• Academic Writing, Digital Tools & AI
• Ecoliterature and Ecocriticism: Gardens, Trees and Vegetal Life in Anglophone Literatures
• Emotion Oriented Systems
• Gamification e Serious Games
• Meta-lessicografia digitale e uso dei corpora per l'analisi linguistica
• Metdologia della ricerca letteraria
• Metodologie della ricerca linguistica – Modulo A
• Metodologia della ricerca linguistica - Modulo B  
• Progettare percorsi didattici innovativi
• Semantic Web e Linked Data
• Tecnologie Didattiche

Academic Writing, Digital Tools & AI

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 42° e 41° (1° e 2° anno)

Tipologia: Seminario

Caratteristiche

• Crediti formativi: 3 CFU
• Destinatari: tutte le dottorande e tutti i dottorandi del 1° e 2° anno
• Carattere: trasversale
• Lingua di insegnamento: inglese
• Durata: 8 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: in presenza
• Frequenza: facoltativa
• Uso di piattaforme digitali: no
• Aula informatica: sì

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice, prof.ssa Laura Rescia, e alle docenti del seminario.

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere il quadro epistemologico, gli aspetti teorici di base, le metodologie fondamentali ed esempi significativi di applicazione della scrittura accademica, degli strumenti digitali e dell'intelligenza artificiale allo studio e alla presentazione dei risultati della ricerca.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare i contenuti del seminario per contestualizzare, descrivere e presentare criticamente le metodologie apprese nell'ambito della scrittura accademica, degli strumenti digitali e dell'intelligenza artificiale.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di esprimere un giudizio critico sulla scrittura accademica, sugli strumenti digitali e sull'intelligenza artificiale e sugli esiti della loro analisi, basandosi sulle teorie e sulle metodologie acquisite.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento nell'ambito della scrittura accademica, degli strumenti digitali e dell'intelligenza artificiale, a livello teorico, metodologico e applicativo.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito della scrittura accademica, degli strumenti digitali e dell'intelligenza artificiale, degli studi critici sul tema e degli approcci metodologici fondamentali.

Docenti e programma

Andreea Dinca

Academic Writing in the Digital Age: Digital Tools, GenAI and Scholarly Practices

Durata: 2 ore e 40 minuti

This hands-on class focuses on academic writing in the digital age. Participants will be introduced to a range of writing resources, such as academic phrasebanks and corpora of expert academic writing, as well as to Generative Artificial Intelligence (GenAI) as a support for writing. Particular attention will be given to the role of GenAI in academic writing, by addressing topics such as prompt engineering for writing support, conducting literature reviews with GenAI, and critically assessing GenAI output.

Karla Csuros

Corpus Design and Digital Tools for Discourse Analysis

Durata: 2 ore e 40 minuti

This hands-on class introduces participants to corpus design, digital research tools, and corpus-assisted methods for discourse analysis. Participants will explore how digital text collections can be constructed, queried, and analyzed to identify linguistic patterns and develop research questions. Particular attention will be given to methodological choices, including data selection, annotation, metadata, and the interpretation of quantitative and qualitative evidence.

Roxana Rogobete

Digital Humanities and GenAI: Methods and Critical Practices for Literary Research

Durata: 2 ore e 40 minuti

During this class, participants will explore how computational tools and GenAI can enrich the study of literary texts, archives, and cultural narratives. The session will cover a variety of methods, including text mining, data visualization, and GenAI-assisted analysis, emphasizing how these techniques can reveal patterns, connections, and insights that are difficult to detect through traditional approaches. The ethical use of AI in scholarly work will also be discussed.

Calendario delle attività didattiche

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del seminario.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti presentati e l'approccio metodologico adottato, di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione e di saperli presentare con adeguato spirito critico.

