18
Indefinito/Interdisciplinare
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI "L'ORIENTALE"
Dati Generali
Periodo di attività
Syllabus
Obiettivi Formativi
Il laboratorio si propone di fornire agli studenti competenze operative di base nell'uso di strumenti di IA generativa a supporto dell'analisi statistica di fenomeni politici, sociali e internazionali, unite alla capacità di valutarne criticamente output, limiti e implicazioni. Conoscenza e capacità di comprensione: al termine dell'attività lo studente conosce le nozioni fondamentali su funzionamento e limiti dell'IA generativa, le principali fasi dell'analisi dei dati (raccolta, pulizia, descrizione, visualizzazione, modelli semplici) e i concetti di qualità dell'informazione, bias e riproducibilità. Risultati di Apprendimento Attesi (Descrittori di Dublino) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente è in grado di utilizzare strumenti di IA per organizzare e ripulire dataset in Excel, produrre tabelle, indici di sintesi e grafici, costruire semplici modelli predittivi e redigere un breve report empirico con relativa presentazione. Autonomia di giudizio: lo studente sviluppa la capacità di verificare gli output prodotti dall'IA, riconoscerne errori, distorsioni e limiti interpretativi, e assumersi la responsabilità delle analisi presentate. Abilità comunicative: lo studente è in grado di comunicare i risultati di una semplice analisi empirica in forma scritta (report) e orale (presentazione), documentando in modo trasparente il ruolo avuto dagli strumenti di IA. Capacità di apprendimento: lo studente acquisisce un metodo di lavoro trasferibile ad altri insegnamenti e a contesti professionali, come base per un uso consapevole e continuativo degli strumenti di analisi dei dati.
Prerequisiti
Metodi didattici
Didattica laboratoriale a frequenza obbligatoria (18 ore), articolata in brevi introduzioni frontali seguite da esercitazioni pratiche al computer su dataset reali relativi a fenomeni politici, sociali e internazionali (fonti: ISTAT, Eurostat, Ministero dell'Interno, banche dati internazionali). Le attività prevedono lavoro individuale e in piccoli gruppi, uso guidato di strumenti di IA generativa e di fogli di calcolo, discussione collettiva degli output prodotti e momenti di verifica critica dei risultati. Il laboratorio si conclude con la predisposizione di un progetto finale (report riproducibile e presentazione in aula).
Verifica Apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso: (a) la partecipazione attiva alle esercitazioni previste nelle singole attività; (b) il progetto finale, consistente in un breve report empirico riproducibile su un fenomeno politico, sociale o internazionale, redatto con l'ausilio documentato degli strumenti di IA, e nella sua presentazione e discussione in aula.
Nella valutazione si terrà conto di: correttezza delle procedure di analisi e delle rappresentazioni prodotte; capacità di verificare e correggere gli output dell'IA; trasparenza nella documentazione dell'uso degli strumenti (in conformità con le linee di indirizzo di Ateneo); chiarezza espositiva del report e della presentazione; capacità di discutere criticamente limiti e bias dell'analisi. L'esito è espresso con un giudizio di idoneità (approvato/non approvato).
Testi
I materiali didattici saranno forniti dal docente.
Contenuti
Il laboratorio introduce strumenti di IA generativa e tecniche elementari di statistical learning per assistere la formulazione di domande di ricerca, la pulizia dei dati, la produzione di grafici, la costruzione di modelli semplici e la redazione di brevi report empirici. Particolare attenzione è dedicata alla verifica degli output, alla riproducibilità, ai bias, ai limiti interpretativi e alla responsabilità dello studente nell’uso degli strumenti di IA. L’attività prevede esercitazioni pratiche su dataset relativi a fenomeni politici, sociali e internazionali.