METODI INFORMATICI PER IL TRATTAMENTO DEI DATI SOCIALI
Anno accademico 2022/2023 - Docente: VINCENZO MILAZZORisultati di apprendimento attesi
Il corso fornisce al discente una visione complessiva dei cambiamenti che il digitale ha operato, e sta continuando ad operare, nei rapporti tra l'educatore e i suoi oggetti di studio, dati e strumenti. Risulta importante analizzare concetti base e generali di un sistema di elaborazione IT arrivando ai vari strumenti per l’analisi dei dati. (Conoscenza e capacità di comprensione).
Lo studente riconosce il ruolo della tecnologia nelle configurazioni che può assumere nella ricerca sociale ed educativa. Il corso consentirà di applicare i costrutti teorici affrontati negli altri corsi di studio utilizzando strumenti informatici che faranno parte della toolbox dell'educatore (Capacità di applicare conoscenza e comprensione).
Lo studente analizzerà dati presenti in rete in modo da ispirare l’analisi educativa ispezionando le premesse teoriche che sono iscritte nei dati, e i processi socio-educativi e tecnici che ne hanno determinato la forma finale (Autonomia di giudizio).
Abilità comunicative (communication skills): attività di cooperative learning nell’implementazione di sistemi esemplificativi, permetteranno di sviluppare abilità sociali, interdipendenza positiva, responsabilità individuale.
Capacità di apprendimento (learning skills): attraverso attività di Problem Base Learning lo studente utilizza l'analisi di un dato problema quale scenario di partenza per l'acquisizione di nuove conoscenze, lo studente sarà guidato nell’apprendimento autonomo
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
L'organizzazione didattica per il modulo prevede 36 ore di lezione in presenza più 114 ore di studio individuale.
Lezioni laboratoriali – cooperative learning
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Prerequisiti richiesti
Frequenza lezioni
Fortemente consigliata
Il ricevimento potrà essere effettuato a distanza o in presenza nei giorni e con le modalità riportate nella pagina del sito docente ( http://www.disfor.unict.it/corsi/l-19/docenti/vincenzo.milazzo )
Contenuti del corso
- Concetti di base della Tecnologia dell'Informazione
- Dai dati all'informazione
- Metodi di Analisi dei dati
Testi di riferimento
- Materiale fornito dal Docente
- Statistica per le scienze sociali – dalla progettazione dell’indagine all’analisi dei dati – Domenica Fioredistella Iezzi – Carrocci editore.
Programmazione del corso
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | L’informatica e i computer: Information Technology - SW, protezione dei dati sociali e Sicurezza, Reti e Cloud | Dispense docente |
| 2 | Coding e pensiero computazionale: I problemi e la loro soluzione, elementi di logica, strategie creative, dal problema all’algoritmo, dall’algoritmo al programma | Dispense docente |
| 3 | La progettazione di un’indagine statistica | Cap 1, Cap 3, Cap 4, Cap 6, Dispense docente |
| 4 | Software per l'acquisizione dei dati (es. Google Moduli, MS forms), l'elaborazione (es. MS Excel) e la visualizzazione dei risultati delle analisi. Elaborare statistiche con algoritmi/funzioni e i grafici Excel | Cap 7, Cap 8 Dispense docente, |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica finale consisterà in un esame orale e nell'esposizione di un elaborato Excel circa l'analisi di alcuni dati statistici assegnati dal docente.
Gli elementi di valutazione saranno: la pertinenza delle risposte rispetto alle domande formulate, la qualità dei contenuti, la capacità di collegamento con altri temi oggetto del programma, la capacità di riportare esempi, la proprietà di linguaggio tecnico e la capacità espressiva complessiva dello studente.
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere