica a distanza. In particolare, sono indagati gli aspetti relativi a:
• Conoscenza delle caratteristiche individuali degli studenti (CIS), 13 item,
   ovvero l’autoefficacia riferita alla propria capacità di conoscere adeguata-
   mente le caratteristiche degli studenti, selezionare opportunamente gli obiet-
   tivi formativi, adattare le proprie metodologie per andare incontro anche ai
   bisogni individuali degli studenti;
• Progettazione dell’ambiente di apprendimento (PAA), 13 item, rispetto alla
   capacità di progettare appositi ambienti di apprendimento;
• Collaborazione con i colleghi (CC), cioè l’autoefficacia rispetto alle abilità rela-
   tive al favorire la collaborazione tra i colleghi tramite l’utilizzo delle tecnologie.
   Come si evince dalla Tab. 2, lo strumento mostra un’ottima affidabilità, sia
complessiva (α = 0,975) che riferita alle singole scale.

Tab. 2 – Indice di affidabilità alfa complessivo e relativo alle singole scale dello strumento
         Scala                                    Coefficiente alfa
         CIS                                      0,952
         PAA                                      0,925
         CC                                       0,912
         Complessiva                              0,975



6. Analisi dei risultati

    I dati sono stati analizzati tramite statistiche descrittive e inferenziali me-
diante il software statistico SPSS 26. È stato calcolato il margine dell’errore del
campione al 95%, pari a 13,63. Poiché la numerosità campionaria non è suffi-
cientemente elevata, nell’ambito della statistica inferenziale si è proceduto uti-
lizzando i test non parametrici.

6.1 Analisi dei risultati TPACK
    Dall’analisi dei dati relativi al TPACK emerge che rispetto all’area delle

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Conoscenze tecnologiche relative al contenuto (TCK), Tab. 3, il 36% dei do-
centi dichiara di utilizzare molto o moltissimo le tecnologie fornite dall’Ateneo,
mentre percentuali maggiori di docenti dichiarano di utilizzare poco o per
niente anche altre tecnologie didattiche per veicolare i contenuti o più tecnolo-
gie contemporaneamente (rispettivamente 44% e 48%).

 Tab. 3 – Frequenze percentuali delle risposte fornite negli item relativi alle Conoscenze tecno-
logiche relative al contenuto (TCK)
                               Per          Poco        Abbastanza       Molto      Moltissimo
                              niente
  TCK - Conosco le tec-         4,0          30,0           30,0          28,0          8,0
 nologie che posso usare
 con la piattaforma che si
  utilizza nel mio Ateneo
  TCK - Progetto lezioni        18,0         26,0           34,0          22,0          0,0
 che richiedono l’uso di
     altre applicazioni
 TCK - Sviluppo attività        16,0         32,0           32,0          18,0          2,0
   e progetti che preve-
 dano l’uso di varie tec-
     nologie didattiche

   Per quanto attiene alle Conoscenze tecno-didattiche (TPK), Tab. 4, alte per-
centuali di docenti dichiarano di riflettere criticamente molto o moltissimo
sull’uso di una determinata tecnologia durante una lezione (76%), scegliere le
tecnologie più appropriate rispetto al proprio stile di insegnamento/apprendi-
mento (60%), valutandone anche l’adeguatezza (66%).

Tab. 4 – Frequenze percentuali delle risposte fornite negli item relativi alle Conoscenze tecno-
didattiche (TPK)
                               Per          Poco       Abbastanza        Molto      Moltissimo
                              niente
  TPK - Ho imparato a           6,0          20,0           50,0          20,0          4,0
 scegliere le tecnologie
  che supportano e mi-
  gliorano l’apprendi-
mento degli studenti du-
    rante una lezione
 TPK - Rifletto critica-        2,0          8,0            14,0          54,0         22,0
  mente sull’uso della
  tecnologia a lezione
 TPK - Scelgo le tecno-         0,0          12,0           28,0          42,0         18,0
logie più appropriate ri-
spetto al mio stile di in-
       segnamento



                                               64



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 TPK - Valuto l’adegua-          0          16,0           18,0          46,0         20,0
 tezza di una nuova tec-
  nologia per l’insegna-
   mento e l’apprendi-
          mento

   Infine, per quanto riguarda la Conoscenza tecno-didattica relativa al conte-
nuto (TPCK), Tab. 5, una percentuale di docenti pari al 42% dichiara di sele-
zionare molto o moltissimo le tecnologie che rendono più efficace l’insegna-
mento di determinati contenuti disciplinari, mentre soltanto il 26% affermano
con decisione di poter essere dei punti di riferimento anche per altri docenti
dell’ateneo nel coordinare l’utilizzo di contenuti disciplinari, tecnologie e ap-
procci didattici.

Tab. 5 – Frequenze percentuali delle risposte fornite negli item relativi alle Conoscenza tecno-
didattica relativa al contenuto (TPCK)

                                Per          Poco      Abbastanza       Molto     Moltissimo
                               niente
    TPCK - Integro ade-           0          24,0           42,0         26,0         8,0
  guatamente i contenuti
    di apprendimento, le
     tecnologie e gli ap-
        procci didattici
    TPCK - Seleziono le          2,0         20,0           36,0         30,0         12,0
 tecnologie che rendono
  più efficace l’insegna-
  mento di alcuni conte-
             nuti
 TPCK - Utilizzo moda-          16,0         26,0           24,0         26,0         8,0
  lità in sincrono e asin-
 crono durante le mie le-
 zioni per migliorare ciò
   che insegno, come lo
    insegno e ciò che gli
      studenti imparano
    TPCK - Posso essere         16,0         26,0           32,0         18,0         8,0
 un punto di riferimento
 per aiutare altri docenti
 per coordinare l’utilizzo
 di contenuti disciplinari,
   tecnologie e approcci
 didattici nel mio Ateneo

   Dal confronto tra i punteggi percentuali dei docenti del campione (Fig. 2)
emerge che il punteggio maggiore è conseguito nell’ambito delle Conoscenze
tecno-didattiche (TPK).

                                              65



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Fig. 2 – Punteggi medi percentuali del campione relativi a Conoscenze tecnologiche relative al
contenuto (TCK), Conoscenze tecno-didattiche (TPK) e Conoscenza tecno-didattica relativa al
contenuto (TPCK)




Fig. 3 - Punteggi medi percentuali dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scienti-
fica rispetto a Conoscenze tecnologiche relative al contenuto (TCK)




   Se si analizzano più nello specifico i punteggi percentuali dei docenti affe-
renti alle diverse aree disciplinari (Fig. 3, 4 e 5) si nota che i docenti di area
psico-pedagogica conseguono dei punteggi più alti in tutte le aree del TPACK

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indagate. Inoltre, i docenti di area umanistica conseguono dei punteggi inferiori
a quelli di area scientifica rispetto alle Conoscenze tecnologiche relative al con-
tenuto (TCK) e alle Conoscenze tecno-didattica relative al contenuto (TPCK).
Dal test non parametrico di Kruskal Wallis emerge che le differenze tra i gruppi
sono significative rispetto a quest’ultimo aspetto, H(2) = 6,164 p = 0,046, men-
tre non risultano significative né rispetto al punteggio totale, H(2) = 3,166 p =
0,205, né rispetto alle altre aree indagate, H(2) = 2,278 p = 320 per TPCK e
H(2) = 1,880 p = 0,391 per TPK.

Fig. 4 - Punteggi medi percentuali dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scienti-
fica rispetto a Conoscenze tecno-didattiche (TPK)




Fig. 5 - Punteggi medi percentuali dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scienti-
fica rispetto a Conoscenza tecno-didattica relativa al contenuto (TPCK)




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6.2 Analisi dei risultati Teacher Self-Efficacy

    Rispetto all’autoefficacia riferita alla Conoscenza delle Caratteristiche in-
dividuali degli studenti (CIS) se ne ricava un’immagine sostanzialmente posi-
tiva (Tab. 6). In particolare, si notano percentuali alte relativamente alla fiducia
nella propria capacità di coinvolgere gli studenti nelle attività didattiche (5 e 6
selezionato complessivamente dall’80% dei docenti) e nella capacità di valo-
rizzare le esperienze pregresse degli studenti (5 e 6 selezionato complessiva-
mente dall’78% dei docenti).

