54
DIDATTICA DELLE LINGUE MODERNE
Dati Generali
Periodo di attività
Syllabus
Obiettivi Formativi
Le studentesse/gli studenti dovranno acquisire conoscenze approfondite riguardo lo sviluppo e l’uso di dati e modelli multilingui per Applicazioni di Digital Humanities.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
A conclusione del corso, le /studentesse/gli studenti dovranno essere in grado di:
- discutere e relazionare criticamente sulle principali nozioni teoriche relative allo sviluppo e l’uso di dati e modelli multilingui per Applicazioni di Digital Humanities
- conoscere in maniera approfondita le principali applicazioni sviluppo e l’uso di dati e modelli multilingui per Applicazioni di Digital Humanities
- conoscere i modelli attuali di traduzione automatica
- impostare e realizzare un progetto di sviluppo di dati multilingui per Applicazioni di Digital Humanities, valutare i risultati in modo oggettivo, relazionando in modo chiaro e ben argomentato.
ULTERIORI RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
Autonomia di giudizio:
Lo studente/la studentessa:
- conosce in maniera approfondita le peculiarità e le problematiche relative allo sviluppo e l’uso di dati e modelli multilingui per Applicazioni di Digital Humanities
- possiede capacità di giudizio sia sul piano teorico che tecnico. Sa approntare i necessari interventi in termini di scelta delle strategie di intervento nello sviluppo e uso di dati e modelli multilingui.
- valuta l’efficacia delle tecnologie per la traduzione
- conosce in maniera approfondita le peculiarità e le problematiche relative all’uso delle tecnologie nei processi di traduzione.
Abilità comunicative:
Lo studente/la studentessa è in grado di esporre in maniera approfondita e dettagliata contenuti, informazioni e idee relative sugli argomenti appresi durante il corso utilizzando adeguate forme comunicative;
Capacità di apprendimento:
Lo studente/la studentessa possiede una conoscenza approfondita delle principali fonti bibliografiche, pubblicazioni sugli argomenti appresi durante il corso all'interno delle quali sa orientarsi in modo autonomo per svolgere analisi e approfondimenti e per ampliare le tematiche oggetto dei suoi studi.
Prerequisiti
Non è richiesto nessun prerequisito.
Metodi didattici
L’insegnamento prevede lezioni frontali e interattive a cura della docente, volte a guidare gli studenti e le studentesse nell’apprendimento degli argomenti studiati (75%).
Sono previste inoltre:
- esercitazioni,
- lavori di gruppo
- l'esame di case studies (20%)
al fine di favorire l’apprendimento e incentivare la partecipazione attiva degli studenti.
Durante il corso gli studenti avranno la possibilità di verificare i propri progressi mediante prove di autovalutazione in itinere (5%).
Sarà inoltre offerta agli studenti l’opportunità di seguire conferenze e seminari tenuti sia dalla docente sia da studiosi ospitati in Ateneo, su argomenti inerenti alle tematiche oggetto del corso.
Verifica Apprendimento
L’esame si svolgerà in forma orale sulla bibliografia di riferimento.
Lingua in cui si svolge l’esame: Italiano
Criteri di valutazione
La valutazione finale, espressa in trentesimi, è volta ad accertare l’acquisizione delle giuste conoscenze e competenze linguistiche e metalinguistiche.
La valutazione sarà effettuata seguendo il seguente modello di valutazione:
30 – 30L risultati eccellenti, dimostrando una ottima comprensione dei contenuti del corso, ottimo uso della terminologia metalinguistica, eccellente capacità di applicazione delle conoscenze acquisite.
27 – 29 risultati sopra la media, con errori minori o bilanciati da una buona conoscenza dei concetti e delle applicazioni fondamentali. Uso competente della terminologia metalinguistica, buona capacità di applicazione delle conoscenze acquisite.
24 – 26 buoni risultati, con alcuni errori o lacune di conoscenza che mostrano una parziale comprensione dei contenuti e delle competenze richieste. Discreto uso della terminologia metalinguistica, buona capacità di applicazione delle conoscenze acquisite.
21 – 23 risultati sufficienti, ma con notevoli lacune nelle conoscenze o abilità acquisite nei contenuti del corso. Sufficiente uso della terminologia metalinguistica, sufficiente capacità di applicazione delle conoscenze acquisite.
18 – 20 risultati che dimostrano solo una conoscenza minima dei contenuti del corso.
< 18 insufficiente, i concetti di base non sono stati compresi o dimostrati, l'esame dovrà essere ripetuto.
Testi
PROGRAMMA PER FREQUENTANTI
Il programma dell'esame si basa su materiali didattici predisposti dalla docente.
Per approfondimenti si suggeriscono i seguenti testi:
- Fabio Ciotti (a cura di), Digital Humanities: Metodi, strumenti, saperi, Roma, Carocci, 2023, 427 p., ISBN: 978-8829-018437. Cross-Media Languages. Applied Research, Digital Tools and Methodologies.
- Tomasi, F. (2008). Metodologie informatiche e discipline umanistiche. Carocci.
- Kenny, Dorothy. 2022. Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. (Translation and Multilingual Natural Language Processing 18). Berlin: Language Science Press. DOI: 10.5281/zenodo.6653406
PROGRAMMA PER NON FREQUENTANTI
Gli studenti e le studentesse non frequentanti dovranno studiare la seguente bibliografia:
- Kenny, Dorothy. 2022. Machine translation for everyone: Empowering users in the age of artificial intelligence. (Translation and Multilingual Natural Language Processing 18). Berlin: Language Science Press. DOI: 10.5281/zenodo.6653406
e un testo a scelta tra:
- Fabio Ciotti (a cura di), Digital Humanities: Metodi, strumenti, saperi, Roma, Carocci, 2023, 427 p., ISBN: 978-8829-018437. Cross-Media Languages. Applied Research, Digital Tools and Methodologies.
- Tomasi, F. (2008). Metodologie informatiche e discipline umanistiche. Carocci.
Contenuti
Il corso verterà sullo sviluppo, la gestione e l'analisi di dati multilingui usando modelli avanzati per applicazioni specifiche per le Digital Humanities, sia da un punto di vista teorico che applicativo. Inoltre, gli studenti /le studentesse acquisiranno conoscenze avanzate sulle tecnologie per la traduzione.
Durante il corso saranno affrontati i seguenti argomenti:
- Introduzione alle Digital Humanities
- Modelli, metamodelli e modellizzazione nelle DH
- I linguaggi di mark-up e la codifica del testo
- Semantic web, modelli, architettura e linguaggi
- Risorse multilingui
- Modelli per la rappresentazione, creazione, diffusione e utilizzazione di risorse multilingui
- I corpora
- La traduzione automatica
- Casi di studio
Lingua Insegnamento
Italiano
Altre informazioni
La natura del corso richiede la frequenza e una partecipazione attiva durante le lezioni che saranno arricchite da esercitazioni pratiche e dalla consultazione di materiali online.