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.

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
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Laurea in Scienze dell'educazione - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 2°- 3°
Tirocinio diretto
14
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°- 3°

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008159

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Sem. 1A dal 21 set 2020 al 31 ott 2020.

Per visualizzare la struttura dell’insegnamento a cui questo modulo appartiene, consultare:  organizzazione dell'insegnamento

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

1. Apprendere la terminologia specifica, fatta di termini, concetti, modi di dire e immagini simboliche, propri del mondo dell’informatica e della multimedialità; comprendere il senso di questo linguaggio all’interno del mondo dell’educazione.
2. Conoscere i sistemi operativi di uso più comune presenti nell’informatica, e gli strumenti tecnologici della multimedialità, che possono essere a supporto delle diverse forme di attività didattica ed educativa.
3. Approfondire la conoscenza delle implicazioni del mondo digitale sul modo di vivere, di pensare e di comunicare del mondo contemporaneo.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

1. Approfondire la comprensione delle conoscenze acquisite attraverso il costante riferimento ad esempi pratici, allo studio di casi e alla riflessione sulle “buone pratiche”.
2. Sviluppare la capacità degli studenti di riflettere sulle potenzialità, anche educative, presenti nell’utilizzo del web e dei social network.

Programma

STRUTTURA DEL MODULO

Parte prima: Informatica e multimedialità

- Concetti principali: hardware, software, algoritmi, sistemi operativi, applicativi, usabilità e accessibilità
- Applicazioni dell’informatica nella società contemporanea: Office Automation, Internet, Social network, Robotica e Intelligenza Artificiale
- Tecnologie multimediali e formati digitali: trattamento del testo e delle immagini, editing di audio/video
- Applicazioni della multimedialità: presentazioni, intrattenimento online, videogame e realtà aumentata

Parte seconda: Tecnologie informatiche e multimediali per l’educazione

- Informatica e progettazione didattica: Instructional Design, Multimedia Learning, Media education e mappe concettuali
- Dispositivi hardware per e-learning e m-learning: visualizzazione interattiva di contenuti, visori e simulatori
- E-learning: Web Tutorial, Edugame, Virtual Classroom, software di valutazione e simulazioni
- Strumenti di gestione dell’e-learning: piattaforme LMS per la didattica a distanza e ambienti “social” per l’apprendimento collaborativo
- Nuove tecnologie per la didattica e il sostegno: Coding e Robotica educativa

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ATTIVITÀ DIDATTICHE

Le lezioni (in presenza o in classe virtuale sincrona) 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 esercitazioni guidate per l’approfondimento delle buone prassi nella gestione degli strumenti del Web e dei Social Network a scopo educativo 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.

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Gaetano Bruno Ronsivalle, Simona Carta, Marisa Orlando .GET Guida all’Education Technology Informatica e multimedialità per educatori, docenti e professionisti della formazione Maggioli Editore 2013 8838777905
Daniele Angeloni, Paolo Cardini, Gaetano Bruno Ronsivalle Il Coding nella Scuola primaria. Guida pratica per l’insegnamento del Coding con Code.org, Scratch e Minecraft (Edizione 2) Docendum-Wemole 2017 8892675745
Jerry Kaplan Intelligenza artificiale. Guida al futuro prossimo Luiss University Press 2017 8861052673

Modalità d'esame

STRUTTURA DELL'ESAME

L’esame (per frequentanti e non frequentanti) relativo all’insegnamento 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 ORALE (FACOLTATIVA)

Prova orale facoltativa per la verifica delle conoscenze acquisite attraverso lo studio di uno a scelta dei seguenti testi:
- K. Warwick, Intelligenza artificiale. Le basi. Flaccovio Dario, 2015
- L. Alexandre, La guerra delle intelligenze. Intelligenza artificiale «contro» intelligenza umana. EDT, 2018
- D. Heaven (a cura di), Macchine che pensano. La nuova era dell'intelligenza artificiale. Dedalo, 2018
- M. Shanahan, La rivolta delle macchine. Che cos'è la singolarità tecnologica e quanto presto arriverà. Luiss University Press, 2019

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”.

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CRITERI PER L’ATTRIBUZIONE DEL VOTO FINALE

Per il calcolo del voto finale (comprensivo degli esiti del Laboratorio di Media Education) si applica la seguente formula: [ (Voto dell’insegnamento * 2) + Voto del Laboratorio ] / 3

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI