Il corso mira a fornire agli studenti le competenze teoriche e pratiche per un utilizzo consapevole e avanzato degli strumenti digitali per l’elaborazione, l’analisi e la presentazione dei dati, in contesti sia individuali sia collaborativi. In particolare, gli studenti acquisiranno:

• padronanza nell’utilizzo professionale di software per l’elaborazione testi, la gestione di fogli di calcolo e la realizzazione di presentazioni multimediali;

• capacità di progettare e interrogare semplici database relazionali;

• competenze introduttive alla programmazione, con riferimento a linguaggi e ambienti di calcolo diffusi in ambito economico e scientifico;

• consapevolezza delle potenzialità e dei limiti delle tecnologie emergenti, con una prima esposizione ai concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale.

Il corso è articolato nei seguenti moduli tematici:

1. Strumenti avanzati per la produttività individuale

Utilizzo professionale dei principali applicativi per la gestione documentale, la realizzazione di presentazioni efficaci e l’elaborazione avanzata di dati mediante fogli di calcolo. Si approfondiranno funzionalità evolute per l’automazione, la gestione di contenuti dinamici e la personalizzazione dei formati.

2. Gestione e interrogazione di basi di dati

Elementi fondamentali dei database relazionali e introduzione alla progettazione concettuale. Creazione e interrogazione di basi di dati mediante interfaccia grafica e linguaggio SQL. Utilizzo di query di selezione, aggiornamento, accodamento e cancellazione.

3. Introduzione alla programmazione e al pensiero computazionale

Fondamenti di programmazione con riferimento a linguaggi moderni (ad es. Python, MATLAB). Strutture di controllo, funzioni, manipolazione di dati, algoritmi base e semantica. Applicazioni in ambito economico e scientifico.

4. Automazione dei processi e sviluppo di semplici applicazioni

Progettazione di macro e script per l’automazione di attività ripetitive in ambiente Office. Introduzione alla programmazione a oggetti e all’interazione tra applicazioni. Realizzazione di procedure personalizzate in ambienti integrati.

5. Integrazione tra strumenti digitali e gestione dei dati

Collegamento tra documenti, fogli di calcolo e database. Interazione tra applicazioni per il trattamento e lo scambio di dati, anche in ambiente web. Introduzione ai connettori standard (es. ODBC) per l’accesso a dati esterni.

6. Tecnologie emergenti e intelligenza artificiale

Cenni introduttivi ai concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Applicazioni base di strumenti di IA per l’analisi dei dati e la costruzione di modelli predittivi semplici.

Nessuna

• Conoscenza e capacità di comprensione

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito una solida conoscenza delle tecnologie informatiche di base e avanzate per la gestione e l’analisi dei dati, la strutturazione di contenuti digitali e la risoluzione di problemi attraverso strumenti software e linguaggi di programmazione. In particolare, comprenderanno il funzionamento dei principali ambienti applicativi, dei sistemi di gestione dei dati e dei fondamenti teorici della programmazione e dell’intelligenza artificiale.

  Lezioni frontali, esercitazioni pratiche e seminari tematici faciliteranno il raggiungimento di questi obiettivi.

• Conoscenza e capacità di comprensione applicate

  Gli studenti saranno in grado di utilizzare in modo autonomo e consapevole applicativi professionali per la produttività individuale, realizzare fogli di calcolo avanzati, costruire e interrogare database, progettare semplici algoritmi, sviluppare macro e script per automatizzare attività e comprendere le basi del calcolo scientifico. Saranno inoltre introdotti all’uso di strumenti di programmazione (Python, MATLAB) e alle applicazioni elementari dell’intelligenza artificiale.

  Tali competenze saranno sviluppate mediante esercitazioni individuali e di gruppo e attività laboratoriali.

• Autonomia di giudizio

  Gli studenti saranno in grado di integrare le competenze acquisite in contesti diversi, valutando con spirito critico le soluzioni più efficaci per trattare e organizzare le informazioni digitali, risolvere problemi computazionali o automatizzare procedure. Saranno in grado di riflettere autonomamente sull’uso degli strumenti digitali in relazione ai contesti applicativi.

  Tale autonomia sarà stimolata da discussioni guidate ed esercitazioni avanzate.

• Abilità comunicative

  Gli studenti svilupperanno la capacità di comunicare in modo chiaro e strutturato, utilizzando con proprietà il lessico tecnico-informatico relativo agli strumenti e ai linguaggi affrontati nel corso. Saranno in grado di presentare contenuti, analisi e soluzioni in forma orale e scritta, anche con il supporto di strumenti digitali.