Ecoliterature and Ecocriticism: Gardens, Trees and Vegetal Life in Anglophone Literatures

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 42° (1° anno) e 41° (2° anno)

Tipologia: Modulo

Caratteristiche

• Crediti formativi: 3 CFU
• Carattere: trasversale, rivolto a tutte le dottorande e a tutti i dottorandi
• Lingua di insegnamento: inglese
• Durata: 8 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: mista (in presenza e a distanza tramite Webex)
• Frequenza: facoltativa
• Partecipanti indicati: dottorande e dottorandi del 2° anno
• Uso di piattaforme digitali: sì, Moodle dedicato al modulo
• Materiali didattici: documenti PDF, video, audio, slide e materiali multimediali
• Aula informatica: no

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice, prof.ssa Laura Rescia, e alle docenti del modulo:

• carmen.concilio@unito.it
• paola.dellavalle@unito.it
• sonia.diloreto@unito.it
• cristina.dimaio@unito.it

Materiali e attività su Moodle

Sulla pagina Moodle dedicata al modulo saranno disponibili:

• Documenti e materiali presentati durante le lezioni, oppure i relativi collegamenti
• Collegamenti ad archivi web multimediali e a materiali digitali
• Ulteriori materiali bibliografici, anche in formato PDF

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere il quadro epistemologico, gli aspetti teorici di base, le metodologie fondamentali ed esempi significativi di applicazione dell'ecoletteratura e dell'ecocritica allo studio e alla presentazione dei risultati della ricerca.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare i contenuti del modulo per contestualizzare, descrivere e presentare criticamente le metodologie apprese nell'ambito dell'ecoletteratura e dell'ecocritica e del relativo sviluppo critico-metodologico.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di esprimere un giudizio critico sull'ecoletteratura e sull'ecocritica e sui risultati delle relative analisi, basandosi sulle teorie e sulle metodologie acquisite.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento nell'ambito dell'ecoletteratura e dell'ecocritica, sul piano teorico, metodologico e dell'analisi critica, applicando le competenze acquisite anche ad altri casi affini.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito dell'ecoletteratura e dell'ecocritica, degli studi critici sul tema e degli approcci metodologici fondamentali per l'analisi e la loro applicazione ad altri esempi affini.

Docenti e programma

• Carmen Concilio
• Paola Della Valle
• Sonia Di Loreto
• Cristina Di Maio

Presentazione del modulo

Ecoliterature and Ecocriticism: Gardens, Trees and Vegetal Life in Anglophone Literatures

Abstract: The module will introduce literary texts and critical theory on "cura" and ecocriticism applied to gardens and on representations of gardens, trees and vegetal life as curative (democratic) space as well as space of ecological activism in Anglophone and North American Literatures.

Calendario delle attività didattiche

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del modulo.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti presentati e l'approccio metodologico adottato per lo svolgimento delle attività didattiche, di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione e di saperli presentare con adeguato spirito critico.

Emotion Oriented Systems

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 41° e 42° (1° e 2° anno)

Tipologia: Modulo

Caratteristiche

Il modulo rientra nell'offerta formativa del Dottorato di Ricerca in Informatica ed è mutuato dal Dottorato di Ricerca in Digital Humanities.

• Crediti formativi: 6 CFU
• Carattere: trasversale, rivolto a tutte le dottorande e a tutti i dottorandi
• Lingue di insegnamento: inglese e italiano, in funzione degli studenti partecipanti
• Durata: 24 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: in presenza/mista, con possibilità di collegamento tramite Webex per chi non può partecipare in presenza
• Frequenza: facoltativa
• Destinatari: dottorande e dottorandi del 1° e del 2° anno
• Uso di piattaforme digitali: sì, con possibilità di attivazione di uno spazio Moodle dedicato
• Materiali didattici: corpora di dati e strumenti per l'annotazione
• Aula informatica: no; è previsto l'utilizzo dei computer portatili personali degli studenti

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice, prof.ssa Laura Rescia, e alle docenti del modulo.

Gamification e Serious Games

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 41° e 42° (1° e 2° anno)

Tipologia: Modulo

Caratteristiche

• Crediti formativi: 6 CFU
• Carattere: trasversale, coerente con gli obiettivi formativi del dottorato
• Lingua di insegnamento: italiano
• Durata: 16 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: mista (in presenza e online)
• Frequenza: facoltativa
• Destinatari: dottorande e dottorandi delle sedi di Torino e Genova, del 1° e del 2° anno
• Uso di piattaforme digitali: pagina Moodle dedicata al modulo
• Materiali didattici: materiali audiovisivi e digitali
• Aula informatica: no

Modalità di iscrizione: richiesta via email alle docenti e ai docenti del modulo, mettendo in copia la Coordinatrice torinese, prof.ssa Laura Rescia.

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere il quadro epistemologico, gli aspetti teorici di base, le metodologie fondamentali ed esempi significativi di applicazione della gamification e dei serious games in diversi contesti educativi e disciplinari, nonché le modalità del loro studio e della presentazione dei risultati della ricerca.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare i contenuti del modulo per contestualizzare, descrivere e presentare criticamente le metodologie apprese, utilizzandole per progettare e analizzare attività di gamification e serious games.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di esprimere un giudizio critico sulle attività di gamification e serious games e sui risultati della loro analisi, sulla base delle teorie e delle metodologie acquisite.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento nell'ambito della gamification e dei serious games, sul piano teorico, metodologico e dell'analisi critica, applicando le competenze acquisite anche a casi affini a quelli trattati.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito della gamification e dei serious games, dei relativi quadri teorici, della progettazione di attività didattiche e degli approcci metodologici fondamentali.

Docenti e programma

Marina Marchisio Conte

Basi teoriche sulla gamification e sulla progettazione di serious games.

Matteo Sacchet

Quadri teorici sulla gamification e sui serious games. Gamification e serious games in ambienti digitali di apprendimento. Progettazione e implementazione di attività con elementi di gamification. Analisi di casi di studio.

Calendario delle attività didattiche

Nota: in caso di necessità, sarà possibile concordare tra docenti e partecipanti un giorno o un orario diverso.

Materiali e attività su Moodle

Sulla pagina Moodle dedicata al modulo saranno disponibili:

• Questionario iniziale
• Forum per la discussione asincrona e l'apprendimento collaborativo
• Materiali e risorse sui contenuti del corso
• Esempi di attività di gamification, serious games e digital assessment
• Materiali interattivi per l'apprendimento in modalità ibrida
• Consegne degli elaborati
• Attività di valutazione tra pari
• Questionari di riflessione metacognitiva
• Contenuti di approfondimento
• Ulteriori materiali bibliografici

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del modulo.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti testuali e critici presentati e l'approccio metodologico adottato per lo svolgimento delle attività didattiche, nonché di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione.

Meta-lessicografia digitale e uso dei corpora per l'analisi linguistica

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 41° e 42° (1° e 2° anno)

Tipologia: Modulo

Caratteristiche

• Crediti formativi: 6 CFU
• Carattere: trasversale, utile per tutte le dottorande e tutti i dottorandi
• Lingua di insegnamento: italiano
• Lingue trattate: italiano, inglese, francese, spagnolo e tedesco
• Durata: 20 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: mista (in presenza e a distanza tramite Webex)
• Frequenza: facoltativa
• Uso di piattaforme digitali: Moodle dedicato al modulo
• Attività: uso e costruzione di corpora per l'analisi linguistica
• Aula informatica: no

Modalità di iscrizione: iscrizione alla pagina Moodle dedicata e compilazione del questionario conoscitivo almeno 15 giorni prima dell'inizio delle lezioni.

Materiali e attività su Moodle

Sulla piattaforma Moodle dedicata saranno disponibili:

• Questionario conoscitivo iniziale sulle aspettative delle persone iscritte, con domande relative a:
  • Dizionari online utilizzati
  • Finalità di consultazione dei dizionari online
  • Tipologie di dizionari utilizzati
  • Aspetti dei dizionari che si desidera approfondire
  • Esperienze precedenti con piattaforme di analisi di corpora testuali
  • Piattaforme di analisi dei corpora già utilizzate
  • Conoscenza di corpora orali
• Questionario finale di gradimento
• Video della BBC
• Video realizzati dai docenti su argomenti metalessicografici specifici
• Materiali teorici e pratici sui dizionari digitali

