Gli open data rappresentano una risorsa preziosa per chiunque desideri analizzare, visualizzare e comprendere fenomeni anche complessi attraverso dati accessibili a tutti. Utilizzando semplici fogli di calcolo o potenti linguaggi di programmazione, è possibile trasformare questi dati grezzi in informazioni utili per prendere decisioni, sviluppare progetti innovativi o semplicemente soddisfare la propria curiosità.
Per noi docenti possono diventare un ottimo spunto per introdurre metodi e passare competenze sull’utilizzo del foglio elettronico, sulla geolocalizzazione o sull’accesso a file da un linguaggio di programmazione (come Python o C) in modo interessante e attuale.
Nell’era della trasparenza digitale, gli open data, intesi come file liberamente consultabili e scaricabili dal web, costituiscono una risorsa fondamentale per compiere ricerche interessanti, dalla mobilità urbana alle statistiche ambientali.
La loro accessibilità offre infatti un pretesto e uno stimolo per progettare attività pratiche e concrete relative all’educazione civica e all’educazione alla cittadinanza digitale.
Per progettare una attività da svolgere con gli studenti cominciamo con il selezionare i dati da cui vogliamo partire, dobbiamo trovare un sito che possa fornire i dati a livello grezzo sotto forma di file in formato testo oppure, meglio, in formato csv, e deve essere un sito autorevole, per esempio il sito https://www.dati.gov.it/.
Se, per esempio, scegliamo la categoria ambiente e l’anno 2024, potremo trovare diversi dataset. Uno di questi, sul monitoraggio delle acque di balneazione della Regione Puglia, è disponibile anche in formato CSV.
Non dobbiamo farci scoraggiare da quello che otteniamo se clicchiamo sul pulsante
Se premiamo il tasto destro del mouse sull’elenco di dati, possiamo salvarlo nella cartella download (salva con nome ..), cambiando l’estensione da json a csv, e possiamo così aprirlo in un qualsiasi foglio elettronico (calc o excel per esempio) .
Si otterrà un dataset ordinato di oltre 600 righe, con colonne chiave come data, comune, conformità e i valori batterici.
In questo modo otteniamo i dati relativi al mese di maggio 2024, se clicchiamo su vediamo che sono disponibili i dataset che riguardano tutto il periodo da aprile a settembre 2024, possiamo addirittura riunirli in un unico file.
Ora non ci resta che attivare la nostra creatività per trovare le elaborazioni che possono essere più interessanti per i nostri studenti, per esempio:
- Determinare quante volte una specifica area di monitoraggio (identificata da id_area o denominazione) è risultata non conforme ai limiti di legge (sia per enterococchi_intestinali che per escherichia_coli) utilizzando una funzione se() o una tabella pivot
- Calcolare la media aritmetica dei valori di enterococchi_intestinali o escherichia_coli a livello di provincia o comune per un periodo specifico (es. mensile o settimanale) utilizzando la funzione specifica per estrarre il periodo di riferimento dalla data e la funzione media
- Identificare il valore massimo (il picco) di enterococchi_intestinali e escherichia_coli rilevato, e in quale data, id_area e comune è avvenuto.
- Calcolare la percentuale di osservazioni che risultano conformi (conformita = “Conforme”) sul totale delle osservazioni per ciascuna provincia.
Oppure possiamo lasciare liberi gli studenti di ideare le osservazioni statistiche o i grafici o le infografiche più interessanti sui dati a disposizione.
Se invece insegniamo informatica, possiamo assegnare gli stessi esercizi di calcolo statistico prevedendo l’utilizzo di un linguaggio di programmazione come Python o C++.
Facendo riferimento al DigComp (Digital Competence Framework for Citizens), il quadro di riferimento europeo per la competenza digitale dei cittadini, questa attività può essere riferita a diverse aree di competenza:
- Area 1: Informazione e alfabetizzazione dei dati
- Area 2: Comunicazione e collaborazione (se l’esercizio è da svolgere in team)
- Area3: Creazione di contenuti digitali
- Area 5: Problem solving
In conclusione, gli Open Data non sono semplici file da elaborare, ma la porta d’accesso a un insegnamento pratico e contestualizzato. Che si tratti di analisi statistiche con un foglio di calcolo o di manipolazione con poche righe di codice Python, questa attività permette agli studenti di analizzare criticamente la realtà che li circonda, esercitando la loro cittadinanza digitale attiva.
