Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
SISTEMI INFORMATIVI
SS02107624, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese INFORMATION SYSTEMS
Sito della struttura didattica http://www.stat.unipd.it/studiare/ammissione-laurea-magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MARISTELLA AGOSTI ING-INF/05
Altri docenti GIANMARIA SILVELLO ING-INF/05

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INM0016444 REPERIMENTO DELL'INFORMAZIONE MARISTELLA AGOSTI IN0521

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative ING-INF/05 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
8 A.A. 2018/2019 01/10/2018 15/03/2020 AGOSTI MARISTELLA (Presidente)
SILVELLO GIANMARIA (Membro Effettivo)
DI NUNZIO GIORGIO MARIA (Supplente)
FERRO NICOLA (Supplente)
7 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 AGOSTI MARISTELLA (Presidente)
SILVELLO GIANMARIA (Membro Effettivo)
DI NUNZIO GIORGIO MARIA (Supplente)
FERRO NICOLA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti:
Conoscenze e abilita' da acquisire: Competenze critiche e avanzate di ideazione, progettazione, realizzazione e valutazione di sistemi di reperimento dell'informazione (Information Retrieval: IR) e motori di ricerca (search engines).
Modalita' di esame: 1. Progetto su un argomento scelto in accordo con il docente e con presentazione seminariale.
2. Esame scritto con domande sui tutti i contenuti del corso.
3. Eventuale integrazione orale.
Criteri di valutazione: La prova finale serve a verificare l'acquisizione di competenze relative alla capacità di valutare, ideare, progettare, reingegnerizzare, realizzare e gestire sistemi di reperimento dell'informazione e motori di ricerca.
Il progetto serve a verificare in modo sperimentale la capacità di applicare le competenze acquisite.
Contenuti: I sistemi e i servizi di reperimento dell'informazione sono sistemi pervasivi che vengono utilizzati ogni giorno in attività di acquisizione di informazioni, di gestione amministrativa, di acquisizione di competenze, di intrattenimento e comunicazione da parte di milioni di utenti esperti e finali. I motori di ricerca e i sistemi di reperimento dell'informazione gestiscono grandi quantità di informazioni, documenti e risorse digitali (big data).

I motori di ricerca (search engines) sono gli strumenti di reperimento dell'informazione più conosciuti e utilizzati per acquisire informazioni su persone, eventi e risultati scientifici. Grazie ai risultati ottenuti e le informazioni acquisite tramite i motori di ricerca si prendono decisioni e si svolgono attività di lavoro e personali.

Sono strumenti di reperimento dell'informazione anche quelli incorporati nei diversi media sociali (social media) che vengono utilizzati ogni giorno per scopi professionali e personali da utenti di tutto il mondo e tutti quei sistemi che permettono di recuperare informazioni dai messaggi di posta elettronica, dai documenti e dagli archivi presenti sui dispositivi di memorizzazione permanente utilizzati nei diversi strumenti di elaborazione delle informazioni che le persone oggi hanno in uso personale.

I contenuti del corso permettono di acquisire competenze per la ideazione, progettazione, realizzazione e valutazione di sistemi di reperimento dell'informazione e motori di ricerca. La presentazione dei contenuti è articolata nelle seguenti parti:
- Elementi introduttivi (quadro d'insieme) per la rappresentazione, gestione e reperimento automatico dell'informazione in formato digitale
- Indicizzazione: strutture dati idonee al reperimento dell'informazione
- Modelli e sistemi per il reperimento dell'informazione
- Valutazione: collezioni sperimentali, misure di efficacia e di efficienza
- Web search: la struttura del Web, interrogazioni e utenti, agenti Web (Web Crawlers, Crawler), Search Engine Optimization (SEO).
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: L'insegnamento si basa su lezioni frontali e attività sperimentali.
La frequenza alle lezioni è fortemente consigliata, perché il corso è progettato per studenti che frequentano con costanza le lezioni, seguono le attività sperimentali del corso e realizzano il progetto.
Informazioni relative al diario delle lezioni, al materiale didattico, alle scadenze e modalità d'esame sono rese disponibili agli studenti in Moodle e/o nel Web.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: I materiali di studio sono resi disponibili in Moodle e/o nel Web.

Il libro di testo di riferimento è:
Search Engines: Information Retrieval in Practice
di Donald Metzler, Trevor Strohman, and W. Bruce Croft
Il testo è disponibile e scaricabile liberamente all'URL:
http://ciir.cs.umass.edu/downloads/SEIRiP.pdf

Un utile riferimento aggiuntivo è:
Cornelis Joost (Keith) van Rijsbergen. Information Retrieval (2° Ed). London, Butterworths, 1979
anche questo testo è e scaricabile liberamente all'URL: http://www.dcs.gla.ac.uk/Keith/Preface.html

Viene resa disponibile in formato elettronico una dispensa sulla valutazione dei sistemi di reperimento dell'informazione a cura di Gianmaria Silvello.
Testi di riferimento:
  • Croft, W. Bruce; Metzler, Donald; Strohman, Trevor, Search engines: information retrieval in practice. Boston: Pearson, 2010. Cerca nel catalogo

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Problem based learning
  • Working in group
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'