  Le attività di esposizione degli elaborati, discussione in aula e uso di presentazioni multimediali contribuiranno al raggiungimento di questo obiettivo.

• Capacità di apprendere

  Gli studenti svilupperanno strategie di apprendimento autonomo per approfondire e aggiornare le conoscenze acquisite. Saranno in grado di affrontare nuove tecnologie e ambienti operativi con spirito critico e flessibile, e di trasferire quanto appreso in contesti interdisciplinari o professionali.

  Tali competenze saranno consolidate attraverso attività laboratoriali, esercitazioni autonome e produzione di elaborati personali.

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Il corso prevede un’estesa componente applicativa a supporto dell’apprendimento teorico. Per ciascun argomento trattato sono previste esercitazioni pratiche volte a consolidare le competenze acquisite e favorire l’autonomia operativa degli studenti. Le attività si svolgeranno prevalentemente in laboratorio, con l’impiego diretto dei software e degli ambienti di sviluppo analizzati a lezione.

Sono inoltre previsti esercizi da svolgere individualmente o in gruppo, anche in modalità asincrona, con il supporto di materiali integrativi.

Modalità didattiche

Il corso prevede l’impiego di diverse modalità didattiche, finalizzate a favorire un apprendimento attivo e progressivo:

• Lezioni frontali con introduzione teorica dei concetti fondamentali;

• Esercitazioni pratiche, con utilizzo diretto dei software e linguaggi trattati;

• Attività applicative da svolgere individualmente o in gruppo, anche al di fuori dell’orario di lezione;

• Analisi e sviluppo di casi ispirati a scenari reali, proposti dal docente o, su richiesta, dagli studenti;

• Seminari di approfondimento su tematiche specifiche o tecnologie emergenti.

Didattica innovativa

Il corso adotta un approccio didattico esperienziale e orientato al “learning by doing”. A complemento delle lezioni teoriche, per ciascun argomento vengono proposti casi applicativi ispirati a contesti reali o realistici, sotto forma di dataset, scenari operativi o problemi concreti. Gli studenti sono chiamati a implementare soluzioni pratiche utilizzando i software e i linguaggi introdotti nel corso.

Testi di studio

Il materiale didattico per i frequentanti, comprensivo di slide, dispense, esercitazioni e letture di approfondimento, è reso disponibile sulla piattaforma Moodle › http://blended.uniurb.it. 

Modalità di
accertamento

La valutazione finale consiste in una prova scritta composta da 30 quesiti a risposta multipla, ciascuno con una sola risposta corretta.

Criteri di valutazione

La prova mira a verificare:

• la padronanza dei concetti fondamentali affrontati nel corso;

• la capacità di applicare le conoscenze a situazioni operative e casi pratici;

• la precisione e l’appropriatezza nella selezione delle risposte.

Attribuzione del punteggio

• Ogni risposta corretta: 1 punto

• Risposte errate o non date: 0 punti

Il punteggio massimo è 30/30. La prova si intende superata con un punteggio pari o superiore a 18/30.

Gli studenti che ottengono un punteggio compreso tra 15/30 e 17/30 possono sostenere un colloquio orale integrativo, volto ad approfondire la comprensione dei contenuti e la capacità di applicazione.

Durata della prova scritta: 45 minuti.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

Modalità didattiche

Verrà fornito del materiale scaricabile alla pagina web del docente su Blended Learning http://blended.uniurb.it

Testi di studio

Il materiale didattico per i non frequentanti è lo stesso messo a disposizione dei frequentanti, comprensivo di slide, dispense, esercitazioni e letture di approfondimento, disponibile sulla piattaforma Moodle › http://blended.uniurb.it.

Modalità di
accertamento

La valutazione finale consiste in una prova scritta composta da 30 quesiti a risposta multipla, ciascuno con una sola risposta corretta.

Criteri di valutazione

La prova mira a verificare:

• la padronanza dei concetti fondamentali affrontati nel corso;

• la capacità di applicare le conoscenze a situazioni operative e casi pratici;

• la precisione e l’appropriatezza nella selezione delle risposte.

Attribuzione del punteggio

• Ogni risposta corretta: 1 punto

• Risposte errate o non date: 0 punti

Il punteggio massimo è 30/30. La prova si intende superata con un punteggio pari o superiore a 18/30.

Gli studenti che ottengono un punteggio compreso tra 15/30 e 17/30 possono sostenere un colloquio orale integrativo, volto ad approfondire la comprensione dei contenuti e la capacità di applicazione.

Durata della prova scritta: 45 minuti.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

L’esame potrà essere in lingua inglese su richiesta dello studente.