visivi nello studio della matematica
Angela De Piano, Dipartimento di Studi Umanistici, Univer-sità degli Studi di Ferrara
Keywords: Didattica inclusiva, Università accessibile, Disabil-ità visiva, Tecnologie educative, Matematica accessibile.
Descrizione generale della ricerca, obiettivi e sfondo teorico.
La presente ricerca intende analizzare l’accessibilità del lin-guaggio della matematica per gli studenti universitari con dis-abilità visiva. Si tratta di un linguaggio complesso e difficile da tradurre con i comuni programmi di sintesi vocale. Inoltre i software creati appositamente per trascriverlo presentano di-verse criticità.
Per i disabili visivi è semplice accedere a generici contenuti tes-tuali digitali grazie a strumenti come screen readers e pro-grammi d’ingrandimento (AA.VV. 1999; Caldwell et al., 2008;
Carella, 2009; Carruba, 2014; D’Aloisi, 2009). Anche
immag-ini e video sono accessibili tramite audiodescrizione e descrizi-one testuale (Arma, 2007; Clark, 2001; Zirdescrizi-one, 2008).
Le discipline scientifiche però, in particolare la matematica, richiedono accorgimenti differenti (Liberali, 2010). Gli screen readers, come ad esempio Jaws, non sono sempre compatibili con il linguaggio matematico oltre ad essere spesso a paga-mento (Artico, 2010).
Anche la trascrizione di tale linguaggio in braille presenta problemi di fruizione (Artico, 1998): è possibile scrivere una formula in modo sequenziale ma diventa problematico es-plorarla mentre la si scrive perché le mani sono impegnate nella lettura.
Inoltre i supporti e le periferiche vocali e braille leggono il testo matematico linearmente come una semplice successione di caratteri, ma esso si compone talvolta di più passaggi e util-izza numerosi simboli attribuendo significato alla loro posizi-one e dimensiposizi-one: si pensi alle frazioni o agli indici di radici.
Non basta dunque rendere una formula lineare trasforman-dola in sequenza di caratteri della stessa dimensione.
La matematica presenta problemi soprattutto nei livelli com-plessi affrontati all’università. La scarsa accessibilità di questa disciplina e delle materie scientifiche per i disabili visivi (Corsi, 2008) incide anche sulla scelta del loro percorso uni-versitario, penalizzando alcuni corsi di laurea. Solo nel 2012 si registra il primo italiano non vedente laureato in Ingegneria1. Nell’immagine sottostante un esempio della complessità della matematica: un argomento di Analisi matematica affrontato all’università e difficilmente accessibile con comuni supporti informatici:
Imm. 1: Momento di inerzia del cono, dimostrazione mate-matica.
Ma anche la frazione seguente potrebbe creare problemi:
X + 1 X – 1
La sintesi vocale leggerà: x più uno fratto x meno uno (Bracco, 2014) ma un non vedente potrebbe trascrivere:
X + 1 - 1 X
E altre varianti sono possibili. Associare un testo alternativo a una formula matematica non è sempre una soluzione. Una let-tura umana può aiutare, ma se la formula è lunga l’ascoltatore potrebbe dimenticarne l’inizio. Questa modalità presenta poi
la notazione sequenziale, che non fa esplorare il testo nella sua globalità.
Gli strumenti elettronici creati per trascrivere il linguaggio matematico non risolvono tutti i problemi. Alcuni programmi di scrittura traducono il testo matematico in forma sequenzi-ale, usando una sintassi impegnativa e risultando ostici (Artico, 1998; Fogarolo, 2006).
Altri software trascrivono simboli complessi (come statistiche o matrici) e riescono a sviluppare algoritmi, manipolare mat-rici e molto altro, ma sono a pagamento e ciò li penalizza in termini di accessibilità rispetto ai programmi gratuiti. Alcuni di questi prodotti sono molto elaborati (ad esempio LAMBDA) e non riconoscono solo le sequenze di caratteri ma anche i blocchi che costituiscono la struttura del testo permet-tendo di manipolarli (Fogarolo, 2004)2.
Altri programmi sono invece gratuiti e anche ottimi per le loro funzionalità poichè traducono il testo in braille e voce, ma sono sperimentati fino al biennio delle scuole superiori e non ancora nel triennio o all’università3.