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere la macrostruttura e la microstruttura del dizionario; aver acquisito una prospettiva storica sull'elaborazione e sulla pubblicazione dei dizionari cartacei e online; saper individuare gli elementi guida, in particolare le marche d'uso, presenti nei dizionari; riconoscere le specificità della registrazione lessicografica della fraseologia e della paremiologia; conoscere piattaforme e banche dati per l'analisi e la costruzione di corpora testuali.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper consultare i dizionari digitali in modo consapevole ed efficace; utilizzare corpora esistenti, scritti e orali, e costruire corpora propri.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di esprimere un giudizio critico sulle caratteristiche di un dizionario; riconoscere e affrontare questioni problematiche nei dizionari online; realizzare analisi linguistiche basate su corpora.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando una terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento nell'ambito della metalessicografia digitale e della linguistica dei corpora, sul piano teorico, metodologico e dell'analisi critica.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito della lessicografia e dell'analisi dei corpora, della relativa produzione scientifica, degli studi critici sul tema e degli approcci metodologici fondamentali.

Docenti e programma

Carla Marello

Introduzione, inquadramento epistemologico e metodologico.

Virginia Pulcini

Caratteristiche di alcuni dizionari monolingui storici, generali e per apprendenti dell'inglese. Dizionari bilingui e specialistici italiano/inglese. Attività di ricerca lessicografica. Gli anglicismi nei dizionari di varie lingue: impatto e integrazione.

Vincenzo Lambertini

Lessicografia, fraseologia e paremiologia

Questioni problematiche nell'elaborazione e nella consultazione di un dizionario in ambito fraseologico e paremiologico, sia specialistico sia per l'apprendimento. Principali dizionari online monolingui e bilingui della lingua francese, con particolare attenzione ai dizionari di proverbi, in prospettiva diacronica, sincronica e didattica, e alle nuove tecnologie.

Linguistica dei corpora e analisi del parlato

Corpora scritti e orali, italiani e francesi, e linguistica dei corpora per la ricerca linguistica e per la didattica delle lingue, in particolare del francese lingua straniera (FLE). Approfondimento della fraseologia, della paremiologia e della mediazione interlinguistica e interculturale tra francese e italiano. Sistemi di trascrizione basati sui principi dell'analisi conversazionale per la costruzione di corpora orali di parlato monologico, dialogico e interazionale.

Maria Carmela Zaccone

1. Analisi della struttura dei dizionari online monolingui DLE (RAE/ASALE) e DEA (Seco et al., BBVA) e dei dizionari bilingui spagnolo-italiano Zanichelli e Hoepli.
2. Confronto delle differenze e delle analogie nel trattamento della fraseologia nei dizionari monolingui, generali e specialistici, e bilingui spagnolo-italiano.

Calendario delle attività didattiche

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del modulo.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti presentati e l'approccio metodologico adottato per lo svolgimento delle attività didattiche, di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione e di saperli presentare con adeguato spirito critico.

Metodologie della ricerca letteraria

Anno accademico: 2026-2027

Cicli: 41° (2° anno) e 42° (1° anno)

Tipologia: Seminario

Caratteristiche

• Crediti formativi: 5 CFU
• Carattere: trasversale
• Lingua di insegnamento: italiano
• Durata: 12 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: in presenza/mista
• Frequenza: obbligatoria per il curriculum letterario (42° ciclo o dottorandi che non abbiano ancora frequentato il seminario)
• Destinatari: dottorande e dottorandi del 41° e del 42° ciclo
• Uso di piattaforme digitali: no
• Materiali didattici: slide
• Aula informatica: no

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice e alle docenti e ai docenti del seminario.

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere il quadro epistemologico, gli aspetti teorici di base, le metodologie fondamentali ed esempi significativi di applicazione della ricerca letteraria e della teoria della letteratura allo studio e alla presentazione dei risultati della ricerca.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare i contenuti del seminario per contestualizzare, descrivere, presentare criticamente e utilizzare le metodologie apprese nell'ambito della lettura e dell'interpretazione dei testi letterari e della costruzione di un discorso critico su di essi.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di esprimere un giudizio critico sugli argomenti trattati, basandosi sulle teorie e sulle metodologie acquisite.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando una terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento e dell'analisi critica realizzata.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito delle metodologie della ricerca letteraria, degli studi critici sul tema e degli approcci metodologici fondamentali per l'analisi e la loro applicazione ad altri esempi affini.

Docenti e programma

1. Dario Prola – Il testo letterario e le sue traduzioni: prospettive metodologiche dei Translation Studies
2. Silvia Ulrich – Teorie dell'intertestualità
3. Laura Rescia – Le biblioteche d'autore
4. Daniela Nelva – Il campo letterario
5. Claudio Giunta – Commentare poesia per i Meridiani. Due casi: Dante Alighieri e Philip Larkin
6. Riccardo Morello – Dallo storicismo alla modernità

Calendario delle attività didattiche

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del seminario.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti presentati e l'approccio metodologico adottato per lo svolgimento delle attività didattiche, di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione e di saperli presentare con adeguato spirito critico.

Metodologie della ricerca linguistica – Modulo A

Anno accademico: 2026-2027

Metodi qualitativi e quantitativi, analisi testuale e discorsiva, linguistica computazionale e modelli di intelligenza artificiale

Qualitative and Quantitative Methods, Text and Discourse Analysis, Computational Linguistics and Artificial Intelligence Models

Caratteristiche

• Crediti formativi: 8 CFU
• Cicli: 42° (1° anno) e 41° (2° anno)
• Lingua di insegnamento: inglese
• Durata: 16 ore di lezione frontale
• Modalità di erogazione: in presenza
• Uso di piattaforme digitali: sì
• Strumenti e materiali: Google Drive, software per l'analisi linguistica, piattaforme per l'analisi e l'annotazione morfologica, sintattica e semantica
• Aula informatica: sì

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice, prof.ssa Laura Rescia, e alle docenti del modulo.

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere le principali metodologie di ricerca linguistica finalizzate a rispondere a specifiche domande di ricerca, nonché le principali metodologie, quantitative e qualitative, per la raccolta e l'analisi dei dati linguistici.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare le metodologie apprese al proprio ambito di interesse, con particolare attenzione all'annotazione di corpora attraverso piattaforme dedicate, esplicitando informazioni di tipo morfologico, sintattico o semantico; saper progettare percorsi di analisi linguistica del testo e del discorso in funzione della propria ricerca dottorale; utilizzare strumenti e procedure operative coerenti con gli standard della disciplina.
• Autonomia di giudizio: saper scegliere gli strumenti più adeguati per condurre analisi linguistiche e identificare i punti di forza della metodologia adottata, dimostrando consapevolezza dei suoi limiti.
• Abilità comunicative: saper comunicare, utilizzando una terminologia e modalità critiche adeguate, i risultati dell'apprendimento relativi alle principali procedure di analisi linguistica; documentare e motivare le scelte metodologiche, presentando i risultati dell'analisi in relazione alle evidenze raccolte e ai limiti dello studio.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito delle metodologie di raccolta e analisi dei dati linguistici, sapendo utilizzare diversi strumenti e software per la ricerca quantitativa e qualitativa.

Docenti e programma

Il modulo fornisce conoscenze di base per l'identificazione e l'applicazione delle principali metodologie di ricerca linguistica, testuale e non testuale.

Nesrine Triki

Metodi quantitativi e qualitativi per l'analisi dei dati linguistici

Introduzione ai metodi quantitativi e qualitativi di analisi dei dati testuali e non testuali. Ipotesi e domande di ricerca. Complementarità tra approcci qualitativi e quantitativi. Esercitazioni guidate con appositi strumenti software e discussione critica delle procedure adottate, anche in relazione agli interessi di ricerca delle persone partecipanti.

Giorgia Riboni

Analisi testuale e analisi del discorso

Introduzione ai fondamenti dei principali quadri metodologici dell'analisi testuale: Text Linguistics e (Critical) Discourse Analysis.

Illustrazione degli approcci qualitativi, quantitativi e integrati adottati all'interno di tali quadri teorici. Esercitazioni guidate finalizzate all'analisi di un campione di testi oggetto delle ricerche dottorali delle persone partecipanti.

Cristina Bosco

Linguistica computazionale, apprendimento automatico e modelli di intelligenza artificiale

Fondamenti di linguistica computazionale, apprendimento automatico e generazione di modelli. Costruzione di corpora annotati per l'apprendimento automatico ed estrazione di informazioni da corpora. Funzionamento dei Large Language Models (LLM) alla base delle applicazioni di intelligenza artificiale. Strumenti per l'analisi e l'annotazione morfologica, sintattica e semantica del testo.

Calendario delle attività didattiche

Metodologia della ricerca linguistica B – Statistica per la ricerca umanistica (livello 2)

Anno accademico: 2026-2027

Destinatari: dottorande e dottorandi del 2° anno

Tipologia: Modulo

Caratteristiche

• Crediti formativi: 3 CFU
• Carattere: trasversale, rivolto a tutte le dottorande e a tutti i dottorandi in possesso dei prerequisiti
• Lingua di insegnamento: italiano
• Durata: 10 ore di lezione frontale con attività pratiche
• Modalità di erogazione: mista (in presenza e a distanza; collegamento da comunicare)
• Frequenza: facoltativa
• Uso di piattaforme digitali: no
• Materiali didattici: slide, dispense e software da scaricare autonomamente
• Aula informatica: sì

Prerequisiti: conoscenze di base di statistica e di R/RStudio oppure frequenza del primo livello del corso nell'anno accademico 2025-2026.

Modalità di iscrizione: richiesta via email alla Coordinatrice, prof.ssa Laura Rescia, e alle docenti del modulo.

Obiettivi formativi

Al termine dell'attività didattica, la dottoranda o il dottorando dovrà dimostrare di aver acquisito le seguenti competenze.

• Conoscenza e capacità di comprensione: conoscere le principali nozioni teoriche di statistica e le applicazioni avanzate del linguaggio R per la ricerca quantitativa e qualitativa.
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione: saper applicare le competenze statistiche acquisite per rispondere a domande di ricerca concrete attraverso l'utilizzo dei pacchetti di R.
• Autonomia di giudizio: essere in grado di individuare gli strumenti più adeguati al raggiungimento dei risultati qualitativi e quantitativi relativi alla propria ricerca.
• Abilità comunicative: saper utilizzare il linguaggio specialistico della statistica per descrivere le tecniche adottate e illustrare i risultati delle proprie analisi.
• Capacità di apprendimento: aver acquisito capacità autonome di apprendimento e di autovalutazione della propria preparazione nell'ambito della ricerca bibliografica e delle metodologie di raccolta e analisi dei dati linguistici, sapendo utilizzare diversi strumenti e software per la ricerca quantitativa e qualitativa.

Docenti e programma

• Elisa Corino
• Daniela Mereu

Il modulo affronta le basi teoriche della statistica applicata alla ricerca umanistica, con particolare attenzione alla linguistica. Sono previste esercitazioni pratiche con il software R, dedicate all'utilizzo del linguaggio R, alla statistica descrittiva e alla visualizzazione grafica dei dati.

Calendario delle attività didattiche

Modalità di valutazione

La valutazione progressiva e finale dei risultati dell'apprendimento attesi verrà realizzata attraverso il coinvolgimento costante delle dottorande e dei dottorandi nello svolgimento delle diverse parti del modulo.

Attraverso il lavoro di gruppo e la didattica partecipativa e collaborativa, le dottorande e i dottorandi dovranno dimostrare di aver acquisito i contenuti presentati e l'approccio metodologico adottato per lo svolgimento delle attività didattiche, di saperli applicare autonomamente ai casi di studio proposti e ad altri casi affini non trattati durante la formazione e di saperli presentare con adeguato spirito critico.

Progettare percorsi didattici innovativi

Anno accademico: 2026-2027

Docente: Vincenza Benigno (CNR-ITD)

Tipologia: Corso opzionale

Caratteristiche

• Carattere: trasversale, utile per tutte le dottorande e tutti i dottorandi
• Lingua di insegnamento: italiano (alcuni materiali potrebbero essere in inglese)
• Durata complessiva: 24 ore
• Modalità di erogazione: blended (incontri sincroni e attività online asincrone)
• Frequenza: opzionale
• Destinatari: dottorande e dottorandi del 1° e del 2° anno delle sedi di Genova e Torino
• Prerequisiti: nessun prerequisito obbligatorio; è preferibile aver frequentato il corso di Tecnologie Didattiche

Il corso si rivolge in particolare a coloro che sono interessati agli aspetti della didattica, sia nell'ambito della ricerca sia nell'ambito dell'insegnamento.

Obiettivi formativi

Al termine del corso, le dottorande e i dottorandi saranno in grado di:

• Definire il concetto di progettazione didattica innovativa.
• Descrivere il concetto di competenza sulla base delle principali definizioni e dei quadri internazionali, quali OECD, UNESCO e DeSeCo.
• Selezionare modelli pedagogici riconducibili all'approccio dell'active learning, tra cui l'approccio learner-centered.
• Definire il concetto di ambiente ibrido di apprendimento.
• Descrivere i nuovi ruoli del docente come designer dell'apprendimento.
• Calibrare le attività didattiche in funzione delle dimensioni dell'aula (piccola, media o grande).
• Progettare micro-attività disciplinari integrate con l'intelligenza artificiale.

Contenuti del corso

• Introduzione alla progettazione didattica innovativa
• Quadri teorici e modelli standard delle competenze chiave
• Il modello pedagogico Learner Centered Oriented (APA)
• Ambienti di apprendimento ibridi basati sull'uso delle tecnologie di rete
• Strategie e ruoli per la gestione di contesti di apprendimento ibridi
• Integrazione di modelli di intelligenza artificiale nella progettazione didattica

Organizzazione delle attività didattiche

Il corso sarà erogato in modalità blended e sarà organizzato in quattro incontri sincroni, della durata di circa tre ore ciascuno, con frequenza indicativamente quindicinale.

Agli incontri sincroni seguiranno attività online asincrone, basate prevalentemente su un approccio collaborativo.

Orario degli incontri sincroni: martedì, dalle 14:30 alle 17:30.

Calendario delle attività didattiche

Calendario provvisorio

Importante: il calendario definitivo sarà pubblicato sul sito.

Strumenti e materiali didattici

• Piattaforma Moodle
• Sistema di videoconferenza Microsoft Teams
• Slide e registrazioni delle sessioni sincrone
• Dispense e articoli scientifici

Modalità di valutazione

La valutazione terrà conto dei seguenti elementi:

• Progettazione individuale di un'attività didattica
• Partecipazione alle attività asincrone
• Partecipazione alle sessioni sincrone
• Risultati dei lavori di gruppo  

Semantic Web e Linked Data

Anno accademico: 2026-2027

Docenti: Riccardo Albertoni (CNR-IMATI) e Ilaria Torre (Università di Genova)

Tipologia: Corso obbligatorio per il 1° e il 2° anno

Caratteristiche

• Carattere: trasversale, utile per tutte le dottorande e tutti i dottorandi
• Lingua di insegnamento: italiano, con materiali in inglese
• Durata complessiva: circa 4 settimane, comprensive di lezioni e lavoro individuale
• Periodo di svolgimento: secondo semestre
• Modalità di erogazione: lezioni teoriche e attività laboratoriali, con possibilità di collegamento tramite Microsoft Teams
• Organizzazione: indicativamente 2 incontri di 6 ore, con eventuale modulo aggiuntivo di approfondimento
• Frequenza: obbligatoria per il 1° e il 2° anno
• Destinatari: dottorande e dottorandi delle sedi di Genova e Torino

Obiettivi formativi

Il corso introduce i concetti fondamentali relativi al Semantic Web, ai Linked Data e alla progettazione di ontologie.

Al termine del corso, le dottorande e i dottorandi dovranno aver acquisito familiarità con i principi e gli standard del Semantic Web, nonché competenze tecniche di base relative alle principali tecnologie utilizzate, tra cui:

• RDF (Resource Description Framework)
• SPARQL (linguaggio di interrogazione per dati RDF)
• JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)

Docenti e programma

• Riccardo Albertoni – CNR, Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche (IMATI)
• Ilaria Torre – Università degli Studi di Genova

Contenuti del corso

• Introduzione al Semantic Web e ai Linked Data, anche in prospettiva storica
• Esempi di utilizzo dei Linked Data
• Concetti fondamentali: protocolli, repository, linguaggi di interrogazione, ontologie, semantica, dati e metadati
• Introduzione alle ontologie
• Esercitazione di costruzione di una semplice ontologia (toy example ontology building)
• Linked Data: pratiche e tecnologie
• Vocabolari standard (W3C Vocabularies e analoghi)
• Casi di successo nell'applicazione dei principi dei Linked Data

Calendario delle attività didattiche

Calendario indicativo

Il corso prevede indicativamente due incontri di 6 ore ciascuno, oltre al lavoro individuale distribuito nell'arco di circa quattro settimane. Potrà essere previsto un ulteriore modulo di approfondimento.

Nota: il calendario definitivo sarà pubblicato sul sito.

Strumenti e materiali didattici

• Lezioni frontali e attività laboratoriali
• Sistema di videoconferenza Microsoft Teams
• Slide
• Articoli scientifici e libri

Modalità di valutazione

La valutazione sarà effettuata attraverso l'esame di un elaborato.

Tecnologie Didattiche

Docente: Francesca Pozzi (CNR-ITD)

Tipologia: Corso obbligatorio

Caratteristiche

• Carattere: trasversale, utile per tutte le dottorande e tutti i dottorandi
• Lingua di insegnamento: italiano (alcuni materiali potrebbero essere in inglese)
• Durata complessiva: 24 ore, comprensive di didattica frontale e attività laboratoriali
• Modalità di erogazione: blended (incontri sincroni e attività online asincrone)
• Frequenza: obbligatoria
• Destinatari: dottorande e dottorandi del 1° e del 2° anno delle sedi di Genova e Torino
• Prerequisiti: nessuno

Il corso si rivolge in particolare a coloro che sono interessati agli aspetti della didattica, sia nell'ambito della ricerca sia nell'ambito dell'insegnamento.

Obiettivi formativi

Al termine del corso, le dottorande e i dottorandi saranno in grado di:

• Definire il concetto di Tecnologie Didattiche.
• Descrivere la storia delle Tecnologie Didattiche.
• Comprendere le principali teorie dell'apprendimento.
• Comprendere il rapporto tra evoluzione tecnologica ed evoluzione delle teorie dell'apprendimento.
• Comprendere il rapporto tra teorie dell'apprendimento, obiettivi, strategie didattiche e modalità di valutazione.
• Descrivere i principi della progettazione didattica a livello macro.
• Analizzare le differenze tra formazione online e in presenza.
• Valutare soluzioni progettuali per la formazione online.
• Descrivere i diversi modelli di e-learning.
• Comprendere le caratteristiche della Comunicazione Mediata dal Computer (CMC).

Contenuti del corso

• Introduzione alle Tecnologie Didattiche (TD)
• Definizione di Tecnologie Didattiche e loro evoluzione nel tempo
• Principali teorie dell'apprendimento: comportamentismo, cognitivismo, costruttivismo, socio-costruttivismo e connettivismo
• Rapporto tra evoluzione tecnologica e teorie dell'apprendimento
• Rapporto tra teorie dell'apprendimento, obiettivi, strategie didattiche e modalità di valutazione
• Introduzione alla progettazione didattica
• Modello ADDIE
• Progettazione di ambienti di apprendimento online e in presenza: differenze e implicazioni
• Modelli di e-learning
• Comunicazione Mediata dal Computer (CMC)

Organizzazione delle attività didattiche

Il corso sarà erogato in modalità blended e sarà organizzato in tre incontri sincroni, della durata di circa tre ore ciascuno.

Tra il secondo e il terzo incontro è prevista un'attività online asincrona di tipo collaborativo, della durata di cinque settimane.

Orario di inizio degli incontri sincroni: 14:30.

Calendario delle attività didattiche

Calendario provvisorio

Nota: il calendario definitivo sarà pubblicato sul sito.

Strumenti e materiali didattici

• Piattaforma Moodle
• Sistema di videoconferenza Microsoft Teams
• Slide e registrazioni delle sessioni sincrone
• Dispense e articoli scientifici

Modalità di valutazione

La valutazione terrà conto dei seguenti elementi:

• Risultati di un test finale di conoscenze
• Partecipazione alle attività asincrone
• Partecipazione alle sessioni sincrone
• Risultati dei lavori di gruppo