Guida allo studio#
📘 Metodologia: Flip Teaching#
Durante questo corso, implementeremo il metodo del “flip teaching”, un approccio pedagogico che favorisce un’esperienza di apprendimento attiva e collaborativa. Il processo di apprendimento sarà suddiviso in due fasi distinte: una fase di studio autonomo e una di apprendimento collaborativo in classe.
🏠 Studio autonomo#
Prima di ogni lezione, vi invito a:
esaminare accuratamente il materiale didattico assegnato;
svolgere gli esercizi proposti nella dispensa;
preparare domande o dubbi da discutere in classe.
Questa fase richiede un impegno individuale significativo per acquisire una comprensione solida dei concetti chiave che saranno poi approfonditi in classe.
🏫 Apprendimento collaborativo in classe#
Durante le lezioni in aula, avrete l’opportunità di:
discutere e chiarire dubbi emergenti dallo studio autonomo;
partecipare attivamente a discussioni e attività di gruppo;
collaborare alla risoluzione di problemi pratici, facendo uso del linguaggio Python.
Nota importante
Gli esercizi nella dispensa determinano il livello di preparazione necessario per l’esame; servono come autovalutazione per verificare se avete raggiunto una comprensione adeguata dei concetti trattati.
💻 Programmazione#
Nel contesto dell’analisi dei dati psicologici, la programmazione informatica rappresenta un pilastro fondamentale. Durante il corso, imparerete le basi di alcuni linguaggi di programmazione essenziali, con un focus particolare sul Python. Sarà essenziale avere a disposizione un computer per le esercitazioni pratiche.
Vi incoraggio vivamente a sperimentare il pair programming e altre forme di collaborazione come metodi efficaci per affrontare le sfide della programmazione e per facilitare l’apprendimento.
📝 Comunicare i risultati#
Impareremo anche a utilizzare i linguaggi di markup Markdown/HTML e LaTeX per presentare efficacemente i risultati delle analisi statistiche.
🧠 Sviluppo delle abilità#
Imparare a programmare richiede pazienza e precisione, in quanto i linguaggi di programmazione operano seguendo regole estremamente letterali. Se da un lato questa peculiarità può generare qualche frustrazione, d’altro canto favorisce lo sviluppo di un approccio algoritmico al pensiero e consente di registrare con rigore e in modo riproducibile ogni fase dell’analisi dei dati.
🤝 Collaborazione e partecipazione attiva#
Il corso mira a promuovere una cultura di apprendimento collaborativo attraverso:
la realizzazione di progetti realistici che stimolino la collaborazione e richiedono l’applicazione pratica delle conoscenze acquisite;
la promozione di tecniche collaborative, come il pair programming;
la partecipazione attiva in classe, includendo la discussione di temi, esempi e quesiti che potrebbero presentarsi negli esami e nei compiti, anche se non strettamente trattati nel manuale di riferimento o nelle dispense.
Seguendo queste linee guida, vi preparerete adeguatamente per affrontare l’esame con competenza e sicurezza. Ricordate, non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di software specifici o di programmazione informatica — è sufficiente portare con sé pazienza e voglia di imparare.
🤖 AI#
L’avvento di linguaggi di programmazione assistiti da intelligenza artificiale, come ChatGPT, Bard, e altri, ha rivoluzionato l’approccio alla programmazione. Tradizionalmente, sia i neofiti che gli esperti del settore hanno spesso dovuto ricorrere a ricerche online, prevalentemente su Google, per ottenere chiarimenti su specifici aspetti della sintassi o per trovare soluzioni a problemi comuni, dedicando a tale attività una notevole porzione del tempo dedicato alla programmazione.
Ora, grazie alla disponibilità di strumenti di intelligenza artificiale accessibili a tutti, questo paradigma è cambiato significativamente. Invece di cercare su Google, si può chiedere a ChatGTP di generare snippet di codice o addirittura parti significative di un progetto, facilitando notevolmente il processo di scrittura del codice.
Da una prospettiva didattica, questa evoluzione rappresenta un progresso sostanziale, poiché gli studenti possono beneficiare della guida di un “tutor” sempre disponibile, capace di assistere con precisione anche su questioni tecniche molto specifiche. Pertanto, incoraggio vivamente l’utilizzo di ChatGTP come supporto durante lo studio, sia per l’apprendimento della programmazione in Python sia per la comprensione di concetti teorici più avanzati.
Nel 2024, appare quasi scontato che gli studenti adotteranno questa risorsa di grande utilità. Tuttavia, è importante notare che, mentre la versione gratuita di ChatGTP (v 3.5) può presentare diversi errori di programmazione, la versione a pagamento (v. 4) offre prestazioni molto più elevate, riducendo significativamente il margine di errore.
Nonostante il suo inestimabile valore come strumento didattico, desidero sottolineare che non sarà permesso l’uso di strumenti di AI durante le prove in itinere e gli esami nelle sessioni ufficiali d’esame. Questa misura è necessaria per garantire una valutazione equa e basata sulle competenze individuali di ciascuno studente.
📚 Studenti non frequentanti#
Nel quadro di questo insegnamento, si sottolinea l’importanza di una partecipazione frequente e attiva alle lezioni per ottenere il massimo beneficio in termini di assimilazione dei contenuti e comprensione dei concetti. Per chi non può frequentare le lezioni in presenza, l’adozione di un metodo di studio strutturato e metodico è cruciale per una preparazione adeguata all’esame finale.
Per ottimizzare l’assimilazione del materiale didattico, è consigliata la seguente strategia:
iniziare leggendo la dispensa relativa al capitolo in discussione, acquisendo così una panoramica essenziale ma incisiva degli argomenti;
successivamente, dedicarsi all’analisi dettagliata del capitolo corrispondente nel libro ‘Bayes Rules!’, per una comprensione più profonda delle tematiche introdotte;
passare quindi allo studio e all’assimilazione del codice Python illustrato nelle dimostrazioni pratiche, con lo scopo di integrare la teoria con esempi applicativi;
completare gli esercizi associati a ciascun capitolo per validare la propria competenza tecnica e la comprensione concettuale;
infine, per chi desidera un approfondimento ulteriore, i testi opzionali elencati nel Syllabus offrono un’opportunità di esplorare più a fondo ciascun argomento.
Seguendo questa strategia, gli studenti saranno in grado di orientarsi efficacemente nel complesso corpus del materiale didattico e di prepararsi in modo ottimale per la valutazione finale.
💬 Forum#
Una risorsa importante, ma spesso sotto-utilizzata, per prepararsi all’esame è il forum dedicato al corso su Moodle. Gli studenti che hanno dubbi dopo aver studiato il materiale assegnato possono porre domande e chiedere chiarimenti utilizzando questo forum.
Partecipare al forum offre vantaggi sia per coloro che chiedono aiuto, sia per coloro che rispondono, poiché spiegare gli argomenti aiuta a consolidare l’apprendimento. È incoraggiato che siano gli stessi studenti a rispondere alle domande degli altri, contribuendo così alla creazione di una comunità di apprendimento collaborativa.