Codice insegnamento

4S02405

Docente

Gaetano Bruno Ronsivalle

Coordinatore

Gaetano Bruno Ronsivalle

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Sem. 2B dal 7 apr 2025 al 24 mag 2025.

Corsi Singoli

Autorizzato

Orario Lezioni Moodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

OBIETTIVI FORMATIVI GENERALI. *Conoscere e comprendere gli aspetti teorici relativi alle tecnologie didattiche alla base della formazione. *Scegliere e utilizzare metodologie, strategie didattiche e tecnologie diversificate, funzionali a contesti di formazione complessi e caratterizzati da bisogni personali e sociali emergenti. OBIETTIVI FORMATIVI SPECIFICI. *Definire i concetti fondamentali dell'informatica. *Descrivere le funzionalità dell'Office Automation. *Descrivere le applicazioni dell'informatica nella società della conoscenza (Internet, Web, Social Software, Cloud Computing, E-government, Data Science, Robotica e Intelligenza Artificiale). *Illustrare i concetti e gli strumenti fondamentali della multimedialità. *Illustrare applicazioni multimediali nella comunicazione e nell'intrattenimento. *Definire i principi del Multimedia Learning di Mayer. *Descrivere le caratteristiche dell'insegnamento online e del mobile learning; descrivere i diversi formati e caratteristiche dei contenuti digitali e multimediali. *Illustrare le funzioni di un Learning Management System (LMS). *Progettazione e realizzazione di simulazioni e-learning ed edu-games.

Prerequisiti e nozioni di base

Non sono richieste conoscenze preliminari.

Programma

Il programma del corso si articola in tre parti:
(1) PARTE PRIMA: Informatica e multimedialità
- Concetti principali: hardware, software, algoritmi, usabilità e accessibilità
- Internet, Web, Social Network, Cybercrime e sicurezza informatica
- Tecnologie multimediali e formati digitali
(2) PARTE SECONDA: Tecnologie informatiche e didattica
- Principi generali di Instructional Design e Multimedia Learning
- Digital Learning, piattaforme LMS e tecnologie per la didattica duale
- Nuove tecnologie a supporto dei processi di gestione delle risorse umane
(3) PARTE TERZA: La nuova intelligenza digitale
- Intelligenza umana, IA e Intelligenza ibrida
- Il processo di trasformazione dei dati digitali in informazioni
- Acquisizione, Memoria, Calcolo, Rappresentazione, Attivazione e Adattamento

Bibliografia

Modalità didattiche

Le lezioni 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 testimonianze ed esercitazioni guidate per l’approfondimento delle buone prassi nella gestione degli strumenti del Web e dei Social Network a scopo formativo e didattico. Il materiale didattico del corso è disponibile e consultabile in modo asincrono nell’ambiente online dedicato all’insegnamento nella piattaforma Moodle di Ateneo.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame (per frequentanti e non frequentanti) si articola in tre step:
STEP 1: Questionario per la verifica delle conoscenze relative alle parti 1 e 2 del programma. La prova è obbligatoria e consiste nella somministrazione di 60 domande di diversa tipologia. Durata della prova: 60 minuti.
STEP 2: Questionario per la verifica delle conoscenze relative alla parte 3 del programma. La prova è obbligatoria e consiste nella somministrazione di domande aperte. Durata della prova: 60 minuti. L’accesso alla prova è subordinato al superamento dello Step 1.
STEP 3 (facoltativo):
3.A. Colloquio orale (facoltativo) per verificare le conoscenze relative a uno dei libri indicati dal docente. L’accesso alla prova è subordinato al superamento dell’esame scritto (Step 1) e della prova orale (Step 2).
3.B. Project work (facoltativo) di Intelligenza Artificiale.
Durante le lezioni studentesse e studenti potranno svolgere alcune prove intermedie.

Criteri di valutazione

Step 1 - La struttura del questionario riflette l’architettura logica degli obiettivi didattici relativi alle parti 1 e 2 del programma. Le varie tipologie di domande corrispondono ai diversi livelli di complessità dei contenuti (livelli 1 e 2 della Tassonomia di Bloom).
Soglia minima di superamento = 75%.
Step 2 - La struttura del questionario riflette l’architettura logica degli obiettivi didattici relativi alla parte del 3 del programma . Le domande aperte corrispondo ai diversi livelli di complessità dei contenuti (livelli 1 e 2 della Tassonomia di Bloom).
Soglia minima di superamento = 60%.
Step 3
- 3.A. La traccia del colloquio orale riflette l’architettura logica degli obiettivi didattici del manuale di riferimento. Le domande aperte corrispondo ai diversi livelli di complessità dei contenuti (livelli 1 e 2 della Tassonomia di Bloom). Punteggio massimo = 3 punti. Non è prevista alcuna soglia minima di superamento.
- 3.B. La prova consiste nella consegna e presentazione di un Project Work di IA. Punteggio massimo = 3 punti. Non è prevista alcuna soglia minima di superamento.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale del modulo è calcolato in trentesimi ed equivale alla somma dei punteggi conseguiti nelle prove obbligatorie e nella prova orale facoltativa. I punti eccedenti il valore massimo (30) saranno automaticamente convertiti nella “lode”. Soglia minima di superamento dell’esame = 18/30.

Lingua dell'esame

Italiana

Sustainable Development Goals - SDGs

Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita