EPISTEMOLOGIA

M-FIL/02 - 6 CFU - 1° semestre

Docente titolare dell'insegnamento

GIOVANNI CAMARDI


Obiettivi formativi

Il corso è inteso a sviluppare le competenze acquisite con la laurea triennale allo scopo di analizzare e comprendere la dinamica interattiva fra filosofia e conoscenza scientifica attraverso l’esame di specifici temi e metodi di ricerca.


Prerequisiti richiesti

Conoscenza elementare dei temi principali dell'ontologia contemporanea (oggetti fisici; entità astratte; tipi; proprietà; identità).



Frequenza lezioni

Facoltativa.

Anche se non obbligatoria, la frequenza è comunque raccomandata.



Contenuti del corso

Nel corso saranno analizzati i metodi usati in statistica per la definizione di nuove variabili all’interno di modelli o simulazioni. Si esaminerà poi il contributo che un moderno concetto di ontologia offre a questo difficile processo di definizione, in un contesto semantico e computazionale.



Testi di riferimento

A Analisi dei dati (3 CFU).

Testo:

- Ricolfi L., Manuale di Analisi dei Dati, Laterza, 2002, pp. 215.

B Ontologia (3 CFU).

Testo:

- Lowe J., La Possibilità della Metafisica, Rubbettino, 2009, pp. 377.


Altro materiale didattico

Appunti e materiali integrativi delle lezioni saranno forniti agli studenti alla fine del corso, tramite la piattaforma Studium; oppure saranno inviati per email.



Programmazione del corso

 *ArgomentiRiferimenti testi
1*Ontologia e scienze naturaliLowe 
2*Logica, semantica e ontologiaLowe 
3 Ontologia computazionaleLowe; Appunti lezioni 
4*Oggetti materiali e oggetti astrattiLowe 
5*Esistenza, identità e criteri di identitàLowe 
6 Persistenza nel tempoLowe 
7 Impegno ontologicoLowe 
8*Cos'è la StatisticaRicolfi 
9*Tecniche di assegnazione e multivariateRicolfi; Lowe 
10*Predicati e proprietàRicolfi; Lowe 
11*Tipi di variabiliRicolfi 
12 Formula fondamentale per analisi dei dati Ricolfi 
13 Tecniche a bersaglio fisso e bersaglio mobileRicolfi 
14 Gruppi di trasformazioniRicolfi 
15*Storia dell'analisi dei datiRicolfi 
* Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell'esame.

N.B. La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame.


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

Per la valutazione dell'esame si terrà conto della padronanza dei contenuti e delle competenze acquisite, dell'accuratezza linguistica e proprietà lessicale, nonché della capacità argomentativa dimostrata dal candidato.

L'esame consiste in una prova orale, di carattere discorsivo. Lo studente dovrà tuttavia mostrare di saper comprendere il linguaggio formalizzato elementare usato nei due testi. Dovrà anche mostrare di saper dialogare con l'insegnante i temi corso. Sarà valutata come caratteristica di eccellenza la capacità del candidato di elaborare autonomamente argomenti e connessioni presenti nel corso.


PROVE IN ITINERE

Non previste


PROVE DI FINE CORSO

Prova orale

Per la valutazione dell’esame si terrà conto della padronanza dei contenuti e delle competenze acquisite, dell’accuratezza linguistica e proprietà lessicale, nonché della capacità argomentativa dimostrata dal candidato.


ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI

Possibilità ontologiche a-priori e necessità scientifiche a-posteriori; ontologia e metafisica; ontologia e sviluppo delle scienze; ontologia computazionale; rapporti fra logica, semantica e ontologia; oggetti materiali; entità astratte; tipi; proprietà; quando due oggetti sono identici? criteri di identità; persistenza nel tempo; semantica dei mondi possibili; impegno ontologico. / Cos'è la statistica?; tecniche multivariate e tecniche di assegnazione; predicati e proprietà; statistica descrittiva e inferenziale; variabili logiche e statistiche; tipi di variabili statistiche; formula fondamentale per l'analisi dei dati; tecniche a bersaglio fisso e a bersaglio mobile; tipi di scala; gruppi di trasformazioni; storia dell'analisi dei dati.




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