Studying at the University of Verona

Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.

This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.
If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:

Laurea in Scienze dell'educazione - Enrollment from 2025/2026

The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University.
Please select your Study Plan based on your enrollment year.

CURRICULUM TIPO:
Modules Credits TAF SSD
Between the years: 2°- 3°
Direct training
14
F
-
Between the years: 1°- 2°- 3°

Legend | Type of training activity (TTA)

TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.




S Placements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S008159

Credits

6

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

Period

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

To show the organization of the course that includes this module, follow this link:  Course organization

Learning outcomes

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.

Program

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.

Bibliography

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Examination Methods

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
- G. Mulgan, Big mind. L'intelligenza collettiva che può cambiare il mondo. Codice, 2018
- M. Shanahan, La rivolta delle macchine. Che cos'è la singolarità tecnologica e quanto presto arriverà. Luiss University Press, 2019
- N. Weidenfeld, J. Nida-Rümelin, Umanesimo digitale. Un'etica per l'epoca dell'Intelligenza Artificiale. Franco Angeli, 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

Students with disabilities or specific learning disorders (SLD), who intend to request the adaptation of the exam, must follow the instructions given HERE