Conoscenze e capacità di comprensione: Lo studente aquisirà conoscenze di base sui processi di decisione in condizione di rischio e incertezza nei loro aspetti logico-formali e sperimentali.
Utilizzazione di conoscenze e capacità di comprensione: Il laboratorio fornirà strumenti formali e pratici per la valutazione delle differenze individuali nella propensione al rischio, compresi i principali bias cognitivi in contesti di decisione in condizione di incertezza.
Abilità di tratte conclusioni: Il laboratorio enfatizzerà l’importanza di un approccio empirico e sperimentale, basato sulla raccolta e analisi dei dati, per lo studio dei processi di decisione in condizioni di rischio.
Abilità comunicative: Lo studente acquisità l’abilità di presentare le proprie considerazioni in modo chiaro e sistematico sia in forma scritta che orale attraverso la discussione in classe e la stesura dell’esame scritto.
Capacità di apprendere: Il laboratorio stimolerà la riflessione indipendente dei partecipanti tramite la verifica progressiva delle conoscenze acquisite, fornendo allo stesso tempo ulteriori riferimenti didattici e bibliografici per l’approfondimento individuale dei temi trattati durante il laboratorio.
Non ci sono prerequisiti per questo laboratorio. La frequenza del corso PHILOSOPHY OF TECHNOLOGY-MOD. B è complementare ma non obbligatoria.
Parte A: Lezioni frontali alternate a discussioni in classe, blended learning e presentazioni degli/le studenti.
Parte B: Simulazioni di esperimenti sui bias cognitivi in contesti di decisione in condizione di rischio, seguite da analisi dei dati e discussione guidata dei risultati. La partecipazione attiva alla discussione in classe da parte degli/le studenti/esse è fortemenete incoraggiata.
I crediti verranno riconosciuti al termine del corso alle/i studenti che avranno frequentato almeno il 75% delle ore di laboratorio.
Il laboratorio sarà diviso in due parti. La Parte A (dott. Zanetti) introduce i fondamenti della teoria della scelta razionale, con particolare riferimento alle decisioni in condizioni di rischio ed incertezza. Verranno poi approfonditi gli strumenti formali forniti dalla teoria delle credenze imprecise analizzando alcune applicazioni in analisi del rischio. La Parte B (Prof. Canessa) intende presentare i principali bias cognitivi in contesti di decisione in condizione di rischio attraverso un approccio pratico basato sulla simulazione di un esperimento completo, compresi la raccolta e l’analisi dei dati. La discussione dei metodi e dei risultati dell’esperimento saranno propedeutici ad una comprensione dei limiti empirici della teoria delle decisione classica.
Per la parte B del laboratorio, alle/i studenti è richiesto di:
(a) Portare un notebook a lezione
(b) installare Matlab prima della lezione (la licenza è fornita gratuitamente da UniBG, in caso di problemi, rivolgersi ai docenti tramite gli indirizzi mail istituzionali)
