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Filosofia, Libri, Scuola, Storia, Web ...

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    Un interessante articolo pubblicato da Andrea Daniele Signorelli su Prismo il 31/01/2017, intitolato Il lato oscuro del machine learning. 

    Scheda articolo
    Argomento: l'utilizzo dell'I.A. per la risoluzione di problemi a partire da set di dati produce davvero "apprendimento"?
    Problema: quali sono le possibili conseguenze e i limiti delle varie forme di "machine learning" in quei casi cruciali in cui a tale procedura viene dato il compito di prendere decisioni?

    Machine Learning
    Molto interessante l'articolo di Andrea Signorelli perché riesce a spiegare cosa sia il "machine learning", perché e come venga impiegato e quali situazioni problematiche il suo utilizzo comporti.
    Inoltre l'esame delle problematiche connesse all'intelligenza artificiale e al machine learning, aprono interessanti punti di vista da cui guardare a temi tradizionali e cruciali in ambito educativo: cosa significa apprendere? Che cosa sono l'intelligenza e il pensiero? Cosa significa comprendere?

    Sovraccarico informativo e soluzione ingegneristica
    Le dimensioni dell'information overload, il sovraccarico di dati, sono tali che risulta impossibile ricavare dalla mole di dati conoscenze, soluzioni a problemi e decisioni operative. La soluzione "ingegneristica" e quella di affidarsi a sistemi di intelligenza artificiale, tale pratica e la ricerca teorica ad essa connessa vengono definite "machine learning". 
    Ma si può dire che questi sistemi apprendano realmente? Che comprendano? Che siano in grado di dare conto delle scelte che fanno?



    Due casi per capire
    Per comprendere importanza e dimensioni i questo problema riporto due casi citati da Andrea Signorelli:
    1. Nel 2015 il sistema di riconoscimento delle immagini di Google è incappato in un delicato problema: taggava le persone di colore come "gorilla". Non si è riusciti a capire perché l'algoritmo fosse giunto a questa erronea conclusione. L'unica soluzione è quindi stata quella di "vietare" all'algoritmo di classificare qualunque cosa come "gorilla".
    2. "Se l’algoritmo che guida un’auto dovrà decidere se investire un bambino che si è gettato all'improvviso in mezzo alla strada oppure sterzare di colpo con il rischio di ferire gravemente l’autista e i passeggeri", non sarà il caso di sapere perché l'auto abbia preso una determinata decisione? Eppure questo non è, al momento, possibile.
    I due esempi rendono abbastanza chiara quale sia la posta in gioco e quale il peso e il significato dei problemi che l'approccio ingegneristico ponga.

    Cura dei contenuti
    Esiste un'altra via per affrontare il problema dell'overload informativo? Esiste, ma i suoi scopi non sono esattamente gli stessi. Si tratta di quella che viene definita "content curation" e che è una via umanistica, non nel senso delle scienze umane (secondo la provinciale e superata dicotomia che contrappone scienze umane e scienze della natura), ma nel senso che è basata sull'uomo e non sulla macchina. Non, però, sull'uomo inteso come singolo individuo in competizione con gli altri, ma parte di un tutto: l'intelligenza collettiva. Il paradigma del "prendersi cura" implica che la cura sia reciproca, cura di sé e cura dell'altro si richiamano e rimandano necessariamente l'una all'altra, come due opposti complementari eraclitei.

    Due vie destinate a contrapporsi?
    Cura dei contenuti attraverso l'intelligenza collettiva e intelligenza artificiale sono forse due vie destinate a contraddirsi in eterno? È immaginabile un'intelligenza collettiva in cui uomo e macchina possano dialogare? Se non sarà così non ci aspetta un bel futuro.
    L'etica deve entrare nel mondo dell'I.A. e del machine learning. Chi ricorda le tre leggi della robotica di Isaac Asimove i racconti che hanno come protagonista Susan Calvin, forse può apprezzare tale conclusione meglio di altri.

