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Laboratorio di Informatica – Bologna

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Ingegneria e architettura · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Alessandro Bevilacqua Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica – sede di Cesena · Laurea triennale (L-8) · 1º anno · 2º semestre · 3 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 3 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica – sede di Cesena · 1º anno · 2º semestre ›

Testo adottato

Paul – Il linguaggio CCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Approfondimenti sulla parte di teoria

Approfondimenti sulla programmazione in C

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Ulteriore materiale sarà reso disponibile dal docente.

Argomenti del programma: Introduzione ad aspetti avanzati di algoritmi e strutture dati: strutture dati avanzate (liste, alberi); algoritmi ricorsivi e analisi di complessità. Linguaggio C: aspetti avanzati di programmazione: iterazione e ricorsione; algoritmi su liste (ricerca, inserimento, cancellazione, ordinamento); IO e persistenza di dati su file. Modularizzazione dei programmi.

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Prof. Salvatore Messina, Prof. Paola Pasotto, Prof. Manuela Fabbri, Prof. Marika Mascitti, Prof. Andrea Dresseno, Prof. Alessandro Soriani Canale unico

Corso di laurea: Scienze dell'educazione nei contesti sociali, culturali e di comunità · Laurea triennale (L-19) · 2º anno · 1º semestre · 3 CFU

Bologna · Scienze dell’educazione e della formazione · 3 CFU · apri nel catalogo · Scienze dell'educazione nei contesti sociali, culturali e di comunità · 2º anno · 1º semestre ›

Costanza-Chock – Design justiceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Messina – Queer Media EducationCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Panciroli – Pedagogia algoritmicaCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Ferri – I Nativi digitaliCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Stella – I DSA nella pratica didatticaCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Soriani – Educare ad una cultura del videogiocoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Il docente fornirà la lettura raccomandata e altri contenuti da studiare.
  • Eventuali documenti e materiali verranno indicati e forniti durante le lezioni.
  • Letture, testi e articoli di approfondimento verranno segnalati agli studenti durante il laboratorio.
  • Ulteriori letture, testi e articoli di approfondimento verranno segnalati agli studenti durante il laboratorio.

Argomenti del programma: Il laboratorio si concentra sullo sviluppo di competenze di progettazione inclusiva con il digitale riguardo alle seguenti aree tematiche: Media education e nuove cornici per il lavoro media-educativo (curricolo di Media Literacy Education, DigComp 2.2 e 3.0, DigCompEdu, data e AI literacy education); I dispositivi digitali come sistemi di classificazione (schemi di dati, moduli e maschere di inserimento, metriche,…

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Prof. Mariarosaria Nardone, Prof. Azeb Lucà Trombetta, Prof. Pietro Monari Canale unico

Corso di laurea: Scienze dell'educazione nei contesti sociali, culturali e di comunità – sede di Rimini · Laurea triennale (L-19) · 2º anno · 1º semestre · 3 CFU

Bologna · Scienze dell’educazione e della formazione · 3 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I materiali utilizzati verranno forniti durante le lezioni in formato digitale.
  • Verranno fornite indicazioni bibliografiche e risorse online specifiche durante il corso, in base agli argomenti trattati e agli interessi dei/delle partecipanti.

Argomenti del programma: Il laboratorio si pone l'obiettivo di stimolare riflessioni, conoscenza critica ed opertiva rispetto al paridgma della Cittadinanza Digitale e al concetto di onlife in educazione. A partire dalla cornice teorica della Media Education si analizzeranno e sperimenteranno alcune modalità, criticità e possibilità espressive dei nuovi media e della produzione multimediale.

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Prof. Mariarosaria Nardone, Prof. Benedetta Toni, Prof. Elisa Mandelli, Prof. Miriam Cesari, Prof. Stefano Russo Canale unico

Corso di laurea: Scienze dell'educazione per i servizi dell'infanzia · Laurea triennale (L-19) · 3º anno · 1º semestre · 3 CFU

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Nardone, R., Digital media in 0-6

MEDIA EDUCATIONCerca su Amazon ›Da studiare: Pp. 25 - 33 [articolo] Open Access https://oaj.fupress.net/index.php/med/article/view/17097Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I materiali utilizzati verranno forniti durante le lezioni in formato digitale.
  • La docente fornirà alcuni testi, materiali, etc. relativi al proprio laboratorio.
  • Testi e materiali relativi ai contenuti trattati verranno indicati dalla docente all’inizio del laboratorio, tramite un’apposita bibliografia disponibile su Virtuale.
  • I materiali didattici saranno messi a disposizione dal docente sulla piattaforma virtuale.unibo.it.

Argomenti del programma: In particolare, il laboratorio si struttura in un percorso conoscitivo, analitico e di valutazione dei vari media digitali utilizzati con l’infanzia, a partire dai contesti familiari, per per costruire percorsi significativi di apprendimento tra analogico e digitale nei servizi educativi per l’infanzia.

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Prof. Stefano Lodi Canale unico

Corso di laurea: Statistica, finanza e assicurazioni – sede di Rimini · Laurea triennale (L-41) · esame facoltativo · 4 CFU

Bologna · Scienze Statistiche · 4 CFU · apri nel catalogo · Statistica, finanza e assicurazioni – sede di Rimini · 3º anno · 2º semestre ›

Letture consigliate

Parker – An Introduction to ProgrammingCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il linguaggio Python. Espressioni, tuple, liste, comprehension, set, dizionari. Istruzioni di ripetizione e scelta. Scrittura e lettura di file. Funzioni. Moduli e package. Package NumPy, matplotlib e scipy. Modelli di classificazione superivisionata: le reti neurali. Esempi di elaborazione tratti dalla letteratura del Machine Learning.

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