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.
Piano Didattico
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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
1a letteratura straniera
2a letteratura straniera
2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
1a letteratura straniera
2a letteratura straniera
Una filologia inerente la 1a o la 2a lingua
3° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
1a letteratura straniera
2a letteratura straniera
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
1a letteratura straniera
2a letteratura straniera
Una filologia inerente la 1a o la 2a lingua
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1a lingua straniera
2a lingua straniera
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.
Laboratorio avanzato di informatica umanistica (2022/2023)
Codice insegnamento
4S008112
Docente
Coordinatore
Crediti
3
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre (Lingue e letterature straniere) dal 26 set 2022 al 23 dic 2022.
Studenti Erasmus
Non disponibile
Obiettivi di apprendimento
Il laboratorio si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le abilità richieste per realizzare progetti articolati e interdisciplinari utilizzando le metodologie e le tecnologie alla base dell’informatica umanistica. Alla fine del laboratorio gli studenti: - saranno in grado di combinare le competenze precedentemente acquisite di programmazione, gestione di dati e informazioni, e sviluppo web per realizzare autonomamente progetti complessi in ambito Digital Humanities; - conosceranno e sapranno applicare una metodologia ben fondata per la pianificazione e lo sviluppo di un progetto software in ambito Digital Humanities.
Prerequisiti e nozioni di base
Il corso si terrà in inglese e italiano; è quindi necessaria una buona conoscenza della lingua inglese.
Programma
Il laboratorio si propone di fornire agli studenti le conoscenze e le abilità richieste per sviluppare progetti interdisciplinari utilizzando le metodologie e tecnologie delle Digital Humanities. Alla fine del corso gli studenti:
1) sapranno integrare le conoscenze acquisite nei campi della linguistica, sociologia, semiotica e comprendere l’importanza dei metodi quantitativi;
2) saranno in grado di utilizzare software per la creazione, annotazione e analisi di corpora di comunicazione digitale;
3) avranno acquisito conoscenze teoriche e metodologiche in campo statistico;
4) impareranno a utilizzare R per l’analisi statistica di dati linguistici e multimodali.
Programma:
TEORIA (primo modulo, 12h)
1) La comunicazione nei media dal punto di vista linguistico, semiotico e sociologico: come approcciarla per studiarla e analizzarla
2) Nozioni base di statistica: funzionalità, metodo, test per l’analisi linguistica.
PRATICA: INFORMATICA (secondo modulo, 12h)
Corpora e software per l’analisi di dati linguistici: cosa sono e come crearli, annotarli e analizzarli attraverso risorse informatiche.
Focus: Corpus Linguistics e utilizzo dei software Sketch Engine, Voyant, AntConc, WebAnno per:
1) analisi di frequenze, keywords, collocazioni; 2) studio di POS tagging e regular expressions; 3) sviluppo di sistemi di annotazioni e metodi di annotazione manuale; 4) visualizzazione di dati.
PRATICA: INFORMATICA (terzo modulo, 12h)
Analisi statistica di dati linguistici con R: 1) Cosa è R; 2) Come usare R; 3) Script per calcoli di statistica descrittiva e inferenziale.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni interattive con lavori di gruppo e blended learning.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto con domande a risposta chiusa (scelta multipla) e aperta. Possibilità per gli studenti di preparare una breve presentazione su un tema a scelta durante il corso e di sviluppare un progetto Digital Humanities.
Si invitano gli studenti non frequentanti a contattare la docente per avere informazione sulle modalità di esame.
Bibliografia obbligatoria
Gries, Stefan Thomas. Statistics for Linguistics with R. A Practical Introduction. De Gruyter Mouton, 2021.
McEnery, Tony, and Andrew Hardie. Corpus Linguistics: Method, Theory and Practice. Cambridge University Press, 2011.
Bibliografia di approfondimento
Jones, Rodney H., Alice Chik and Christoph A. Hafner, edited by. Discourse and Digital Practices. Routledge, 2015.
Kress, Gunther. Multimodality: A Social Semiotic Approach to Contemporary Communication. Routledge, 2010.
Page, Ruth, David Barton, Johann W. Unger and Michele Zappavigna. Researching Language and Social Media. A Student Guide. Routledge, 2014.
Taylor, Charlotte, and Anna Marchi, edited by. Corpus Approaches to Discourse: A Critical Review. Routledge, 2018.
Lingua dell'esame
Inglese o Italiano (a scelta)