    Link Utili
    1. sulle tre leggi della robotica: Wikipedia, Tre leggi della robotica;
    2. articoli di Robin Good sulla content curation;
    3. Intelligenza collettiva: una raccolta di webinar, articoli, interviste su intelligenza collettiva realizzata con Pearltrees:
    4. riassunto del libro di Levy Intelligenza collettiva;
    5. Andrea Signorelli, Le origini dell'intelligenza artificiale.

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    Jonathan Basile e La Biblioteca di Babele
    Ispirandosi al celebre racconto fantastico di Jorge Luis BorgesLa biblioteca di Babele, Jonathan Basile, scrittore americano, si è cimentato con successo nell'impresa di ricreare sul web la labirintica biblioteca che può ora essere consultata da tutti in un sito “infinito”: Library of Babel.

    La Biblioteca su Internet
    Ora la biblioteca esiste su Internet e si può esplorare senza dover attraversare gli infiniti esagoni. Jonathan Basile, con l’aiuto di alcuni amici programmatori, ha creato un programma di soli 50 Megabyte, che permette di generare tutti i libri della biblioteca
    In un articolo comparso su La Stampa Cultura del 22/05/2015, intitolato La “biblioteca totale” di Borges realizzata al pc, Pablo Lombó presenta il progetto dello scrittore americano.
    In una intervista comparsa su Flavorwire il 23/04/2015 e intitolata Brooklyn Author Recreates Borges’ Library of Babel as Infinite Website, Basile dichiara che il suo babelico labirinto digitale è “il tentativo di ricostruire virtualmente il mondo del racconto di Borges”. Nell’intervista Basile racconta come gli sia venuta l’idea di ricreare online la biblioteca di Babele, in che modo abbia lavorato, quali siano le implicazioni letterarie e filosofiche della sua biblioteca online.

    Il sito
    Una volta nella home page della Library of Babel, è possibile esplorare la biblioteca in diversi modi utilizzando le prime 4 voci dei menù, nell’ordine abbiamo:
    • Sfoglia: questa funzione permette di individuare uno degli innumerevoli esagoni e decidere quale volume leggere, scegliendo parete, scaffale e volume. Gli esagoni sono riprodotti seguendo le indicazioni di Borges: 4 pareti, 5 scaffali per parete e 32 volumi per scaffale. Gli esagoni sono definiti attraverso combinazioni di numeri e lettere che si possono digitare a caso nella casella di ricerca o si può scegliere l’esagono dall’interminabile lista che viene proposta.
    • Cerca: si può cercare un testo inserendo nel box di ricerca fino a 3200 caratteri, quelli da cui è formata una pagina intera. Sono ammesse le 22 lettere dell’alfabeto e la virgola, il punto e lo spazio. Potrete cercare il vostro nome, nella biblioteca ci sarà.
    • A caso: potete anche cercare a caso, cliccando su Random ci comparirà una delle tante pagine della biblioteca.
    Qualsiasi cosa immaginiamo, qualsiasi nostro pensiero, anche il più assurdo, sarà nella biblioteca e potremo leggervelo. Se scriviamo un racconto e poi lo cerchiamo nella biblioteca, scopriremo che vi era già, prima ancora che lo scrivessimo e che sono presenti indefinite versioni di esso.

