SCIENZE POLITICHE E SOCIALISociologia delle reti, dell' informazione e dell' innovazioneAnno accademico 2025/2026

9799144 - METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E INNOVAZIONI DIGITALI

Docente: FRANCESCO MAZZEO RINALDI

Risultati di apprendimento attesi

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e comprensione: acquisire conoscenze sui principali approcci e modelli della ricerca valutativa, compresi gli sviluppi più recenti legati all’uso di strumenti digitali e data analytics.
Capacità di applicazione: applicare tecniche di valutazione a casi concreti, anche attraverso l’uso di software e strumenti digitali per l’analisi dei dati.
Autonomia di giudizio: sviluppare capacità critica nella selezione dei modelli valutativi più appropriati e nella lettura dei risultati.
Abilità comunicative: presentare analisi e report valutativi utilizzando linguaggi scientifici e strumenti visuali digitali.
Capacità di apprendimento: acquisire autonomia nello studio della letteratura e nella sperimentazione di strumenti digitali per la valutazione.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Oltre a lezioni frontali e a distanza: esercitazioni pratiche, analisi di dataset reali, simulazioni con software per la valutazione, seminari tematici su innovazioni digitali nella valutazione.

Prerequisiti richiesti

Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale

Frequenza lezioni

Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere

Contenuti del corso

Approcci e modelli della ricerca valutativa.

Theory-based evaluation, spiegazione realista e inferenza causale.

Indicatori statistici e valutativi.

Monitoraggio per la valutazione.

Innovazioni digitali applicate alla valutazione: uso di big data e Intelligenza Artificiale

Testi di riferimento

· Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56.

· Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, pp 23-111.

· Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, pp 13-65.

· Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115.

· Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416.

· Mazzeo Rinaldi F. (2018) Big Data e Valutazione: una relazione ancora da costruire. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXI (68). FrancoAngeli, Milano. pp. 83-100.

· Mazzeo Rinaldi F., Occhipinti O. (2023) Big Data, Intelligenza Artificiale e Valutazione: cosa accade in Italia. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXVII (85-86),. FrancoAngeli, Milano. pp.185-207

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Programmazione del corso

	Argomenti	Riferimenti testi
1	Introduzione alla logica valutativa	Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Materiale didattico per frequentanti
2	Definizioni e elementi di base della valutazione	Materiale didattico per frequentanti
3	Processo di consolidamento della valutazione	Materiale didattico per frequentanti
4	Gli Approcci alla valutazione	Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli,
5	La valutazione basata sulla teoria e la spiegazione realista	Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416.
6	Approcci all'inferenza causale	Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli
7	Indicatori statistici e valutativi	Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56
8	I processi di monitoraggio per la valutazione	Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115.
9	L'utilizzo dei BD nei processi valutativi	Mazzeo Rinaldi F. (2018) Big Data e Valutazione: una relazione ancora da costruire. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXI (68). FrancoAngeli, Milano. pp. 83-100
10	le innovazioni digitali e l'IA in Valutazione	Mazzeo Rinaldi F., Occhipinti O. (2023) Big Data, Intelligenza Artificiale e Valutazione: cosa accade in Italia. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXVII (85-86),. FrancoAngeli, Milano. pp.185-207

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Oltre la prova scritta: possibilità di project work basati su dataset o casi di studio, presentazioni orali dei risultati, esercitazioni pratiche con strumenti digitali.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Domande sui contenuti del programma; Le differenze tra approcci valutativi; L'inferenza causale; La valutazione di Impatto; il rapporto tra Monitoraggio e Valutazione; Opportunità e limiti delle innovazioni digitali nella ricerca valutativa.

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