Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Tipologia di Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Languages, Literatures and Digital Culture - Immatricolazione dal 2025/2026Nei piani didattici di ciascun Corso di studio è previsto l’obbligo di conseguire un certo numero di CFU di tipologia D e di tipologia F.
CFU D (attività a scelta dello studente)
I CFU D possono essere acquisiti mediante:
- insegnamenti non obbligatori nel proprio piano didattico (previa approvazione del Presidente del Collegio didattico per insegnamenti non selezionabili in autonomia)
- attività accreditate dal Collegio didattico
- competenze linguistiche (diverse o ulteriori) rispetto a quelle obbligatorie
- tirocini o stage
- TALC (competenze trasversali).
Il numero di CFU D va calcolato complessivamente sull’intero triennio/biennio e non è legato all'annualità.
Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Nota bene: i corsi TALC sono riconosciuti solo come CFU D.
Contamination Lab
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. PER I LAUREANDI: Si raccomanda ai laureandi delle sessioni di novembre e marzo/aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico (cui loro non risultano iscritti), essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Le attività formative svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non danno luogo a riconoscimento di CFU.
CFU F
I CFU F sono solitamente relativi ad abilità informatiche, competenze linguistiche, stage e tirocini, attività utili all’inserimento nel mondo del lavoro e altre attività accreditate come tali dal Collegio Didattico. Nel corso di laurea magistrale in Languages, Literatures and Digital Culture sono previste le seguenti tipologie:
curriculum Languages and Literatures:
• 6 CFU per Teaching Lab (incluso tirocinio/project work)
• 6 CFU per ulteriori attività
curriculum Digital Culture:
• 6 CFU per laboratori
• 6 CFU per Digital Lab (incluso tirocinio/project work)
Le eventuali attività di stage sono finalizzate a far acquisire allo studente una conoscenza diretta in settori di particolare utilità per l’inserimento nel mondo del lavoro e per l’acquisizione di abilità specifiche d’interesse professionale.
Per scoprire tutte le attività didattiche accreditate dal Collegio didattico clicca qui
Computational thinking (2024/2025)
Codice insegnamento
4S010869
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II semestre (Area Lingue e letterature straniere) dal 17 feb 2025 al 24 mag 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
In questo corso gli studenti e le studentesse apprenderanno il Computational Thinking, il processo di analisi, di formulazione e di risoluzione di un problema tramite strumenti computazionali. Al termine del corso gli studenti e le studentesse: apprenderanno il background storico e teorico del Computational Thinking; conosceranno i principi alla base del problem solving computazionale; saranno in grado di comprendere le capacità dei computer, di formulare problemi che possano essere risolti usando un computer, e di progettare algoritmi che un computer possa eseguire.
Prerequisiti e nozioni di base
Il corso può essere seguito da tutte le persone con una conoscenza di base della matematica. Sebbene sia preferibile avere una conoscenza o pratica pregressa delle basi dell'informatica o della programmazione, non vi sono requisiti sostanziali per questo corso.
Programma
Il pensiero computazionale è un approccio alla risoluzione dei problemi radicato nei concetti dell'informatica, mirato a esprimere soluzioni per l'esecuzione su computer. In un'epoca in cui l'informatica è pervasiva nella società, compresi settori come il business, le discipline umanistiche e la vita quotidiana, padroneggiare il pensiero computazionale è essenziale. Risulta cruciale per la progettazione di siti web, l'analisi di testi, la comprensione dell'ottimizzazione per i motori di ricerca, la configurazione di campagne di marketing digitale e altre attività svolte dai professionisti della comunicazione.
Il corso si concentra sui quattro pilastri del pensiero computazionale: decomposizione, riconoscimento di pattern, rappresentazione e astrazione dei dati, e algoritmi. Saranno esplorati problemi del mondo reale che richiedono il pensiero computazionale, sottolineando il suo ruolo sottile nelle operazioni quotidiane. Gli esempi spaziano dall'uso della ricerca di stringhe per l'assistenza vocale alla comprensione di come gli algoritmi contribuiscano a compiti come suggerire un film da guardare.
Il corso approfondisce l'importanza degli algoritmi nella vita quotidiana di cittadini e professionisti, insegnando l'espressione sia in linguaggio naturale che in pseudocodice. I metodi di valutazione includono l'analisi della complessità e del tempo di esecuzione per determinare la superiorità algoritmica per problemi specifici.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali con attività di apprendimento attivo mediante esperienze pratiche. Esercizi da svolgere a casa. Condivisione di diapositive con gli studenti e fornitura di esempi di programmi in Python.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La frequenza al corso è vivamente consigliata.
Non c'è differenza di programma, materiali ed esame tra frequentanti e non frequentanti
La verifica dell'apprendimento consisterà nello sviluppo di un progetto con relazione, e relativa discussione all'esame.
Criteri di valutazione
Conoscenza dei fondamenti del pensiero computazionale.
Abilità nel descrivere in modo strutturato un problema includendo le informazioni in ingresso e i risultati attesi.
Abilità di descrivere in modo algoritmico la soluzione a un problema semplice.
Conoscenza delle operazioni e dei costrutti di base per convertire algoritmi in programmi. Capacità di scrivere un programma semplice e eseguirlo.
Criteri di composizione del voto finale
Voto pesato rispetto ai criteri di valutazione.
Lingua dell'esame
english