    Eril Desmazieres - Library of Babel
    Un Percorso: la biblioteca di Babele sul Web
    • Intervista a Jonathan Basile comparsa su Flavorwire il 23/04/2015 e intotolata Brooklyn Author Recreates Borges’ Library of Babel as Infinite Website. Basile vi descrive la sua esperienza, come abbia proceduto nel “trasferire” la biblioteca di Babele sul Web, quali siano state le difficoltà incontrate e quali implicazioni letterarie e filosofiche il progetto presenti.
    • Leggere il racconto di Borges in rete: il racconto di Borges può essere letto in italiano digitando su un qualsiasi motore di ricerca titolo e autore, si arriverà, prima o poi, al testo del racconto. È anche possibile trovare su Youtube alcuni video in cui il racconto viene letto in italiano
    • La biblioteca di Babele e i paradossi dell’infinito: un interessante articolo di Giulio NapoleoniL’infinito non è di questo mondo. La Biblioteca di Babele e l’universo esamina il paradosso dell’infinito che si annida nelle gallerie della biblioteca: Il contrasto di fondo, che produce il paradosso, risiede nella finitezza della Biblioteca rispetto alla presumibile infinità di cose/eventi che possono essere descritti, espressi, narrati, teorizzati.
    • Il prevalere del non senso nella biblioteca di Babele: Un intervento di Achille Varzi intitolata Il libraio, lo scrittore, la biblioteca di Babele, in cui l’autore cerca di dare un senso più preciso all’affermazione per cui nella biblioteca di Babele ci sono tutti i libri possibili, anche quelli totalmente privi di senso. Varzi prova a calcolare il numero di alcuni di questi libri “senza senso”, il risultato è tremendo, i libri dotati di senso rispetto a quelli insensati sono in numero infimo.
    • Sarebbe possibile costruire la Biblioteca di Babele? Sulle incongruenze architettoniche e le imprecisioni del racconto di Borges consiglio la lettura dell’articolo comparso su Repubblica.it il 30/05/2015 e intitolato La Biblioteca di Babele? Borges sbagliava i calcoli, in cui Michele Mari presenta il libro di Renato GiovannoliCome costruire la biblioteca di Babele, con una premessa di Stefano Bartezzaghi
    • La biblioteca in immagini: chi volesse vedere la biblioteca di Babele tradotta in immagini, può visitare questa pagina del sito Warnock Fine Arts che presenta Onze Estampes volume in cui sono raccolte le immagini realizzate da Eric Desmazieres per illustrare la biblioteca di Babele di J. L. Borges
    • La storia di Multivac: su Multivac e le vicende che lo vedono protagonista nei racconti di Isaac Asimov cosiglio la lettura di questo post pubblicato il giugno del 2015 si informazione consapevole: Le “profezie” di Asimov sull’era dei computer e di Internet nel 1958.
    • Information Overload: Per documentarsi sul tema sovraccarico informativo e cognitivo si può consultare la seguente racconta realizzata con Pearltrees e che comprende articoli, infografiche, interventi su questo argomento: Information Overload e Big Data.

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    In un recente intervento sul suo blog con il titolo Non si programma PER competenze, Gianni Marconato interviene sulla questione della "didattica per competenze" che in questi ultimi anni ha dato luogo a vari sviluppi. Tra questi alcuni presentano interessanti applicazioni in ambito didattico, si tratta di quei casi in cui la competenza è vista come traguardo di lungo periodo del processo formativo e "punto d'appoggio" su cui fare leva per operare significativi cambiamenti nella didattica tradizionale avendo cura di superare la mera trasmissione passiva del sapere per creare situazioni didattiche in cui gli studenti siano posti in grado di "mettere alla prova" le proprie conoscenze e capacità: apprendimento significativo, compiti autentici, apprendimento per problemi, costruzione collaborativa delle conoscenze, ricerca - azione, etc. Si tratta mettere in pratica una strategia che utilizzando metodologie e approcci già teorizzati e sperimentati da lungo tempo, li sappia coniugare con i saperi disciplinari e orientare verso la competenza assunta come meta di lungo periodo e sviluppo della persona competente.

    La religione della competenza
    Esiste un'altro modo di intendere la competenza, che in molti ambienti, anche ministeriali, è maggioritario e che la trasforma in oggetto di culto, generando una sorta di "religione della competenza". Si tratta di una mossa metafisica in cui la competenza viene sostanzializzata, trasformata in entità autonoma che può essere assunta quale oggetto di programmazione e/o progettazione didattica, andando a porsi come alternativa alla immonda e vetusta didattica disciplinare

    La competenza come costrutto complesso
    In realtà la competenza è un costrutto complesso, frutto di un processo sistemico di lungo periodo risultante dall'interazione e integrazione di molteplici variabili: i saperi disciplinari e le capacità cognitive e metacognitive, le abilità, le esperienze e il sapere esperto, l'intelligenza emotiva, l'interazione con gli altri, etc.. Come rileva Gianni Marconato nel suo articolo: La “competenza”, pertanto, non consiste in un’entità originale, ma è la risultante combinatoria di “risorse” di differente natura: conoscenze, abilità cognitive, metacognitive, personali, sociali…
    Risultato di questa impostazione è che la competenza non si pone come alternativa al sapere disciplinare, come implicito in alcune proposte che vorrebbero abolire le discipline per passare a una mal compresa "didattica per competenze". 
    L'assunzione della competenza nella pratica didattica significa, come sostiene Gianni Marconato: "programmare e lavorare sul piano didattico intenzionalmente, puntando agli effetti nel lungo periodo della didattica quotidiana ancorata alle discipline".

    Dalla parodia alla realtà
    La messa in opera della visione sostitutiva della didattica per competenze, prevede inoltre una forma di riduzionismo caricaturale, per cui tanto le competenze quanto i saperi disciplinari sono ridotti a stereotipi banali e semplicistici, ingenue deformazioni di quello che in realtà sono.
    La didattica disciplinare viene ridotta a un ammasso informe di nozioni che vengono passivamente trasmesse e insaccate nella mente di studenti e studentesse.
    Nessun sospetto che i saperi disciplinari siano qualcosa di un tantino più complesso e attraverso cui si debba passare se si vuole poi arrivare alla multi - inter - trans - disciplinarietà. I saperi disciplinari hanno un proprio statuto epistemologico complesso, delle articolate strutture logiche e procedurali, un lessico e un dominio semantico raffinati, offrono ipotesi e teorie interpretative piuttosto elaborate. Tutto questo non è  certo riducibile a un ammasso di nozioni da mandare a memoria.
    Della meccanica riduzione delle competenze a mero "saper fare", una sorta di praticoneria che già Platone condannava come un "fare senza capire", si è già detto.
    Consiglio a chi volesse approfondire l'argomento di consultare il lungo articolo di Gianni MarconatoLa competenza tra desideri e realtà, pubblicato su Ricercazione 2/2017 e di leggere il saggio di Massimo Baldacci, Curricolo e competenze, Mondadori, 2010.


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    I Big Data
    La matematica è un'opinione? Cosa sono i Big Data e con quali metodi vengono processati? Che algoritmi con quali modalità vengono processati? Quale statuto epistemologico e conoscitivo possiedono gli algoritmi che vengono adoperati per estrarre informazioni dai dati? Quali sono i pericoli e i problemi cui la costruzione algoritmica della realtà digitale produce? Come avviene la profilazione delle nostre identità digitali? Le informazioni ricavate mediante l'uso degli algoritmi costituiscono una rappresentazione oggettiva della realtà?
    Si tratta di domande cruciali che costituiscono una delle principali problematiche della ricerca filosofica da sempre, con la novità che ora i dati di cui si parla on sono quelli percepiti dal soggetto umano, ma sono i dati prodotti nell'ecosistema digitale i cosiddetti Big Data. Con il termine Big Data si fa riferimento a una mole di dati talmente ampia da trascendere qualsiasi capacità di analisi, non solo le capacità di analisi della mente umana, ma anche quelle dei sistemi hardware e software utilizzati per elaborare i dati in un periodo di tempo ragionevole. Non esiste una dimensione precisa che definisca i Big Data perché le capacità di calcolo aumentano progressivamente, ma non sono comunque in grado di gestire la crescita esponenziale dei dati strutturati e non strutturati che "eccedono le capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire e analizzare" (McKinsey Global Institute). 


