Codice insegnamento

4S007327

Docente

Fabio Aurelio D'Asaro

Coordinatore

Fabio Aurelio D'Asaro

Crediti

3

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Sem. 2A dal 19 feb 2024 al 29 mar 2024.

Studenti Erasmus

Non disponibile

Corsi Singoli

Non Autorizzato

Orario Lezioni Moodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

Il laboratorio è finalizzato a fornire agli studenti un quadro aggiornato, rigoroso e analitico sulle applicazioni professionali dell’informatica e della multimedialità nella società contemporanea, con un focus specifico sull’educazione e sulla didattica, tenendo conto sia delle recenti evoluzioni delle tecniche di Instructional Design, sia della progressiva affermazione dell’e-learning, della diffusione della LIM (Lavagna Interattiva Multimediale) e del m-learning (mobile-learning). Pertanto, alla fine del laboratorio gli studenti dovranno essere in grado di elencare e descrivere puntualmente le diverse tecnologie informatiche e multimediali a supporto della didattica, attraverso l’adozione di una terminologia scientifica e il costante riferimento a esempi, casi di studio e best practices (nazionali e internazionali), il tutto in un’ottica di comunicazione nel contesto di lavoro.

Prerequisiti e nozioni di base

Non è richiesto alcun prerequisito specifico.

Programma

Il corso mira a esplorare gli aspetti teorici fondamentali dell'informatica, delle macchine di Turing e dell'intelligenza artificiale, con un focus specifico su logica proposizionale, logica del primo ordine e il contesto storico e teorico che ha portato all'analisi del concetto di computabilità di Turing. L'approccio sarà accessibile a studenti di diversi background, adattando le tecniche e le modalità di interpretazione di tali temi a un pubblico variegato.
Nello specifico, il corso sarà suddiviso idealmente in 3 moduli da 12 ore ciascuno. Ogni modulo affronterà uno specifico tema ed avrà come obiettivo quello di fornire agli studenti gli strumenti che permettano di affinare e mettere in pratica le proprie competenze in materia. In tal senso, i moduli prevederanno una parte di lezione frontale classica (dove gli studenti acquisiranno la terminologia e le competenze di base legate al tema del modulo) ed una seconda parte di apprendimento attivo (tramite dibattiti aperti tra studenti) e/o sperimentazione di concetti (tramite piccole attività pratiche che aiutino a focalizzare i concetti).
I temi specifici saranno i seguenti:
Modulo 1. Logica Proposizionale e Introduzione alla Logica del Primo Ordine:
Il primo modulo si concentrerà sulla logica proposizionale e introdurrà brevemente la logica del primo ordine. Gli studenti impareranno concetti come proposizioni, connettivi logici e inferenza, gettando le basi per comprendere il contesto storico e teorico che ha portato all'analisi del concetto di computabilità di Turing. La componente di apprendimento attivo verterà sulla formalizzazione di semplici frasi in linguaggio naturale e la risoluzione di problemi principalmente mediante tavole di verità.
Modulo 2. Macchine di Turing e Computabilità:
Il secondo modulo sarà incentrato sulle Macchine di Turing e sulla comprensione del concetto di computabilità introdotto da Turing. Verranno esplorati i concetti di macchina di Turing, algoritmo e decidibilità, e gli studenti avranno l'opportunità di lavorare con un simulatore di MT per sperimentare in prima persona i principi del calcolo. La componente di apprendimento attivo verterà sulla progettazione e analisi di semplici macchine di Turing e sull'approfondimento dei limiti del calcolo.
Modulo 3. Intelligenza Artificiale e Dibattito sull'Intelligenza:
Il terzo ed ultimo modulo sarà incentrato sull'Intelligenza Artificiale (IA) e partirà da una lettura dell'articolo di Turing del 1950. In tale modulo ci si focalizzerà su cosa sia in effetti l'IA, le sue principali tecniche e algoritmi, e il ruolo che essa svolge nell'epoca contemporanea. La componente di apprendimento attivo verterà sul dibattito e le presentazioni, da parte degli studenti, di tesi sulla possibilità di una intelligenza meccanica.

Modalità didattiche

La didattica consisterà di lezioni frontali (per circa 2/3) e attività pratiche/laboratoriali (per circa 1/3), come la lettura di articoli, la progettazione e analisi collaborativa di Macchine di Turing ed il dibattito tra studenti.

Modalità di verifica dell'apprendimento

La valutazione finale degli studenti sarà effettuata in parte mediante la partecipazione alle attività in classe, e in parte sulla base di un'esame scritto finale (1 ora/1 esercizio per modulo) che mirerà a saggiare la padronanza dei concetti esposti durante la parte di lezioni frontali.

Criteri di valutazione

Gli studenti saranno valutati sia sulla base delle loro competenze linguistiche, analitiche, dialettiche e collaborative per quanto riguarda le attività in classe. L'esame scritto mirerà invece a valutare in parte anche le loro competenze tecniche.

Criteri di composizione del voto finale

Attività in classe - 70%
Esame scritto - 30%

Lingua dell'esame

Italiano / Italian