BERGAMO
Dati Generali
Periodo di attività
Syllabus
Obiettivi Formativi
Gli obiettivi del corso sono:
i) familiarizzare gli studenti con la conoscenza delle tecnologie radicalmente nuove come la robotica, l'intelligenza artificiale, il machine learning, la manifattura additiva e l'internet delle cose che caratterizzano la trasformazione digitale;
ii) approfondire la conoscenza e la comprensione delle fonti della trasformazione digitale, evidenziando come avvengono i cambiamenti nei paradigmi tecno-economici;
iii) fornire agli studenti una conoscenza approfondita dei meccanismi dietro il cambiamento industriale causato dalla trasformazione digitale e degli impatti di tale cambiamento radicale sull'organizzazione della produzione, sul mercato del lavoro, sulle politiche economiche e sull'organizzazione del mercato. Infatti, a differenza delle precedenti rivoluzioni industriali, l'automazione tramite intelligenza artificiale si estende ai compiti cognitivi e mentali, ridefinendo l'equilibrio tra distruzione e creazione di posti di lavoro e il bias di competenze dell'automazione;
iv) potenziare le capacità necessarie per analisi qualificate indipendenti - e implementazione economica/manageriale - di processi e strategie legate al cambiamento industriale e tecnico a diversi livelli di sistemi (a livello di imprese, settori industriali e sistema economico nel suo complesso);
v) riconoscere il ruolo delle politiche economiche. Il nuovo paradigma richiede un nuovo set di condizioni affinché le imprese possano sopravvivere, competere e avere successo, richiedendo una simile ripensamento del nostro approccio comune all'organizzazione e alle dinamiche industriali. Le istituzioni hanno un ruolo centrale nel dirigere e governare questo nuovo paradigma industriale con politiche che a volte devono affrontare aspetti completamente nuovi (ad esempio l'uso e la governance dei dati).
Prerequisiti
Una buona conoscenza di Statistica/Econometria.
Durante il corso verranno assegnati compiti che richiederanno capacità di raccolta e analisi dei dati.
Metodi didattici
Il corso si svolge in parte sotto forma di lezioni frontali tenute dal professore e in parte sotto forma di presentazioni degli studenti e discussioni congiunte su alcuni compiti riguardanti argomenti di interesse e possibilmente sull'analisi dei dati relativi a tali argomenti. I compiti degli studenti sono svolti da gruppi di solitamente 2, massimo 3 persone. Le presentazioni/discussioni di gruppo seguono un programma concordato all'inizio del corso tra l'insegnante e gli studenti.
I metodi didattici includono la formazione al lavoro di gruppo e al lavoro individuale per la preparazione e la comunicazione degli elaborati e l'analisi dei dati. Gli studenti sono formati all'uso di riferimenti bibliografici e citazioni, alla ricerca di fonti rilevanti, alla ricerca di dati reali su dataset pubblici affidabili e alla verifica di contenuti poco chiari.
Agli studenti viene inoltre chiesto di rispondere a domande di ricerca teoriche e applicate utilizzando dati reali e tecniche di statistica/econometria.
Le presentazioni/discussioni in classe sfidano gli studenti a confrontarsi con le dinamiche della comunicazione, sia come attori che come spettatori, dando loro l'opportunità di valutare i punti di forza e di debolezza delle performance.
Durante il corso, Kahoot o Mentimeter sono utilizzati per stimolare la partecipazione attiva degli studenti, se necessario.
Verifica Apprendimento
La valutazione finale è data da:
- La valutazione di alcuni assignement svolti da gruppi di 2 (massimo 3) studenti e la loro presentazione in classe.
La valutazione degli assignment misura le capacità degli studenti di:
- utilizzare correttamente i dati reali a livello aziendale;
- comprendere correttamente le domande di ricerca;
- posizionare l'argomento nel corretto filone della letteratura;
- utilizzare le corrette tecniche statistiche/econometriche per rispondere alla domanda di ricerca.
La valutazione delle presentazioni degli studenti valuta:
- La corretta comprensione dell'argomento.
- L'identificazione delle questioni chiave e del loro ordine di priorità.
- La capacità di sintetizzare i contenuti rilevanti.
- La forza e la coerenza del racconto.
- L'efficacia delle slide.
La valutazione delle presentazioni e degli assignement degli studenti costituisce il 50% del voto finale e tiene conto della partecipazione attiva dello studente durante le lezioni e le presentazioni degli altri studenti. Gli studenti devono ottenere un voto sufficiente (18/30) nella valutazione degli assignement/discussions per superare l'esame.
2) L'esame scritto informatizzato alla fine del corso riguardante tutti i contenuti delle lezioni e delle letture obbligatorie.
Costituisce il 50% del voto finale.
L'esame scritto consiste in domande aperte e/o domande a scelta multipla.
L'esame scritto valuta:
- Il corretto apprendimento dei concetti relativi agli argomenti del programma.
- La precisione delle risposte e la capacità di sintetizzare i concetti rilevanti.
- La capacità di comprendere ed esporre questioni complesse.
- L'efficacia dell'esposizione scritta.
Gli studenti devono ottenere un voto sufficiente (18/30) nella prova scritta per superare l'esame.
Gli studenti che non possono frequentare le lezioni in presenza e fare le presentazioni/assignment in classe sono valutati secondo:
a) l'esame scritto (vedi sopra punto 2), e
b) l'esame orale, che seguirà immediatamente nella stessa sessione se gli studenti ottengono un voto sufficiente (18/30) nell'esame scritto.
L'esame orale e scritto si concentra sul programma standard e sulle letture aggiuntive.
Contenuti
Il corso è costituito da lezioni, discussioni e dibattiti di gruppo su argomenti specifici trattati nella letteratura obbligatoria.
I principali argomenti sono:
- Introduzione. Cos'è la trasformazione digitale e perché è importante studiare questo argomento.
- Trasformazione digitale come tecnologia: un'introduzione all'innovazione radicale e rivoluzionaria.
- Una conoscenza di base dell'economia della digitalizzazione.
- Trasformazioni digitali e piattaforme.
- Governare le trasformazioni digitali.
- Affrontare la dominanza e le politiche digitali.
- Intelligenza artificiale e l'uso e la governance dei dati.
- Intelligenza artificiale come strumento di scoperta.
Altre informazioni
Gli studenti sono invitati a iscriversi al corso sulla piattaforma e-learning, Moodle, dove verranno pubblicate le slide, il materiale supplementare e tutti gli aggiornamenti.
Frequentanti e Non-Frequentanti:
Esiste una differenza tra i capitoli/articoli studiati e oggetto di esame per i frequentanti e quelli per i non-frequentanti, poiché alcuni argomenti saranno trattati più approfonditamente in classe durante le lezioni e le presentazioni.
Pertanto, i non-frequentanti dovranno studiare capitoli/articoli aggiuntivi per coprire lo stesso contenuto.
Il programma dettagliato dei capitoli/articoli da studiare è fornito in Leganto e soprattutto nel primo set di slide (Programma, Esami, Bibliografia, Organizzazione del corso) che saranno pubblicate su Moodle all'inizio del corso.