Metodologia e risultati
Dopo l’analisi dello stato dell’arte è stata somministrata un’in-tervista a disabiliti visivi laureati o iscritti a corsi di laurea di tipo scientifico. L’intervista intende approfondire le problema-tiche legate all’accessibilità dei contenuti matematici consid-erando quelli trasmessi a lezione, quelli cartacei e quelli digi-tali, per individuarne le principali criticità.
Essa si compone di tre parti: la prima presenta domande pre-liminari (età, ipovisione /cecità, corso di laurea); la seconda verifica le competenze informatiche (uso computer e ausili di supporto); la terza riguarda la matematica (come avviene lo studio su cartaceo, in digitale, a lezione).
I dati emersi mostrano che gli intervistati, con ottime compe-tenze digitali (la maggior parte usa Jaws o Zoom Text), non ri-cevono particolari aiuti durante il percorso universitario.
Per quanto riguarda le lezioni in aula, alcuni le registrano per riascoltarle a casa e memorizzarle meglio, avvalendosi anche degli appunti dettati da qualche compagno. Ma è una soluzi-one impegnativa e spesso tali appunti non sono esaustivi e cor-retti.
Alcuni ipovedenti usano un binocolo in classe, ma perdono la visione d’insieme della lavagna e non capiscono ad esempio in quale ordine sono scritte le formule matematiche. Questa pra-tica rende difficile prendere al contempo appunti.
Alcuni corsi forniscono note takers, studenti normodotati che prendono appunti al posto del disabile visivo. E’ importante che i note takers abbiano buona conoscenza della materia se-guita, ma spesso provengono da altri corsi di laurea e i loro ap-punti risultano imprecisi o sbagliati.
Gli intervistati sottolineano che lunghe formule e calcoli com-plessi (in materie come Fisica, Analisi numerica, Probabilità) sono contenuti difficili da seguire in aula: essi compensano po-tenziando memoria e udito.
Gli insegnanti adottano pochi accorgimenti per l’accessibilità.
Su richiesta dello studente si limitano a ripetere a voce ciò che scrivono alla lavagna o che proiettano, ma talvolta se ne
di-menticano. È importante usare attentamente il linguaggio: an-che il gesto di indicare qualcosa con la mano se non accompag-nato dalla voce, è penalizzante.
Lezioni impegnative diventano quelle in cui i professori non danno preventivamente appunti o non seguono il canovaccio di un testo preciso. Perciò su richiesta dello studente, alcuni docenti forniscono in anticipo i loro appunti o il testo della lezione permettendo allo studente di orientarsi meglio. Ciò fa-cilita la comprensione a patto che la lezione si attenga poi ai materiali forniti.
Relativamente ai contenuti cartacei per alcuni la fruizione è agevolata dai centri che forniscono libri parlati: si occupano della lettura di libri e della descrizione delle immagini pre-senti in essi, fornendo registrazioni di audiolibri. Sono spesso gli stessi studenti a contattare autonomamente questi servizi.
Per gli ipovedenti la fruizione dei testi avviene con lenti d’in-grandimento che però impediscono la visione d’insieme.
Questa viene ricostruita mentalmente, ma non è un’azione semplice se la quantità di simboli e passaggi da memorizzare è considerevole; il carico cognitivo richiesto aumenta rispetto a quello richiesto a un normodotato.
Anche i contenuti digitali presentano criticità: la lettura di for-mule nelle slide è difficile se sono rappresentate da immagini non leggibili con Jaws; allora è frequente ricorrere a persone vedenti come supporto alla lettura.
Gli ipovedenti accedono allo schermo con ingranditori, per-dendo però la visione d’insieme (Coppa, De Santis, 1998).
I docenti non usano software per la scrittura della matematica tramite computer. Alcuni studenti dichiarano invece di
conoscere questi programmi e segnalano risorse come MatLab e MathType. Sono però soluzioni individuate in autonomia e non segnalate dai docenti.
Gli intervistati sottolineano anche che non è facile comunicare le proprie difficoltà all’insegnante: si prova disagio ad esporre i propri problemi. Il docente a maggior ragione dev’essere col-laborativo e prendere l’iniziativa: il dialogo con l’insegnante è risultato la soluzione più apprezzata per migliorare l’accessibil-ità. Esso però dovrebbe collegarsi a una serie di azioni più sol-ide, preventivamente pianificate dagli atenei.