    Big Data e Information Overload
    La crescita dei dati  ha prodotto il cosiddetto information overload o sovraccarico informativo, solo negli ultimi due anni c'è stato un aumento del 90% dei dati prodotti. La crescita dei dati non è solo dovuta ad un aumento della loro "quantità", secondo il modello delle 3V di Doug Laney, la crescita dei dati si misura secondo tre dimensioni:
    • Volume: quantità dei dati prodotti ogni secondo;
    • Varietà: tali dati sono eterogenei, strutturati, destrutturati di differenti formati (testi, video, immagini, disegni, audio, mail, etc.);
    • Velocità: la velocità con cui i dati vengono prodotti è in continuo aumento.

    Alla crescita dei dati corrisponde la necessità per i sistemi (umani, aziendali, sociali, politici, culturali, etc.) di ottenere da questi dati delle informazioni utilizzabili. Non solo i dati aumentano per volume, varietà e velocità, ma abbiamo bisogno di ricavare sempre più informazioni da questi dati e in tempi sempre più ristretti.

    Big Data Analisys
    La Big data Analisys, ampiamente utilizzata in ogni ambito economico ma anche politico e scientifico, ma indirettamente anche nella vita quotidiana di ciascuno di noi, è l'insieme di metodi e procedure tramite le quali acquisire informazioni utili dai dataset (basi di dati) allo scopo di  interpretare e descrivere il passato (descriptive analytics), predire il futuro (predictive analytics) o raccomandare azioni (prescriptive analytics), Wikipedia, Big Data, Cilco di vita.
    Per ricavare informazioni sono stati sviluppati diversi approcci:
    • Data Mining: tecniche per estrarre le informazioni dai dati attraverso procedure automatiche di tipo algoritmico. Consiste in un trattamento matematico e statistico dei dati alla ricerca di correlazioni e schemi per prevedere determinati comportamenti. Ad esempio conoscendo il comportamento medio dei clienti di una compagnia telefonica cerco di prevedere quanto spenderà il cliente medio nell'immediato futuro, Wikipedia, Data Mining.
    • Machine Leraning: o apprendimento automatico, è l'insieme di tecniche che utilizza metodi statistici per migliorare l'efficacia di un algoritmo nell'identificazione di modelli e schemi in un insieme di dati. Si tratta di un approccio computazionale basato su reti neurali artificiali, che consente agli algoritmi di apprendere informazioni da una base di dati e effettuare delle predizioni attraverso la produzione di modelli basati su campioni. Esempi di questo tipo sono le pubblicità personalizzate che compaiono nelle nostre pagine web, i sistemi di filtraggio delle email per bloccare lo spam, etc.
    • Basi  di dati: si tratta dio un sistema per memorizzare e gestire dati strutturati e omogenei in ambito informatico, è l'equivalente digitale di un archivio o schedario cartaceo.

    La mappa non è il territorio
    Gregory Bateson, in Mente e natura, intitola due paragrafi con queste frasi: "la mappa non è il territorio e il nome non è la cosa designata", "Non esiste esperienza oggettiva".  I due signori dell'immagine non potranno prendere un caffè in un bar delle ramblas, né corrono il rischio di essere investiti da un auto. Nella carta di Barcellona sopra la quale si trovano non esistono bar né automobili. La carta è un modello, una rappresentazione semplificata della realtà che non va confusa con la realtà stessa. Questa caratteristica è propria di qualsiasi sistema di rappresentazione /o conoscenza della realtà, dalle più raffinata teorie fisiche ai più banali luoghi comuni, si tratta sempre di rappresentazioni non oggettive e semplificate della realtà che spesso scambiamo con la realtà e in questi casi si generano comportamenti stupidi o pericolosi o illusori, cosa diremo se uno dei due uomini della foto volesse tuffarsi nel mare raffigurato nella cartina con il colore blu?
    La stessa cosa vale anche per gli algoritmi, anch'essi costituiscono una rappresentazione semplificata della realtà che viene ricostruita in base a determinate scelte relative ai criteri e alle variabili da considerare e a quelle da scartare, al peso da dare ai vari criteri scelti, etc. Vale anzi proprio il contrario, chi elabora e utilizza questi algoritmi li costruisce basandosi sui pregiudizi della propria professione, del settore in cui opera o sui pregiudizi dominanti in una certa società e in una certa epoca. 


    Armi di distruzione matematica
    Questa lunga introduzione per presentare la recensionedi Rosario Paone al libro di Cathy O’Neill Armi di distruzione matematica (Bompiani, 2018). Cathy O'Neil è una scientist analyst che ha studiato e lavorato nell'ambito della analisi dei Big Data e che mette sull'avviso dei pericoli che si corrono qualora si dimentichi che gli algoritmi non costituiscono una conoscenza oggettiva ma sono opinabili, sono il risultato di un'interpretazione dei dati basata su valori, ideologie, stereotipi e pregiudizi. Non si tratta di una "denuncia da poco", dal momento che la Big Data Analisys regola e regolerà sempre di più tutti gli aspetti della vita sociale e individuale: acquisti, servizi, assicurazioni, investimenti, assunzioni, licenziamenti, retribuzioni, selezioni, ma anche la morale, i valori umani, il bene comune, etc.

    La recensione di Rosario Paone
    Nell'introduzione ho cercato di fornire alcune conoscenze schematiche per meglio affrontare la lettura dell'ottima recensione di Rosario Paone al libro della O'Neill di cui sono venuto a conoscenza grazie al blog di Gabriella Giudici. Il titolo dell'articolo di Rosario Paone è "Armi di distruzione matematica: come il mito dell’oggettività dei numeri rischia di rovinarci la vita" ed è stato pubblicato su Letteraturaenoi il 10/10/2018.
    L'intervento di Paone riprende le tesi principali esposte nel lavoro di O'Neill ed è incentrato su tre punti principali:
    1. La potenza del linguaggio matematico;
    2. Un esempio della parzialità e del carattere non oggettivo degli algoritmi per l'analisi dei Big Data costituito dai ranking di scuole e università che imperversano in tutto il mondo, vedi i testi Invalsi o Eduscopio, il ranking messo a punto dalla fondazione Agnelli per stilare una "classifica delle scuole";
    3. Quando gli algoritmi diventano armi di distruzione matematica: gli algoritmi matematici per l'analisi dei Big Data diventano armi di distruzione (e manipolazione) di massa quando chi ne fruisce non presta attenzione alla sostanziale differenza tra modello e realtà.
    L'ultimo è il punto decisivo e per chiarire il concetto O'Neill suggerisce che ci si ponga, socraticamente, tre tipologie di domande a proposito dell'oggettività delle informazioni ottenute:
    1. C'è una chiara consapevolezza del modello con cui sono costruite le procedure algoritmiche? Ovvero: sono chiare "le finalità dello strumento, il fatto stesso che sia stata operata una modellizzazione, l’algoritmo, ovvero le regole, alla base della modellizzazione)? Se non c’è questa consapevolezza, allora siamo di fronte a un’Arma di Distruzione Matematica (ADM)."
    2. Il modello è in contrasto con l'interesse di alcuni soggetti? L'esempio è quello dei casi segnalati dalla O'Neill di insegnanti licenziati per lo scarso rendimento nei test scolastici Usa, scarso rendimento dovuto, in realtà, al fatto che non avevano fatto copiare gli studenti come i colleghi che li avevano preceduti. 
    3. Il sistema può scalare? Può cioè essere esteso da un ambito più ristretto a un ambito più generale? Si può mettere in relazione l'andamento scolastico con la provenienza regionale o con l'etnia o classe di appartenenza? Questo punto e il precedente possono produrre problemi di tipo etico.
    Interessante notare che, una volta affermato l'utilizzo di sistemi di ranking come quelli presenti nell'ambito della formazione scolastica e universitaria, coloro che operano nel settore tendono a conformare il loro comportamento ai criteri di modellizzazione sui quali è costruito l'algoritmo e ciò produce il rafforzamento dell'illusione di oggettività che ad esso viene ingenuamente riconosciuta.
    In conclusione siano i benvenuti gli algoritmi a condizione di non scambiare le informazioni che grazie ad essi otteniamo per verità oggettiva perché la matematica può essere un'opinione e può produrre manipolazione.

