I robot costruiti a scopo didattico rappresentano un eccellente strumento per l’insegnamento delle discipline STEM (Scienza, Tecnologia, Ingegneria, Matematica). Per massimizzare l’efficacia dell’esperienza educativa, è fondamentale scegliere il software più adatto al livello degli studenti, alla complessità del robot e agli obiettivi formativi. Analizziamo le principali categorie di software, con esempi e suggerimenti pratici per l’uso in contesti scolastici e laboratoriali.
1. Criteri di Scelta del Software
Prima di tutto, bisogna valutare alcuni fattori chiave:
- Età e livello di preparazione degli studenti
- Tipo di robot (ad es. braccio robotico, rover su ruote, robot umanoide)
- Hardware del robot (microcontrollore, sensori, attuatori)
- Obiettivi didattici (programmazione base, logica computazionale, intelligenza artificiale, robotica autonoma)
2. Tipologie di Software per Robot Didattici
A. Software a Blocchi (Visual Programming)
Ideale per: studenti della scuola primaria e secondaria di primo grado
- Robot come guida turistica
- Un robot per aiutare i piccoli malati dell’Ospedale Pediatrico Bambin Gesù
- Biro il robot che ci aiuterà a tagliare i costi delle bollette
Questi ambienti grafici permettono di programmare tramite blocchi colorati che si incastrano, riducendo la necessità di sintassi complessa.
Esempi popolari:
- Scratch + Estensioni per Robotica (come mBlock per mBot o Lego Spike):
- Facile da usare
- Ottimo per introdurre concetti di programmazione
- Blockly for Micro:bit o Arduino:
- Visuale ma più vicino al codice reale
- Spesso utilizzato come ponte per il passaggio al testo
B. Software Testuale (Text-Based Programming)
Ideale per: studenti della scuola secondaria superiore e universitari
I linguaggi testuali offrono maggiore controllo e sono fondamentali per chi vuole padroneggiare la robotica avanzata.
Linguaggi e ambienti comuni:
- Python:
- Molto usato per la robotica educativa (vedi: Raspberry Pi, EV3 con ev3dev, Jetson Nano)
- Ottimo per machine learning e AI
- Supportato da framework come Robot Operating System (ROS), OpenCV, PySerial
- Arduino IDE (C/C++):
- Standard per il controllo diretto di sensori e attuatori
- Altamente compatibile con schede microcontrollore come Arduino Uno, Nano o ESP32
- JavaScript + Node.js:
- Usato in progetti con interfacce web o con framework come Johnny-Five (robotica su Node.js)
C. Piattaforme di Simulazione e Sviluppo Avanzato
Ideale per: laboratori universitari o corsi tecnici avanzati
- ROS (Robot Operating System):
- Ambiente modulare e scalabile
- Richiede conoscenze avanzate di Linux e programmazione (Python/C++)
- Utilizzato in robot reali e simulazioni (es. Gazebo)
- Webots o V-REP / CoppeliaSim:
- Simulazione 3D realistica per testare algoritmi di navigazione e manipolazione
- Utile dove l’hardware è costoso o non disponibile
3. Interfacce e Ambienti Didattici
Alcuni robot sono dotati di interfacce software proprietarie, progettate per facilitare l’apprendimento:
- Lego Mindstorms EV3 / Spike Prime:
- Software ufficiale (visuale) e compatibilità con Python
- Thymio:
- VPL (Visual Programming Language) per i più giovani
- Supporta anche Blockly, Scratch e linguaggi testuali
- Makeblock (mBot, Codey Rocky):
- Software mBlock basato su Scratch con opzioni di transizione al codice Python
4. Consigli Pratici per l’Adozione
- Inizia dal visuale, poi passa al testuale: un percorso graduale permette agli studenti di consolidare i concetti.
- Scegli software multipiattaforma: garantisce compatibilità con vari dispositivi (Windows, Mac, Linux, Chromebook).
- Integra la simulazione: se non hai abbastanza robot fisici, usa simulatori per aumentare l’accessibilità.
- Valuta la documentazione e il supporto: un software ben documentato è più facile da insegnare e imparare.
5. Tabella Comparativa
| Software | Tipo | Livello scolastico | Richiede hardware specifico | Linguaggi supportati |
|---|---|---|---|---|
| Scratch + mBlock | Visuale | Elementari / Medie | Sì (mBot, Codey) | Blockly, Python |
| Arduino IDE | Testuale | Superiori / Università | Sì (Arduino, ESP) | C/C++ |
| Python + ROS | Testuale | Università | Sì (Jetson, Raspberry) | Python, C++ |
| Thymio VPL | Visuale | Primaria / Secondaria | Sì (Thymio) | VPL, Blockly, Python |
| Webots | Simulatore | Avanzato | No (opzionale) | Python, C++, MATLAB |
Conclusione
La scelta del software per robot didattici non è univoca, ma dipende dal contesto educativo e dagli obiettivi. Un buon percorso parte da ambienti semplici e visivi per arrivare a strumenti più potenti e flessibili, in modo che gli studenti possano crescere in autonomia e competenza tecnica. Investire nella formazione docente e nella scelta di piattaforme ben supportate è altrettanto cruciale quanto il robot stesso.