Quel che è emerso è che attualmente l’accessibilità si ottiene soprattutto grazie all’iniziativa personale degli studenti e alla loro tenacia. Essi vengono certamente seguiti dall’università e sono soddisfatti del loro percorso. Ringraziano il compagno disponibile, il docente che ha sensibilizzato i colleghi, gli im-piegati attenti. Ma spesso sono aiuti occasionali, individuati al momento, che non fanno parte dell’organizzazione sistematica dell’università. Su questo si dovrebbe riflettere per individu-are soluzioni durature, puntando al potenziamento dei servizi e a una maggiore formazione dei docenti e delle figure coin-volte.
Note
1 Il Dott. Renzo DelCont (Università di Trieste): ha collabo-rato anche a questa ricerca rispondendo all’intervista. Cfr.:
https://www.youtube.com/watch?v=2zejEjf-0R0.
2 Tra i linguaggi sequenziali: TeX e il markup LaTeX, Blind-Math (http://www.sinapsi.unina.it/blindmath) e Blind-MathML (https://www.w3.org/Math). Tra quelli a pagamento MAT-L A B (h t t p : / / i t . m a t h w o r k s . c o m/ ) e L A M B D A (http://www.lambdaproject.org/it/).
3 Ad esempio BrailleMat del CISAD con sede all’Istituto Ca-vazza di Bologna ( http://www.caCa-vazza.it/?q=it/node/275 ).
Bibliografia
AA.VV. (1999). Web Content Accessibility Guidelines 1.0. in http://www.w3.org/TR/WAI-WEBCONTENT (consultazione luglio 2016)
Arma S. (2011). The Language Audio Description from a Corpus-Based Perspective, Tesi di Dottorato in Lingua inglese per scopi speciali, Università degli studi di Napoli Federico II.
Artico G. (1998). Il TeX e i non vedenti. In Atti del Convegno
«La matematica e gli studenti con minorazioni visive», Bolo-gna, 26-28 novembre.
Artico G. (2010). Piccola guida all’esplorazione di pagine web con Jaws, Dipartimento di Matematica, Università di Padova, http://www.artico.name/testi/naviga.shtm (consultazione lug-lio 2016).
Caldwell B., Cooper M., Reid L.G. e Vanderheiden G. (2008).
WCAG 2.0. Web Content Accessibility Guidelines 2.0, http://www.w3.org/TR/WCAG20 (consultazione maggio 2016).
Carella G. (2009). La disabilità visiva e l’e-learning a distanza, in “I Quaderni di Telèma - Tecnologia e disabilità: due mondi non ancora globali” Media 2000, n. 264, XXVII - 2 - Marzo 2009.
Carruba, M.C., (2014). Tecnologie e disabilità, Lecce, PensaMultimedia.
Clark J. (2001). Standard techniques in audio description, http://joeclark.org/access/description/ad-principles.html (consultazione luglio 2016).
Coppa, M.M., De Santis, R., (1998). Il bambino ipovedente.
Profilo evolutivo e programmi educativi, Roma, Armando Edi-tore.
Corsi F, (2008). Ciechi per la matematica, Tesi di Dottorato in Didattica e Pedagogia Speciale, Università degli Studi di Ve-rona.
D’Aloisi, D. (2009). Accessibilità ed e-accessibilità, in “I Quad-erni di Telèma - Tecnologia e disabilità: due mondi non an-cora globali” Media 2000, n. 264, XXVII - 2 - Marzo 2009.
Fogarolo F. (2004). Matematica e studenti ciechi. Il progetto LAMBDA, Monza, Biblioteca Italiana per i Ciechi “Regina Margherita”.
Fogarolo F. (2006). Non vedo il problema, in «Mobilità», vol.
8, n. 46.
Liberali L. (2010). Linee guida per la produzione di documenti elettronici accessibili e fruibili da studenti non vedenti e non vedenti (e-book), Unileo 4 light, Leo Club Italiani.
Zirone S. (2008). The Pear Tree Project: un progetto di ricerca internazionale ull’audiodescrizione, Tesi di Dottorato, Scuola
Superiore di Lingue Moderne per Interpreti e traduttori, Uni-versità degli Studi di Trieste.