Teaching code

4S008159

Teacher

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

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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

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