Scheda insegnamento

Prerequisiti

Si richiede la comprensione della lingua italiana orale e scritta al livello B2 del QCER. Se necessario, e in particolare se segnalato nei colloqui in ingresso, gli studenti devono avvalersi del servizio di tutorato linguistico alla pari offerto dall’Ateneo.

Obiettivi formativi - Risultati di apprendimento attesi

L'insegnamento ha come obiettivi:

• Tagging TEI XML;

• Applicare tagging TEI XML ai testi dell'Archivio Storico di Ateneo;

• Apprendere l'uso dei principali strumenti informativi di supporto all'analisi dei testi;

• Applicare le conoscenze acquisite per l'analisi dei testi tramite strumenti informatici.

Contenuto del corso

L'insegnamento è un laboratorio che introdurrà lo studente all'utilizzo delle tecnologie dell'informazione per l'analisi dei testi, ovvero:

• elaborazione e formattazione testi;

• codifica dei testi (XML, DTD, TEI);

• analisi dei corpora;

• spatial humanities, network analysis;

• analisi dei testi tramite strumenti di visualizzazione quali Voyant Tools, Recogito, Palladio, Gephi.

Metodi didattici

Verranno utilizzate le piattaforme digitali LOL e Teams, che potranno venire adoperate anche per modalità di didattica a distanza secondo le indicazioni elaborate dai CdS.

Agli studenti che abbiano depositato in Segreteria certificazioni di disabilità o DSA si consiglia di contattare all’inizio del corso il/la docente, anche attraverso il Servizio disabilità e DSA di Ateneo (https://www.unistrapg.it/it/vivere-il-campus/servizi/servizi-per-studenti-con-dsa-e-disabilita, mail: sdda@unistrapg.it) per concordare misure compensative e/o dispensative di adattamento della didattica.

Per studenti frequentanti:

L'insegnamento prevede sia lezioni teoriche che esercitazioni pratiche. Le lezioni teoriche in aula saranno improntate all'acquisizione delle conoscenze informatiche e analitiche di base atte a rendere lo studente consapevole dei principali di funzionamnto degli strumenti informatici e digitali, nonché a sviluppare abilità di analisi di problemi computazionali. Le esercitazioni riguarderanno l'utilizzo di software e altri strumenti informatici per l'apprendimento e lo sviluppo delle principali applicazioni informatiche in ambito umanistico.

Per studenti non frequentanti:

Gli studenti non frequentanti avranno la possibilità di consultare il materiali reso disponibile dal docente sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica e di replicare a casa le esercitazioni svolte tramite software open source, o comunque accessibile online, indicato dal docente durante lo svolgimento del corso.

Metodi di accertamento

Per gli studenti con certificazioni di disabilità o DSA le modalità d’esame saranno concordate in relazione alle specifiche esigenze, sentito il parere del Servizio disabilità e DSA di Ateneo.

L'accertamento dei risultati di apprendimento consisterà in due parti: la realizzazione di un progetto assegnato dal docente nella fase terminale del corso, e una prova orale per la parte teorica.

Testi di esame

Per studenti frequentanti:

• Appunti e materiali distribuiti durate il corso e prediposti sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica

• M. Carducci: XML per tutti. Imparare il linguaggio di marcatura per la gestione dei dati, Apogeo Editore 2022, ISBN-13 978-8850336074

Per studenti non frequentanti:

• Appunti e materiali distribuiti durate il corso e prediposti sulla piattaforma digitale di Ateneo di supporto alla didattica

• M. Carducci: XML per tutti. Imparare il linguaggio di marcatura per la gestione dei dati, Apogeo Editore 2022, ISBN-13 978-8850336074

Testi di consultazione e approfondimento

Per una panoramica delle principali applicazioni informatiche all'analisi dei testi:

• Luca Giuliano, The Value of Words, Automatic Text Analysis Tools in Web 2.0, Data Science editor, 2014, ISBN 978-88-908757-2-4

Per approfondire l'utilizzo del software applicativo Microsoft Office:

• Per Weverka, Timothy L. Warner, Office 365 All-in-One Fopr Dummies, Ed. For Dummies, 2019. ISBN: 978-1119576242.

Altre informazioni

È richiesta l'iscrizione on-line al corso sulla piattaforma LOL.

È raccomandata una regolare frequenza.

Ricevimento studenti tramite appuntamento da concordare preventivamente via email.

E-mail del docente: lucia.ballerini@unistrapg.it