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Indefinito/Interdisciplinare
Dati Generali
Periodo di attività
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il Laboratorio di Informatica mira a fornire agli studenti e alle studentesse un bagaglio di competenze digitali essenziali relative alla gestione dei dati, alla documentazione scientifica e alla comprensione delle tecnologie emergenti, in particolare l'Intelligenza Artificiale. Il percorso formativo è concepito per potenziare le capacità tecnico-operative e, al contempo, sviluppare un approccio critico all'uso degli strumenti informatici e dei dati.
Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
Al termine del Laboratorio, gli studenti e le studentesse saranno in grado di:
- Applicare gli strumenti Suite Office/Google, con particolare riferimento all'uso di Word per la redazione strutturata di documenti complessi (tesi, articoli scientifici) e di Excel per la corretta manipolazione di dati in formato tabulare, l'utilizzo di funzioni e la loro analisi elementare.
- Gestire e manipolare i dati acquisendo competenze introduttive pratiche e teoriche necessarie per la creazione e la manutenzione di dataset.
- Comprendere e analizzare gli esempi di rappresentazione della conoscenza (come le ontologie di dominio e Wikidata) per interpretare come i dati vengono strutturati e resi comprensibili alle macchine.
- Identificare, accedere e utilizzare le principali piattaforme di recupero dati (Zenodo, European Language Grid, GitHub), dimostrando autonomia nella ricerca e nell'utilizzo di risorse digitali per le tecnologie linguistiche.
- Utilizzare software statistico-linguistico come Voyant Tools per l'analisi di base di testi, applicando i concetti appresi alla pratica della digital humanities o all'analisi testuale.
Abilità Comunicative e Pensiero Critico
Al termine del Laboratorio, gli studenti e le studentesse svilupperanno:
- Pensiero Critico sull'IA: Sviluppare una visione critica e informata riguardo la storia e le attuali evoluzioni dell'Intelligenza Artificiale Generativa, analizzando e discutendo le implicazioni etiche e sociali che queste tecnologie comportano nel mondo contemporaneo.
- Pensiero Critico sui Dati: Valutare in modo autonomo la qualità e l'affidabilità delle fonti e delle piattaforme di recupero dati, e saper selezionare la migliore strategia di rappresentazione della conoscenza in base agli obiettivi.
Prerequisiti
Nessun prerequisito
Metodi didattici
Il Laboratorio si svolge interamente in modalità telematica attraverso i canali Microsoft Teams [vedere qui per il link di accesso]. L'approccio didattico è strutturato per favorire l'apprendimento pratico e l'interazione: le attività prevedono lezioni interattive che combinano una parte di spiegazione teorica per l'introduzione ai concetti fondamentali legati alla gestione dei dati e all'Intelligenza Artificiale, con esercitazioni pratiche immediate. Queste esercitazioni permetteranno agli studenti e alle studentesse di applicare e commentare l'uso dei software e delle piattaforme analizzati durante il corso.
Verifica Apprendimento
La verifica finale per il Laboratorio di Informatica si svolge in forma orale. Nello specifico, la prova consiste in una discussione di gruppo tra studenti e studentesse che verterà sugli argomenti, i concetti e i testi affrontati e analizzati durante il laboratorio. La prova è finalizzata ad accertare l'effettiva acquisizione delle conoscenze teoriche e delle competenze pratiche relative agli strumenti e alle tematiche trattate. La lingua prevista per l'esame è l'italiano.
Testi
Programma:
- Cristianini, Nello. La scorciatoia: come le macchine sono diventate intelligenti senza pensare in modo umano. Il mulino, 2023. (Capitoli 1 - 3).
- Sadin, Éric. Secessione: una politica di noi stessi. LUISS University Press, 2023. (Parte I, Capitoli 1 - 3)
- Testi e materiali discussi e analizzati durante il laboratorio. Il materiale è condiviso durante le lezioni, si veda la sezione file dei canali teams https://unifind.unior.it/resource/person/71364
Contenuti
Il laboratorio si focalizza, in una prima parte, sull'utilizzo degli strumenti della suite Office/Google, in particolare Word per la redazione di documenti (come tesi e articoli scientifici) ed Excel per la manipolazione di dati in formato strutturato/tabulare e l'applicazione di funzioni. In una seconda parte, il laboratorio verterà sull'acquisizione di conoscenze teoriche e pratiche relative alla creazione, gestione e alla manipolazione di dati. Si commenteranno esempi di rappresentazione della conoscenza sui dati per renderla comprensibile alle macchine (come ontologie di dominio e Wikidata).
Inoltre, gli studenti e le studentesse acquisiranno conoscenze sulle principali piattaforme di recupero dati per le tecnologie linguistiche e non, come Zenodo, European Language Grid e GitHub, e utilizzeranno software di tipo statistico-linguistico come Voyant Tools.
Infine, il laboratorio tratterà brevemente la storia dell'intelligenza artificiale, con un focus sulle strategie di apprendimento dell'IA generativa e alle implicazioni etiche e sociali che essa sta avendo nel mondo odierno.
Lingua Insegnamento
Italiano