Teaching code

4S02405

Teacher

Gaetano Bruno Ronsivalle

Coordinator

Gaetano Bruno Ronsivalle

Credits

6

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

Period

Sem. 1A dal Sep 27, 2021 al Nov 6, 2021.

Lessons timetable Moodle Seminars 0

Learning outcomes

General aims : Knowing and understanding methods of research and measurement of psychological phenomena related to the individual, interpersonal relationship and groups Specific learning objectives:  define the fundamental concepts of computer science  describe the functionality of the Office Automation  describe the applications of computer science in the knowledge society  illustrate the fundamental concepts and tools of multimedia  illustrate multimedia applications in communication and entertainment  define the principles of Multimedia Learning by Mayer  describe the characteristics of online teaching and mobile learning  describe the different formats and characteristics of digital andmultimedia contents  illustrate the functions of a Learning Management System (LMS)  designe and implement a LO, Learning Object linked to the gamefication.

Program

STRUTTURA DEL CORSO

Parte prima: Informatica e multimedialità

- Concetti principali: hardware, software, algoritmi, sistemi operativi, applicativi, usabilità e accessibilità
- Applicazioni dell’informatica nella società contemporanea: Office Automation, software gestionali, automazione industriale, E-Government, Robotica e Intelligenza Artificiale
- Data Science, Big Data e processi di digitalizzazione nelle organizzazioni
- Internet, Web, motori e strategie di ricerca, Cloud Computing e Social Network
- Cybercrime e sicurezza informatica: tipologie di malware, software antivirus (server e client)
- Tecnologie multimediali e formati digitali: trattamento del testo e delle immagini, editing di audio/video
- Applicazioni della comunicazione multimediale: presentazioni, intrattenimento online, videogame (2D/3D); modelli di Realtà Virtuale, Realtà Aumentata e Video 360

Parte seconda: Tecnologie informatiche e sviluppo delle risorse umane

- Principi generali di Instructional Design e Multimedia Learning
- Dispositivi hardware per e-learning e m-learning, visori e sensoristica
- Digital Learning: Web Tutorial, Edugame e simulazioni online
- Software per la gestione di Webinar, Webcast e aule virtuali interattive
- Nuove tecnologie a supporto dei processi di mappatura delle competenze, di assessment, di selezione e valutazione delle risorse umane: strumenti basati su algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Piattaforme LMS/LCMS per la didattica a distanza e ambienti “social” per l’apprendimento collaborativo

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ATTIVITÀ DIDATTICHE

Le lezioni si articolano in momenti di didattica frontale e analisi di casi applicativi mediante il supporto di strumenti multimediali (slide, video, frammenti audio, grafici, infografica, animazioni, applicativi in modalità demo). Sono inoltre previste alcune testimonianze ed esercitazioni guidate per l’approfondimento delle buone prassi nella gestione degli strumenti del Web e dei Social Network a scopo formativo e didattico.

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MATERIALE DIDATTICO ONLINE

Il materiale didattico del corso è disponibile e consultabile in modo asincrono nell’ambiente online dedicato all’insegnamento nella piattaforma Moodle di Ateneo.

Bibliography

Examination Methods

L’esame (per frequentanti e non frequentanti) si articola in due step:


STEP 1: PROVA SCRITTA (OBBLIGATORIA)

Prova scritta obbligatoria per la verifica delle conoscenze relative ai contenuti del percorso generale. In particolare, è prevista la somministrazione di un questionario digitale composto da item (domande) di diversa tipologia (scelta multipla, completamento, corrispondenza, mappa concettuale), corrispondenti agli obiettivi didattici fondamentali del programma. La soglia minima di superamento della prova scritta è pari al 60% ed equivale al voto di 18/30.


STEP 2: PROVA (FACOLTATIVA) ORALE o PRATICA

Prova (facoltativa) (Step 2.A.) orale o (Step 2.B.) pratica (consegna elaborato su Moodle). L’accesso alla prova è subordinato al superamento dell’esame scritto (Step 1) e permette di conseguire da 0 a 6 punti aggiuntivi su 30. I punti eccedenti il valore massimo (30) saranno automaticamente convertiti nella “lode”.

Gli studenti possono scegliere solamente una delle seguenti opzioni:

Step 2.A.
Colloquio orale per la verifica delle conoscenze acquisite attraverso lo studio di uno a scelta dei seguenti testi:
- J. Kaplan, Intelligenza artificiale. Guida al futuro prossimo. Luiss University Press, 2017
- S. Ozdemir, Data Science: guida ai principi e alle tecniche base della scienza dei dati. Apogeo, 2017
- D. Heaven (a cura di), Macchine che pensano. La nuova era dell'intelligenza artificiale. Dedalo, 2018
- N. Bostrom, Superintelligenza: Tendenze, pericoli, strategie. Bollati Boringhieri, 2018
- E. Finn, Che cosa vogliono gli algoritmi? L'immaginazione nell'era dei computer. Einaudi, 2018
- R. Baldwin, Rivoluzione globotica. Globalizzazione, robotica e futuro del lavoro. Il Mulino, 2020

Step 2.B.
Progettazione e realizzazione di un breve video digitale su un argomento concordato con il docente.