METODI INFORMATICI PER IL TRATTAMENTO DEI DATI SOCIALI

INF/01 - 6 CFU - 2° semestre

Docente titolare dell'insegnamento

VINCENZO MILAZZO


Obiettivi formativi

Il corso fornisce al discente una visione complessiva dei cambiamenti che il digitale ha operato, e sta continuando ad operare, nei rapporti tra l'educatore e i suoi oggetti di studio, dati e strumenti. Risulta importante analizzare concetti base e generali di un sistema di elaborazione IT arrivando ai vari strumenti per l’analisi dei dati. (Conoscenza e capacità di comprensione).

Lo studente riconosce il ruolo della tecnologia nelle configurazioni che può assumere nella ricerca sociale ed educativa. Il corso consentirà di applicare i costrutti teorici affrontati negli altri corsi di studio utilizzando strumenti informatici che faranno parte della toolbox dell'educatore (Capacità di applicare conoscenza e comprensione).

Lo studente analizzerà dati presenti in rete in modo da ispirare l’analisi educativa ispezionando le premesse teoriche che sono iscritte nei dati, e i processi socio-educativi e tecnici che ne hanno determinato la forma finale (Autonomia di giudizio).

Abilità comunicative (communication skills): attività di cooperative learning nell’implementazione di sistemi esemplificativi, permetteranno di sviluppare abilità sociali, interdipendenza positiva, responsabilità individuale.

Capacità di apprendimento (learning skills): attraverso attività di Problem Base Learning lo studente utilizza l'analisi di un dato problema quale scenario di partenza per l'acquisizione di nuove conoscenze, lo studente sarà guidato nell’apprendimento autonomo.


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

L'organizzazione didattica per il modulo prevede 36 ore di lezione in presenza più 114 ore di studio individuale.

Lezioni frontali – cooperative learning

Possibilità implementative attraverso l’uso della piattaforma MS Teams tramite “One Note – Collaboration Space” e utilizzo di canali di gruppo.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.


Prerequisiti richiesti

Conoscenze base di utilizzo di un personal computer: Uso del sistema operativo, word, power point (o simili), navigazione web.



Frequenza lezioni

Fortemente consigliata

Il ricevimento potrà essere effettuato a distanza o in presenza nei giorni e con le modalità riportate nella pagina del sito docente ( http://www.disfor.unict.it/corsi/l-19/docenti/vincenzo.milazzo )



Contenuti del corso



Testi di riferimento



Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Trattamento dei Dati Sociali: Discussione di caso di studioDispense Docente 
2L’informatica e i computer: Information Technology - SW, protezione dei dati sociali e Sicurezza, Reti e CloudDispense Docente 
3Coding e pensiero computazionale: I problemi e la loro soluzione, elementi di logica, strategie creative, dal problema all’algoritmo, dall’algoritmo al programmaDispense Docente 
4La progettazione di un’indagine statisticaDispense Docente 
5Software per l'acquisizione dei dati (es. Google Moduli, MS forms), l'elaborazione (es. MS Excel) e la visualizzazione dei risultati delle analisi. Elaborare statistiche con algoritmi/funzioni e i grafici ExcelDispense Docente 
6Organizzare i dati: Database e Datawarehouse – KPI – report – dashboard (Power BI)Dispense Docente 
7Learning AnalyticsDispense Docente 


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

L’esame finale consisterà in un elaborato individuale e orale.

Lungo tutta la durata del corso saranno previste delle prove intermedie (facoltative) consistenti in attività settimanali (o bisettimanali) schedulate all’interno della piattaforma MS Teams. Saranno quesiti a risposta multipla e/o aperta, potranno essere svolti in modalità asincrona e avranno tempi di consegna settimanale (o bisettimanale).

Solo per il primo appello: La media finale di tutte le attività asincrone, permetterà di ricevere fino a 4 punti in più sul voto finale.

Gli elementi di valutazione saranno: la pertinenza delle risposte rispetto alle domande formulate, la qualità dei contenuti, la capacità di collegamento con altri temi oggetto del programma, la capacità di riportare esempi, la proprietà di linguaggio tecnico e la capacità espressiva complessiva dello studente.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere


ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

Durante il corso saranno forniti esercizi/domande tipo




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