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Figura 7.12 - Mappa percettiva delle funzioni dell’ICT coordinator (León-Jariego et al., 2020, p. 7).
In un secondo momento la mappa è stata realizzata raf.gurando come punti i rispondenti (algoritmo INDSCAL); la cluster analysis gerarchica (metodo di Wards) condotta sulle coordinate ottenute nel MDS ha identi.cato una soluzione con tre gruppi di coordinatori con simili punti di vista sulle proprie funzioni (Figura 7.13). Considerando l’interpretazione data agli assi, vediamo che:

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  il cluster 1 (n = 13) è nel quadrante attività d’aula/compiti complessi. La funzione percepita dai coordinatori in questo quadrante è quella di promuovere l’uso delle tecnologie in classe;
  
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  il cluster 2 (n = 49), il più numeroso, è nel quadrante attività d’aula/compiti semplici. La funzione percepita è quella di supportare l’uso delle tecnologie in classe;
  
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  il cluster 3 (n = 11) è nel quadrante scuola/compiti complessi. In questo caso la funzione percepita è la piani.cazione e gestione dei dispositivi tecnologici nella scuola.
  

La diversità nel modo di pensare il proprio ruolo da coordinatori è stata ulteriormente studiata attraverso la somministrazione di interviste semi-strutturate ad alcuni coordinatori estratti da ciascun cluster con lo scopo di giungere a suggerimenti operativi per le policy e per i percorsi di formazione degli ICT coordinator.

Figura 7.13 - Risultati della cluster analysis sulle posizioni degli ICT coordinator (León-Jariego et al., 2020, p. 11).
Andiamo oltre con lo studio di Ernesto López-Gómez e colleghi (2020) che mostra l’uso del MDS in uno studio psicometrico. Nel caso qui citato, gli autori intendono ragionare sul tema del tutorato in ambito universitario. L’orientamento, il placement, la piani.cazione dello studio, il mentoring, il supporto tecnico sono alcuni dei servizi di tutorato più evidenti e diffusi nei contesti dell’alta formazione. Si tratta di attività dilazionate nel tempo per l’intera durata del percorso universitario e che possono essere legate a tre aree: l’area personalesociale, l’area accademica e l’area professionale. Sulla base di queste aree e dello studio della letteratura, gli autori hanno costruito un questionario di 51 domande (17 per ciascuna area) sottoposte poi a 18 esperti per una validazione di coerenza, rilevanza, chiarezza e completezza secondo il metodo Delphi. Le domande chiedevano quanto ciascun item del modello di tutorato proposto risultasse importante (come dovrebbe essere) e applicato (come è) con valutazioni in una scala Likert a 6 livelli. Hanno risposto al questionario 569 professori e 679 studenti. I valori dell’alpha di Cronbach hanno confermato la consistenza interna dell’intero questionario e di ciascuna sezione (valori superiori a 0,90). L’analisi psicometrica del questionario è stata condotta usando in due tempi diversi la cluster analysis e il MDS. Dalla cluster analysis è stata presa in considerazione una soluzione con 6 cluster che dividono in due le tre aree con cui è stato costruito il questionario. Nel MDS PROXSCAL con stress (Normalized Raw Stress) pari a 0,06820, la vicinanza fra gli item nel piano cartesiano (Figura 7.14) ha permesso di rilevare 5 aree di cui quella con i punti in rosso potrebbe essere ulteriormente scomposta in due. La distribuzione degli item in gruppi coincide nei risultati delle due tecniche. La suddivisione in due parti degli item di ciascuna area mostra una distinzione fra item che fanno riferimento a un supporto pratico su servizi, attività, regolamenti, prospettive lavorative e item che si riferiscono alla funzione di consiglio, guida e coaching. Lo studio rileva le funzioni del tutorato all’università aspirando in seguito a costruire un modello.