Conoscenze informatiche e telematiche

A.A. 2020/2021
6
Crediti massimi
64
Ore totali
Lingua
Italiano
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire agli/alle studenti/studentesse conoscenze e abilità di base nell'ambito dell'informatica e della statistica, con particolare attenzione al loro impiego a servizio della lettura, della sintesi, dell'analisi e dell'interpretazione di fenomeni complessi.
Pertanto, in un'ottica sia quantitativa che qualitativa, verranno introdotti i concetti base della statistica descrittiva, quali le modalità di organizzazione e rappresentazione dei dati, le misure di tendenza centrale e i relativi indici di dispersione, lo studio della relazione tra due variabili statistiche (statistica bivariata, correlazione, retta di regressione).
Con l'obiettivo di sviluppare il pensiero statistico e quello computazionale, le nozioni teoriche assimilate saranno trasferite in campo applicativo attraverso l'impiego di aggiornati strumenti informatici.
Scopo trasversale del corso è quello di fornire competenze digitali, comunicative, relazionali, decisionali e di problem solving utili per affrontare il percorso accademico e il mondo del lavoro.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso, lo/la studente/studentessa sarà in grado di:
- utilizzare i principali strumenti per la raccolta di informazioni e impiegare fonti pubbliche per ricavare dati secondari;
- rappresentare fenomeni connessi all'esperienza quotidiana, sia graficamente che attraverso opportuni valori di sintesi, e interpretarli anche mediante l'esplorazione delle relazioni di dipendenza tra variabili;
- impiegare software e scrivere script utili per la gestione, l'elaborazione, l'automazione, l'archiviazione la rappresentazione dei dati;
- progettare e produrre con autonomia di giudizio contenuti multimediali utili per offrire a utenti terzi conoscenze relative alle tematiche chiave delle scienze agrarie e ambientali;
- adottare un approccio etico all'impiego delle tecnologie della comunicazione e dell'informazione;
- utilizzare criticamente gli strumenti del web partecipativo e le applicazioni di produttività collaborative.
Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Primo semestre
Il corso si svolgerà in presenza ma sarà comunque possibile seguire le lezioni mediante la piattaforma Microsoft Teams (http://tiny.cc/CIT2021). Tutto il materiale, comprese le attività da svolgere individualmente o collaborativamente, saranno pubblicate nel corso Moodle (http://labonline.ctu.unimi.it/course/view.php?id=148).
Programma
Attraverso un percorso guidato nelle diverse fasi dell'indagine statistica, l'insegnamento si propone di far acquisire agli studenti e alle studentesse conoscenze e abilità di base nell'ambito dell'informatica e della statistica descrittiva.

1. Cos'è e a cosa serve la statistica: la domanda di ricerca
- La statistica e le fasi del procedimento statistico;
- Concetti di base (unità statistica, campione, popolazione, variabile, dato/modalità, variabili qualitative e quantitative, scale di misurazione...);
- Identificare una domanda di ricerca e progettare un'indagine statistica.

Abilità digitali coinvolte
- Utilizzare Word/Google Docs e Excel/Google Sheets per stilare l'indagine statistica.

2. Raccogliere i dati
- Dati primari e dati secondari;
- I metodi di campionamento (casuale semplice, stratificato, sistematico, a grappolo);
- Le fonti;
- Le tecniche di rilevazione.

Abilità digitali coinvolte
- Impiegare le funzioni matematiche, statistiche, logiche e di testo di Excel/Google Sheets per il campionamento;
- Consultare banche dati e motori di ricerca (Istat, Eurostat, Google Trends, Google Dataset Search, Google Scholar);
- Progettare e realizzare questionari digitali con Microsoft Forms/Google Forms;
- Progettare e realizzare chatbot con Landbot.io.

3. Organizzare i dati
- Dati qualitativi e dati quantitativi;
- Le tabelle e le classi di frequenza;
- La rappresentazione visiva dell'informazione e del dato: immagini, grafici e infografiche;
- Osservazioni sulla forma della distribuzione.

Abilità digitali coinvolte
- Organizzare un dataset con Excel/Google Sheets e impiegare le tabelle pivot;
- Realizzare immagini e infografiche con Canva;
- Utilizzare Word/Google Docs e Excel/Google Sheets per una prima descrizione dei dati.

4. Sintetizzare i dati
- Le misure di tendenza centrale (media, mediana e moda);
- Le misure di dispersione (range, scarto medio assoluto, varianza e deviazione standard);
- Le proprietà della deviazione standard (proprietà degli intervalli tipici e distribuzione di Chebyshev);
- Gli indici di forma della distribuzione (asimmetria e curtosi);
- Le misure per dati raggruppati in classi;
- Le misure di posizione relativa (z-score, percentili, quartili);
- I valori anomali o outlier, l'Exploratory Data Analysis e i boxplot o diagramma a scatola e baffi.

Abilità digitali coinvolte
- Utilizzare le funzioni matematiche, statistiche, logiche e di testo di Excel/Google Sheets per la sintesi dei dati e per l'Exploratory Data Analysis;
- Utilizzare BoxplotR per realizzare un boxplot.

5. Analizzare i dati
- L'analisi univariata e la descrizione di una distribuzione;
- L'analisi bivariata e la correlazione (grafico a dispersione, coefficiente di correlazione lineare);
- L'analisi bivariata e la previsione (regressione ai minimi quadrati);
- L'automatizzazione di un processo di analisi.

Abilità digitali coinvolte
- Utilizzare Word/Google Docs, Excel/Google e BoxplotR per descrivere i dati;
- Utilizzare gli strumenti di analisi bivariata e le tecniche di previsione dei dati di Excel/Google Sheets;
- Utilizzare le tabelle pivot, le macro e il VBA in Excel/Google Sheets.

6. Trarre conclusioni e comunicare i risultati
- Ragionare sui risultare di un'indagine statistica ed elaborare una relazione;
- Esporre i risultati di un'indagine nell'era dei social media: cenni di socio-informatica.

Abilità digitali coinvolte
- Utilizzare Word/Google Docs e Excel/Google Sheets per elaborare l'indagine statistica;
- Lavorare con i social media nel rispetto della cultura digitale da essi riflessa;
- Realizzare immagini e infografiche con Canva.
Prerequisiti
Non sono richieste conoscenze preliminari.
Metodi didattici
Le lezioni si svolgono in presenza, con una forte componente laboratoriale. Ampio spazio è dedicato all'impiego di strumenti freeware o open source, all'analisi di casi studio e allo svolgimento di attività, individuali e collaborative. Con l'obiettivo di coltivare la competenza interpersonale e di stimolare la riflessione metacognitiva, si privilegiano lezioni di tipo partecipato, che saranno supportate dall'impiego del digitale, da attività di apprendimento autentico, da esperienze ludiche, da webquest e da momenti di scaffolding.

Nell'ottica di una didattica universale e interdisciplinare, alcune lezioni si svolgeranno contestualmente all'insegnamento di Matematica.

Si farà uso del corso Moodle dedicato all'insegnamento (http://labonline.ctu.unimi.it/course/view.php?id=148).
Materiale di riferimento
1. Slide, esercizi e risorse proposte durante le lezioni e raccolte nell'ambiente Moodle del corso;

2. Un qualsiasi manuale di statistica. Si consiglia il testo Sullivan III, M. (2011) Fondamenti di statistica, Pearson: pp. 1-131 (Parti I e II);

3. Strumenti impiegati: Word/Google Docs, Portale Dati Istat, Google Trends, Google Forms, Landbot.io, Microsoft Excel/Google Sheets, Canva, BoxPlotR.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame prevede una valutazione sommativa basata sullo svolgimento di una prova scritta e di una successiva prova pratica.
La prova scritta è composta da cinque esercizi di statistica descrittiva ed è da intendersi superata con quattro esercizi corretti; la prova pratica è finalizzata a verificare l'uso competente degli strumenti digitali impiegati durante il corso e potrà essere sostenuta unicamente se la prova scritta sarà stata ritenuta sufficiente.
L'idoneità è attribuita al superamento di entrambe le prove. La prova scritta, se superata, resta valida per l'intero anno accademico.

Il docente rafforza il processo di acquisizione delle conoscenze e delle abilità attraverso una continua valutazione formativa operata su di una sorta di diario di bordo. Gli studenti dovranno svolgere in itinere un'indagine statistica collaborativa, mettendo in campo di volta in volta le nuove conoscenze e abilità acquisite. Il campione di dati sarà raccolto nelle prime lezioni dopo la formulazione di una domanda di ricerca adeguata. Il processo di restituzione di feedback avverrà settimanalmente in forma di commenti e suggerimenti.
L'elaborato resterà condiviso con il docente per l'intera durata del corso.
- CFU: 6
Esercitazioni in aula informatica: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docente/i
Ricevimento:
Per concordare un ricevimento, contattare tramite e-mail.