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    La trilogia dell'odioè l'espressione con cui ci si riferisce a tre storie illustrate per ragazzi che costituivano altrettanti manuali per l'educazione all'odio nei confronti degli ebrei nel terzo Reich.
    In un articolo dal titolo La trilogia Sturmer, educare all'odio, l'antisemitismo nazista in tre libri per ragazzi, pubblicato su Amedit (Amici del Mediterraneo), rivista trimestrale di cultura, il 3/10/2018, Massimiliano Sardina ricostruisce questa singolare e tremenda vicenda prendendo spunto dal saggio curato da Ivano Palmieri,Educare all'odio, Cierre Edizioni, 2018.

    copertina del saggio a cura di Ivano Palmieri, "Educare all'odio"
    Le 3 storie illustrate
    I tre volumi vengono pubblicati dalla casa editrice Der Sturmer di proprietà di Jiulius Streicher, nazista della prima ora e fortemente antisemita. A partire dal 1936 la casa editrice pubblica tre libri illustrati per bambini che hanno grande diffusione nelle scuole tedesce:
    Cliccando sui link potrete accedere ai testi e alle illustrazioni dei tre libri (testi in inglese).

    La Judenfrage e l'educazione dei bambini
    Inculcare il senso di appartenenza per il proprio gruppo, la comunità ariana - tedesca, è tutt'uno con il disprezzo verso il "nemico": gli ebrei. Oggetto di pregiudizio razzialmente giustificato, gli ebrei sono il capro espiatorio per eccellenza, è l'odio per l'ebreo che, nell'ideologia nazionalsocialista, cementa la comunità di popolo ariana. La Judenfrage, la questione ebraica, è la sfida fondamentale che occorre vincere per ripristinare la purezza del sangue ariano e superare la crisi del popolo tedesco.
    La scuola si mobilita massicciamente, vengono introdotte nuove discipline come l'igiene razziale, la storia viene riscritta dal punta di vista della teoria razziale nazista e anche l'immaginario viene sistematicamente ridefinito. È il caso di questi Kinderbucher, l'ebreo prende il posto dell'orco, della strega, della matrigna, è il cattivo che va eliminato se non vogliamo che elimini noi.
    L'antisemitismo costituisce il culmine, la finalità principale del sistema educativo, il principale strumento per garantire la salvezza della razza ariana dal complotto giudaico che, tramite la mescolanza del sangue e gli strumenti economico- finanziari, mira a distruggere la Germania e il popolo tedesco.
    Massimiliano Sardina ricostruisce efficaemente il contesto storico - culturale nel quale inquadrare la strategia educativa e narrativa dell'odio veicolata da questi libri per bambini. L'ebreo è l'assolutamente altro, l'inassimilabile, il rapporto è "o noi o loro", non esiste una terza possibilità. Così ne Il fungo velenoso una madre si rivolge alla sua figlioletta: «…Figlia mia, l’Ebreo non è umano come noi. Il suo dio è il denaro. E per accumulare denaro, è pronto a qualsiasi crimine. Non si dà pace, finché non si trova seduto su un bel sacco di denaro (…) E con questo denaro ci renderà tutti schiavi, o ci distruggerà; con questo denaro, si impadronirà del mondo


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