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

InsegnamentiCreditiTAFSSD

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module among the following (a.a. 2023/24: Data protection in business organizations not activated)
6
C
IUS/17
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following (a.a. 2023/24: Statistical methods for business intelligence not activated)
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following

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

4S009087

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

SPS/07 - SOCIOLOGIA GENERALE

Periodo

Secondo semestre dal 6 mar 2023 al 16 giu 2023.

Obiettivi di apprendimento

L'insegnamento intende offrire agli studenti una panoramica dei principali paradigmi della ricerca sociale, allo scopo di identificare le soluzioni prospettate da tali paradigmi per le questioni ontologica, epistemologica e metodologica connesse alla ricerca sociale. L'insegnamento è finalizzato, inoltre, a fornire agli studenti un inquadramento generale delle principali tecniche di ricerca quantitative e qualitative, collegandole agli specifici interrogativi di ricerca rispetto ai quali la loro applicazione è particolarmente pertinente. Infine, l’insegnamento intende fornire una presentazione delle tecniche di Social Network Analysis (SNA), allo scopo di formare gli studenti rispetto all'analisi relazionale della realtà sociale. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: -saper identificare la strategia di ricerca sociale più efficace per affrontare un problema conoscitivo -essere in grado di utilizzare, con competenza e proprietà di linguaggio, le tecniche di Social Network Analysis (SNA), finalizzandole alla definizione operativa della realtà sociale come reticolo di relazioni e all’identificazione dei meccanismi che in essa hanno luogo.

Prerequisiti e nozioni di base

Nessuno

Programma

Il corso fornirà agli studenti la capacità apprendere e di applicare il metodo di ricerca qualitativa, le tecniche di ricerca quantitativa e la SNA nell’ambito della ricerca sociale.
Il programma è diviso nei seguenti moduli:
Ricerca qualitativa
Ricerca quantitativa
SNA
Big data and ricerca sociale
I singoli metodi di ricerca saranno trattati da un punto di vista teorico e pratico, sperimentando anche la loro applicazione riferendosi a specifici casi di ricerca empirica.
Per l’applicazione pratica si ricorrerà all’impiego di alcuni dei principali software, specifici per ogni metodo di ricerca, e diffusi nell’ambito della ricerca sociale.
Il corso combinerà lezioni frontali e attività di elaborazione di dati e interpretazione dei risultati.

Bibliografia

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.

Modalità didattiche

Lezioni frontali

Modalità di verifica dell'apprendimento

Scritto/Orale

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

Criteri di valutazione

La valutazione finale è il risultato di tre elementi:
(1) Attività pratica di analisi dei dati e interpretazione dei risultati (30%)
(2) Un elaborato scritto di analisi di dati (min 2000 parole) (30%)
(3) Esame orale (40%)

Lingua dell'esame

English