• Edizioni di altri A.A.:
  • 2024/2025
  • 2025/2026

  • Lingua Insegnamento:

    Italiano. 
  • Testi di riferimento:

    Slides, testi e articoli messi a disposizione dal docente. 
  • Obiettivi formativi:


    Competenze nell'utilizzo di strumenti e metodologie di misurazione del comportamento
    Integrazione di framework teorici in scienze cognitive con dataset multi-dimensionali
    Esperienza nella selezione, valutazione, e utilizzo degli strumenti di misurazione (test, questionari, ...)
    Progettazione, acquisizione, ed elaborazione di dati comportamentali e neurofisiologici
    Simulazione di dataset complessi 
    Lettura, riconoscimento, ed implementazione di pipeline metodologiche conmplesse per l'analisi delle relazioni tra cervello e comportamento
    Riconoscimento e contrasto dei bias più comuni in neuroscienze e nelle scienze cognitive
    Risoluzione di problemi complessi in modo analitico & creativo
    Simulazione di dati fittizi per scopi analitici, per studi di potenza, e per testare pipeline analitiche
    Sviluppo di progetti di ricerca su tre livelli: personale, di gruppo, di classe
    Elaborazione di lavori sperimentali partendo da dataset sintetici
    PROGETTO DI CLASSE. Durante l'anno, l* student* svilupperanno un vero e proprio strumento psicometrico su un argomento scelto da loro. Tutta la classe coopererà per tale fine. Sarà possibile la pubblicazione di tale strumento su una rivista accademica come riconoscimento del lavoro svolto. NOTA: le domande della prova SCRITTA sono incentrate sul PROGETTO DI CLASSE (sviluppo, validazione, analisi di uno strumento psicometrico).
     
  • Prerequisiti:

    Per il corso non è necessario odiare né amare formule, numeri, dati, e grafici. Il docente consiglia l'acquisizione di un sano rispetto verso il mondo numerico. Nozioni base di statistica e programmazione sono propedeutiche.
    SI PREGA di installare preventivamente il software gratuito JASP e di attivarsi per l'installazione di MatLab. 
  • Metodi didattici:

    La frequenza non è obbligatoria ma è ALTAMENTE consigliata.
    La didattica di 64 include lezioni frontali, discussione di articoli scientifici, laboratori pratici, esercitazioni, lavori in aula con livelli crescenti di cooperazione. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:

    L'esame sarà strutturato in tre prove: una prova SCRITTA (10 punti), una prova ORALE (10 punti), ed una prova PRATICA (12 punti). 

    La PROVA PRATICA consiste nell'esposizione (anche in gruppi di 2-4 persone) di un piccolo lavoro di ricerca incentrato su dati simulati.

    La PROVA ORALE consiste nella lettura ed interpretazione di un piccolo "paper" scientifico fittizio.
    La PROVA SCRITTA consiste in 20 domande a risposta multipla (ogni risposta corretta vale 0.5 punti; non c'è penalità per risposte sbagliate).

    NOTA: La prova SCRITTA e la prova ORALE verranno svolte entrambe (lo stesso giorno) in sede di esame (durante le sessioni di esami).

    La prova PRATICA, invece, potrà essere svolta durante l'anno come prova parziale. Qualora l* student* non farà la prova PRATICA durante l'anno, potrà farla in data concordata con il docente o in sede di esame.
     
  • Sostenibilità:
     
  • Altre Informazioni:

    Letture integrative:

    - "Discorso sul Metodo", René Descartes

    - "Contro il Metodo", Karl Feyerabend
    - "La struttura delle rivoluzioni scientifiche", Thomas Kuhn 


Il corso mira a fornire una conoscenza approfondita delle metodologie psicometriche e neuroscientifiche nelle scienze cognitive computazionali. Verrà posta enfasi sugli aspetti metodologici, sul riconoscimento di errori/bias e sulla loro correzione, nonché sulla qualità dell'acquisizione ed esposizione di materiale scientifico.

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