Tab. 6 – Frequenze percentuali delle risposte fornite negli item relativi alla Conoscenza delle
Caratteristiche individuali degli studenti (CIS)
                                    1             2      3       4         5            6
                             Totalmente                                           Totalmente
                            in disaccordo                                          d’accordo
    Posso valutare con            2,0           12,0   16,0 36,0          26,0         8,0
  precisione se gli stu-
 denti hanno compreso
  ciò che ho loro inse-
           gnato
  Riesco a motivare gli           4,0           16,0   10,0 22,0          34,0        14,0
 studenti che mostrano
 scarso interesse per lo
   studio universitario.
   Ho fiducia nella mia            2,0           4,0    4,0     10,0      62,0        18,0
   capacità di coinvol-
 gere gli studenti nelle
    attività didattiche
   Ho fiducia nelle mie           4,0            8,0   14,0 28,0          32,0        14,0
 capacità di riuscire ad
   ottenere il massimo
 dagli studenti più dif-
           ficili
  Sono in grado di por-           2,0            4,0    6,0     14,0      54,0        20,0
 tare gli studenti ad es-
   sere consapevoli di
 saper svolgere bene il
     lavoro assegnato
     Posso progettare             0,0            6,0   16,0 32,0          30,0        16,0
  compiti di apprendi-
    mento in modo da
 soddisfare le esigenze
  individuali degli stu-
  denti e/o di ciascuno
         studente




                                              68



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  Riesco ad aiutare tutti       2,0          4,0      6,0    24,0    44,0         20,0
  gli studenti a dare va-
     lore all’apprendi-
           mento
   Ho fiducia nella mia         2,0          4,0     12,0    28,0    40,0         14,0
  capacità di progettare
  lezioni adeguate per i
   diversi livelli di abi-
  lità degli studenti che
 frequentano le mie le-
            zioni
  Sono in grado di inte-        2,0          8,0     12,0    24,0    40,0         14,0
   ressare uno studente
 che è polemico o poco
       collaborativo
   Ho fiducia nella mia         4,0          4,0      8,0    28,0    38,0         18,0
  capacità di compren-
 dere le ragioni per cui
   uno studente non ri-
     spetta le consegne
   Sono in grado di va-         8,0          2,0      0,0    12,0    52,0         26,0
 lorizzare le esperienze
    pregresse degli stu-
            denti
      Sono in grado di          6,0          4,0      0,0    24,0    48,0         18,0
    identificare le pas-
    sioni e gli interessi
  degli studenti e usarli
   come ganci motiva-
           zionali
   Sono in grado di ap-         6,0          8,0     14,0    24,0    34,0         14,0
   plicare una didattica
 personalizzata e meto-
  dologie adeguate alle
  differenze individuali
   con l’aiuto della tec-
           nologia

    Per quanto riguarda il senso di autoefficacia riferito alla Progettazione
dell’ambiente di apprendimento (PAA), Tab. 7, si notano alte percentuali (80%)
di docenti che hanno fiducia nella loro capacità di favorire la creatività degli
studenti, mentre il 30% dei docenti dichiara di non sentirsi autoefficace rispetto
alla capacità di utilizzare diverse strategie di apprendimento attivo.




                                             69



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Tab. 7 – Frequenze percentuali delle risposte fornite    negli item relativi alla Progettazione
dell’ambiente di apprendimento (PAA)
                                                    1     2       3       4      5       6
  Posso fornire compiti sfidanti appropriati per 2,0     12,0    24,0    16,0   30,0    16,0
               gli studenti molto capaci
     Sono in grado di aiutare tutti gli studenti a 2,0    8,0     6,0    16,0   52,0    16,0
            sviluppare un pensiero critico
  Posso utilizzare una varietà di strategie di va-  0    10,0    12,0    22,0   44,0    12,0
    lutazione (ad esempio, test adattati, valuta-
            zione delle competenze, ecc.)
   Sono in grado di fornire una spiegazione al-    2,0    2,0     2,0    10,0   48,0    36,0
    ternativa o un esempio quando gli studenti
                      sono confusi
    Sono in grado di favorire la creatività degli  2,0    2,0    10,0    6,0    54,0    26,0
                        studenti
  Ho fiducia nella mia capacità di sperimentare     0     4,0     8,0    14,0   54,0    20,0
    sempre nuove applicazioni che permettano
               una didattica più efficace
   Riesco a rendere ogni studente consapevole      2,0    4,0    10,0    20,0   48,0    16,0
                 delle mie aspettative
     Riesco a coinvolgere gli studenti nella co-   4,0    8,0     4,0    16,0   52,0    16,0
  creazione delle regole da rispettare durante le
                         lezioni
   Ho fiducia nella mia capacità di fornire agli   4,0    6,0     4,0    20,0   52,0    14,0
    studenti adeguate opportunità di apprendi-
  mento che consentano loro di imparare gli uni
                       dagli altri
   Penso di essere in grado di utilizzare diverse  2,0   14,0    14,0    14,0   40,0    16,0
   metodologie di apprendimento attivo (ad es.
    peer tutoring, Flipped classroom, Problem
  solving, dibattito, Processo a personaggi sto-
        rici, Role playing, Studio di caso…)
     Sono in grado di cogliere l’opportunità di    2,0    2,0    10,0    20,0   46,0    20,0
  esaminare e possibilmente modificare la con-
  segna di un compito in cui alte percentuali di
                   studenti falliscono
    Ho fiducia nella mia capacità di raccogliere   2,0    2,0     6,0    16,0   44,0    30,0
  periodicamente dei feedback su come gli stu-
              denti stanno apprendendo
    Sono in grado di aggiornare il materiale di-   2,0    2,0     8,0    12,0   42,0    34,0
    dattico in base a determinate esigenze (stu-
   denti, ambiente, durata...) utilizzando la tec-
                        nologia

