Metodologie informatiche nelle discipline umanistiche
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
1. Fornire agli studenti una comprensione approfondita delle metodologie informatiche applicate alle discipline umanistiche.
2. Sviluppare competenze pratiche nell'uso di linguaggi di programmazione e strumenti informatici rilevanti per l'analisi di dati umanistici.
3. Promuovere la capacità degli studenti di applicare concetti informatici in progetti di ricerca e analisi nelle loro discipline di studio.
4. Incentivare la collaborazione tra studenti per sviluppare progetti applicativi che integrino metodologie informatiche e discipline umanistiche.
2. Sviluppare competenze pratiche nell'uso di linguaggi di programmazione e strumenti informatici rilevanti per l'analisi di dati umanistici.
3. Promuovere la capacità degli studenti di applicare concetti informatici in progetti di ricerca e analisi nelle loro discipline di studio.
4. Incentivare la collaborazione tra studenti per sviluppare progetti applicativi che integrino metodologie informatiche e discipline umanistiche.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado di:
1. Applicare concetti informatici fondamentali alle discipline umanistiche.
2. Utilizzare linguaggi di programmazione per l'analisi e la gestione di dati umanistici.
3. Implementare strumenti di analisi testuale e linguistica nei loro progetti di ricerca.
4. Progettare e gestire database per supportare la ricerca umanistica.
5. Presentare in modo efficace i risultati delle analisi attraverso strumenti di visualizzazione dati.
6. Collaborare con i colleghi nello sviluppo di progetti che integrino metodologie informatiche e discipline umanistiche.
1. Applicare concetti informatici fondamentali alle discipline umanistiche.
2. Utilizzare linguaggi di programmazione per l'analisi e la gestione di dati umanistici.
3. Implementare strumenti di analisi testuale e linguistica nei loro progetti di ricerca.
4. Progettare e gestire database per supportare la ricerca umanistica.
5. Presentare in modo efficace i risultati delle analisi attraverso strumenti di visualizzazione dati.
6. Collaborare con i colleghi nello sviluppo di progetti che integrino metodologie informatiche e discipline umanistiche.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
Introduzione alle Metodologie Informatiche nelle Discipline Umanistiche
- Introduzione alla storia dell'informatica umanistica
- Panoramica sull'uso della tecnologia nelle discipline umanistiche
- Concetti di base di informatica e loro applicazione nelle scienze umanistiche
Linguaggi di programmazione applicati alle discipline umanistiche
- Introduzione alla programmazione
- Fondamenti di Python
- Applicazioni pratiche nell'elaborazione e nell'analisi di dati umanistici
Gestione e visualizzazione dei dati
- La nozione di dato, le tipologie di dati e i sistemi di gestione dei dati
- Principi di progettazione e modellazione dei dati
- Progettazione e creazione di database per progetti umanistici
Principi e strumenti di analisi testuale e linguistica
- Nozioni di statistica e introduzione alla linguistica dei corpora
- Metodi informatici per l'analisi del testo nelle discipline umanistiche
- Tecniche di estrazione e analisi di informazioni da testi
- Introduzione agli strumenti di analisi linguistica
Progetti applicativi nell'ambito degli studi umanistici
- Panoramica sui progetti in ambito umanistico: requisiti, sfide e obiettivi
- Sviluppo di progetti che integrano le metodologie informatiche con le discipline umanistiche
- Presentazione e discussione dei progetti realizzati
- Introduzione alla storia dell'informatica umanistica
- Panoramica sull'uso della tecnologia nelle discipline umanistiche
- Concetti di base di informatica e loro applicazione nelle scienze umanistiche
Linguaggi di programmazione applicati alle discipline umanistiche
- Introduzione alla programmazione
- Fondamenti di Python
- Applicazioni pratiche nell'elaborazione e nell'analisi di dati umanistici
Gestione e visualizzazione dei dati
- La nozione di dato, le tipologie di dati e i sistemi di gestione dei dati
- Principi di progettazione e modellazione dei dati
- Progettazione e creazione di database per progetti umanistici
Principi e strumenti di analisi testuale e linguistica
- Nozioni di statistica e introduzione alla linguistica dei corpora
- Metodi informatici per l'analisi del testo nelle discipline umanistiche
- Tecniche di estrazione e analisi di informazioni da testi
- Introduzione agli strumenti di analisi linguistica
Progetti applicativi nell'ambito degli studi umanistici
- Panoramica sui progetti in ambito umanistico: requisiti, sfide e obiettivi
- Sviluppo di progetti che integrano le metodologie informatiche con le discipline umanistiche
- Presentazione e discussione dei progetti realizzati
Prerequisiti
Non è necessaria una precedente esperienza di programmazione, poiché il corso include una sezione introduttiva sulla programmazione, in particolare sul linguaggio Python, nè altre specifiche competenze se non motivazione e interesse per l'applicazione delle metodologie informatiche nei campi umanistici.
Metodi didattici
L'insegnamento è erogato in forma di lezioni frontali con ampio ricorso a esempi e materiali di supporto in forma di notebook Python. E' previsto l'uso di slide e materiali didattici che saranno progressivamente resi disponibili sul sito web dell'insegnamento in piattaforma Ariel e sul repository GitHub dell'insegnamento (https://github.com/afflint/midh).
Materiale di riferimento
L'insegnamento si avvale principalmente di appunti, notebook e materiali forniti dal docente e pubblicati sul sito Ariel dell'insegnamento. Per approfondimenti, è possibile integrare tali materiali con alcune letture suggerite:
- The Python Tutorial, disponibile online all'indirizzo https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
- Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone, BASI DI DATI, McGraw Hill, 2023 (Capitolo 7 sulla progettazione concettuale)
- Tony Gaddis, Introduzione a Python - 5/Ed., Pearson, 2022
- J. Glenn Brookshear, Dennis Brylow, Informatica - 13/Ed. Una panoramica generale, Pearson, 2020
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci, 2021
- The Python Tutorial, disponibile online all'indirizzo https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
- Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone, BASI DI DATI, McGraw Hill, 2023 (Capitolo 7 sulla progettazione concettuale)
- Tony Gaddis, Introduzione a Python - 5/Ed., Pearson, 2022
- J. Glenn Brookshear, Dennis Brylow, Informatica - 13/Ed. Una panoramica generale, Pearson, 2020
- Sergio Bolasco, L'analisi automatica dei testi, Carocci, 2021
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
La prova d'esame si svolge in forma scritta, verte sull'intero programma ha una durata indicativa di un'ora. La prova è composta da una parte A con domande a risposta chiusa e da una parte B con esercizi e/o domande aperte. Per poter sostenere la prova è necessario iscriversi ad una delle sessioni d'esame indicate da calendario. La prova scritta è valutata in trentesimi e tiene conto dei seguenti parametri: grado di conoscenza degli argomenti, capacità di applicare le conoscenze alla risoluzione di esercizi, completezza delle risposte, correttezza dei ragionamenti nello svolgimento degli esercizi. Se si consegue un voto superiore o pari a 25/30 è necessario sostenere una discussione orale per integrare il voto della prova scritta. Se si consegue un voto inferiore a 25/30 la discussione orale NON è possibile.
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento tramite email
Online OR Via Celoria 18 - Stanza 7012
Ricevimento:
Su appuntamento. Il colloquio si svolgerà online fino al termine dell'emergenza Covid
Dipartimento di Informatica, via Celoria 18 Milano, Stanza 7012 (7 piano)