    Per quanto attiene all’area relativa alla Collaborazione tra Colleghi (CC),
Tab. 8, si notano alte percentuali di docenti che ritengono di essere in grado di
ottenere il rispetto durante lo scambio di punti di vista differenti o disaccordo
(78%).


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Tab. 8 – Frequenze percentuali delle risposte fornite negli item relativi alla Collaborazione tra
Colleghi (CC)
                                                 1        2         3        4       5       6
    Posso far sentire gli studenti a proprio    4,0      8,0       2,0     20,0     54,0   12,0
                  agio in rete
   Posso motivare gli studenti ad aiutare i     8,0      8,0       6,0     34,0     36,0    8,0
    loro colleghi che hanno più difficoltà
   Sono in grado di far rispettare agli stu-    4,0      2,0       8,0     20,0     44,0   22,0
  denti le regole stabilite durante le lezioni
  Sono in grado di interessare studenti che     2,0      2,0       8,0     26,0     46,0   16,0
           sono fisicamente lontani
  Posso collaborare con altri colleghi nella    2,0      4,0       8,0     26,0     42,0   18,0
  progettazione di attività didattiche inno-
                     vative
  Riesco a rispondere efficacemente a stu-      4,0      10,0      2,0     18,0     44,0   22,0
   denti che hanno un atteggiamento inso-
                      lente
  Posso contenere un comportamento di di-       0,0      0,0       6,0     20,0     46,0   28,0
           sturbo durante le lezioni
  Ho fiducia nella mia capacità di far lavo-    2,0      12,0      4,0     20,0     52,0   10,0
    rare gli studenti in coppia o in piccoli
              gruppi anche in rete
   Ho fiducia nella mia capacità di preve-      2,0      4,0       6,0     30,0     48,0   10,0
 nire comportamenti dirompenti prima che
                 si verifichino
   Sono in grado di lavorare in collabora-               2,0       2,0     28,0     46,0   22,0
            zione con altri colleghi
   Sono in grado di ottenere il rispetto du-    2,0      2,0       2,0     16,0     40,0   38,0
   rante lo scambio di punti di vista diffe-
       renti o situazioni di disaccordo
   Penso di essere in grado di riconoscere      6,0      4,0       6,0      8,0     58,0   18,0
        forme di conflitto tra studenti

    Dal confronto dei punteggi medi conseguiti dai docenti in ciascuna scala
(Fig. 6) si evidenziano punteggi medi percentuali più alti nella scala relativa
alle conoscenze delle caratteristiche individuali degli studenti (CIS).
    Confrontando i punteggi medi dei docenti delle diverse aree disciplinari
(Fig. 7, 8 e 9), si nota che i docenti di area umanistica ottengono dei punteggi
medi complessivi maggiori in tutte le scale dello strumento, non solo rispetto
ai colleghi di area scientifica, ma anche rispetto ai colleghi di area-psico-peda-
gogica. Tale dato è in linea con i risultati della ricerca condotta da Depaepe e
König (2018) da cui non si evince alcuna associazione significativa tra la cono-
scenza pedagogica e la Teacher Self-Efficacy.




                                              71



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                             please see: http://creativecommons.org
Fig. 6 – Punteggi medi percentuali del campione relativi a Conoscenze delle caratteristiche in-
dividuali degli studenti (CIS), Progettazione di adeguati ambienti di apprendimento (PAA) e
Collaborazione tra colleghi (CC)




Fig. 7 - Punteggi medi dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scientifica rispetto a
Conoscenze delle caratteristiche individuali degli studenti (CIS)




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Fig. 8 - Punteggi medi dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scientifica rispetto a
Progettazione di adeguati ambienti di apprendimento (PAA)




Fig. 9 - Punteggi medi dei docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scientifica rispetto a
Collaborazione tra colleghi (CC)




   Dal test non parametrico di Kruskal Wallis emerge che le differenze tra i


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gruppi non risultano statisticamente significative in nessuna delle scale relative
alla Teacher Self-Efficacy. In particolare, H(2) = 2,509 p = 0,285 per la scala
relativa alle Conoscenze delle caratteristiche individuali degli studenti (CIS),
H(2) = 0,959 p = 0,619 per la scala relativa alla Progettazione di adeguati am-
bienti di apprendimento (PAA) e H(2) = 1,271 p = 530 per la scala relativa alla
Collaborazione con i Colleghi (CC).

6.3 Correlazioni TPACK-Teacher Self-Efficacy

   Le correlazioni tra i due strumenti appaiono significative, così come con le
singole scale che li compongono (Tab. 9).

Tab. 9 – Correlazioni tra TPACK e Teacher Self-Efficacy

                                        Correlazioni
                                               TCK          TPk    TPCK     TPACK_TO
         CIS        Correlazione di Pearson    ,288*      ,399**   ,536**     ,474**
                      Sign. (a due code)       0,043      0,004    0,000      0,001
                               N                 50          50      50         50
        PAA         Correlazione di Pearson ,370**        ,569**   ,615**     ,601**
                      Sign. (a due code)       0,008      0,000    0,000      0,000
                               N                 50          50      50         50
         CC         Correlazione di Pearson    ,312*       ,334*   ,461**     ,424**
                      Sign. (a due code)       0,027      0,018    0,001      0,002
                               N                 50          50      50         50
     SEFFI_TOT      Correlazione di Pearson    ,331*      ,449**   ,557**     ,517**
                      Sign. (a due code)       0,019      0,001    0,000      0,000
                               N                 50          50      50         50

6.4 Uso pregresso delle tecnologie e Teacher Self-Efficacy

    È stata presa in considerazione l’esperienza pregressa dei docenti con la
DAD prima di gennaio 2020. Sono stati considerati con poca esperienza tecno-
logica i docenti che dichiarano di non utilizzare le tecnologie o coloro che la
utilizzavano solo per fornire i contenuti della lezione o per gestire il corso in
modo più pratico (ad es. annunci, messaggi agli studenti…). Sono stati consi-
derati invece con buona conoscenza tecnologica coloro che “la utilizzavano”
per far svolgere agli studenti attività pratiche o esercizi per migliorare l’appren-
dimento attivo, per coinvolgerli in discussioni, ad es. attraverso answergarden,
per acquisire determinate abilità disciplinari tramite software specifici, per va-
lutare l’apprendimento (Socrative, Kahoot, Google Forms, SurveyMonkey, Ru-
brics, Learning management system…). Dall’analisi emerge che il 48% dei do-
centi prima di gennaio 2020 faceva uno scarso uso delle tecnologie.


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   Dall’analisi dei punteggi relativi alla Teacher Self-Efficacy nei due gruppi,
emerge che i docenti con buone competenze tecnologiche hanno punteggi su-
periori sia complessivamente (Fig. 10), che rispetto a ciascuna scala (Tab. 10).

Fig. 10 – Punteggi medi relativi alla teacher Self-Efficacy dei docenti che fanno uno scarso o
buon uso delle tecnologie




Tab. 10 – Statistiche descrittive scale Teacher Self-Efficacy in base ad utilizzo di tecnologie
prima della DAD
 Esperienza prima di gen-         N        Minimo       Massimo       Media       Deviazione
        naio 2020                                                                      std.

     CIS        scarso uso       24         24,00         78,00        55,88         13,27
                tecnologie

                 buon uso        26         21,00         78,00        58,88         12,28
                tecnologie
    PAA         scarso uso       24         32,00         76,00        57,96         12,13
                tecnologie

                 buon uso        26         35,00         78,00        61,92         9,890
                tecnologie
     CC         scarso uso       24         30,00         68,00        53,58         9,86
                tecnologie

                 buon uso        26         23,00         71,00        56,69         9,79
                tecnologie


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   Dal test non parametrico di Kruskal Wallis tuttavia non emergono differenze
significative tra i due gruppi, H(2) = 0,799 p = 0,372.


7. Riflessioni conclusive e prospettive future

    La situazione di emergenza determinata dalla pandemia Covid-19 ha offerto
la possibilità di indagare la percezione di autoefficacia dei docenti universitari
durante il repentino passaggio dalla didattica in presenza alla DAD.
    Dai risultati della presente ricerca emergono, da un lato, percezioni di cono-
scenze tecnologiche relative al contenuto disciplinare (TCK) significativa-
mente inferiori rispetto alle altre tipologie di conoscenze tecniche indagate dal
TPACK; d’altro canto si registrano punteggi medi percentuali più elevati
nell’ambito della percezione di autoefficacia delle caratteristiche individuali
degli studenti (CIS) rispetto alla progettazione di adeguati ambienti di appren-
dimento (PAA) e collaborazione tra colleghi (CC).
    Complessivamente non si riscontrano differenze statisticamente significa-
tive tra i docenti di area psico-pedagogica, umanistica e scientifica nei punteggi
medi delle scale relative al TPACK e alla Teacher Slef-Efficacy, con la sola
eccezione delle conoscenze tecnologiche relative al contenuto, in cui i docenti
di area psico-pedagogica conseguono dei punteggi significativamente maggiori
rispetto ai colleghi di altre aree disciplinari. Le ragioni alla base di tali diffe-
renze meriterebbero di essere approfondite tramite ulteriori indagini.
    Coerentemente con i risultati cui è pervenuta la ricerca canadese condotta
nello stesso periodo da Dolighan e Owen (2021), non si riscontrano punteggi
significativamente maggiori nelle percezioni di autoefficacia tra i docenti che
utilizzavano già efficacemente le tecnologie didattiche prima della situazione
di emergenza e coloro che ne facevano uno scarso uso. Sebbene tale dato sem-
brerebbe non supportare la natura ciclica della percezione di autoefficacia teo-
rizzata da Tschannen-Moran et al. (1998) secondo cui una maggiore esperienza
produce un maggiore senso di fiducia nelle proprie capacità, bisogna tuttavia
considerare che lo stress e l’ansia potrebbero essere stati incrementati dalla
transizione rapida oltre che da una ridotta motivazione intrinseca al cambia-
mento, di fatto imposto dalle contingenze. Tali fattori, introdotti dalla pande-
mia, andrebbero ulteriormente approfonditi.
    La stessa ricerca canadese prima citata (Dolighan & Owen, 2021) evidenzia
anche che i docenti che avevano seguito seminari o corsi di Faculty Deve-
lopment riguardanti le tecnologie didattiche ottengono dei punteggi relativi alla
percezione di autoefficacia significativamente più alti. Di conseguenza, in un
panorama di emergenza come quello attuale in cui le istituzioni sono sempre
più tenute ad offrire programmi e corsi online, il supporto ai docenti sotto forma

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di formazione e tutoraggio su strategie e tecniche per l’utilizzo della tecnologia
nel gestire le interazioni didattiche e il coinvolgimento degli studenti potrebbe
incrementare la loro percezione di autoefficacia con conseguenti benefici anche
sul piano del coinvolgimento e dei risultati di apprendimento degli studenti
(Horvitz et al., 2015).
    Vanno tuttavia rilevate alcune limitazioni metodologiche della ricerca ap-
pena descritta. In primo luogo, la dimensione relativamente piccola del cam-
pione e la sua afferenza ad un unico ateneo. In secondo luogo, trattandosi di
strumenti di rilevazione self-report, i docenti che non hanno sperimentato al-
cune competenze indagate o hanno avuto un’esposizione limitata possono sot-
tovalutare le proprie competenze. In terzo luogo, c’è la possibilità di bias di
risposta. I dati vengono raccolti dai docenti che hanno scelto di rispondere al
questionario, quindi non rappresentano tutti i docenti e non possono pertanto
essere generalizzati.
    Ulteriori ricerche potrebbero esaminare le percezioni di autoefficacia dei
docenti in base alla disciplina con un campione di grandi dimensioni. Infine,
mancano ricerche che esplorino la relazione tra l’autoefficacia degli insegnanti
nella didattica a distanza e i risultati degli studenti e il loro livello di soddisfa-
zione del corso. Pertanto, qualsiasi indagine sull’associazione tra autoefficacia
degli insegnanti e risultati degli studenti nell’istruzione online potrebbe portare
molte nuove conoscenze sul campo.

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