LABORATORIO DI INFORMATICA

Anno accademico 2025/2026 - Docente: VINCENZO MILAZZO

Risultati di apprendimento attesi

1. Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding) Lo studente acquisirà le conoscenze degli strumenti informatici necessari per la gestione del dato, applicati ove possibile a contesti ambientali e territoriali. In particolare, sarà in grado di:
  • Comprendere l'architettura hardware di un calcolatore e le funzioni del Sistema Operativo per la gestione delle risorse.
  • Conoscere la rappresentazione delle informazioni, anche multimediali, in un sistema informatico.
  • Comprendere la logica di funzionamento dei software di word processing e dei fogli di calcolo per l'organizzazione di database (agro-ambientali).
  • Comprendere il concetto di algoritmo e la sintassi di base di un linguaggio di programmazione (es. Python).
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (Applying knowledge and understanding) Lo studente sarà in grado di:
  • Strutturare testi mediante word processing: uso degli stili (Titolo 1, Titolo 2) per generare indici automatici (sommario, indice delle figure), didascalie e note.
  • Utilizzare fogli di calcolo per elaborare e analizzare dati climatici, produttivi o agro-ambientali (funzioni logiche, statistiche descrittive, tabelle pivot) al fine di redigere documenti tecnici strutturati. 
  • Scrivere semplici script in Python per automatizzare calcoli ripetitivi (es. conversioni di unità di misura o calcoli di indici ambientali).

3. Autonomia di giudizio (Making judgements) Lo studente svilupperà la capacità di:

  • Valutare la qualità e l'integrità dei dati digitali prima di utilizzarli in analisi complesse (individuazione di errori o outliers in serie storiche).
  • Scegliere lo strumento informatico più idoneo per risolvere problemi specifici di calcolo o rappresentazione grafica.
  • Interpretare criticamente i risultati ottenuti dalle elaborazioni informatiche.
  • Analizzare la logica di un codice informatico semplice, individuando e correggendo errori di procedura (debugging).

4. Abilità comunicative (Communication skills) Lo studente saprà:

  • Trasformare dati grezzi in grafici e tabelle di immediata lettura per stakeholder non tecnici (amministratori pubblici, agricoltori, clienti).
  •  Presentare progetti e risultati attraverso supporti multimediali efficaci, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato.

5. Capacità di apprendimento (Learning skills) Lo studente acquisirà un metodo di lavoro che gli consentirà di:

  • Adattarsi autonomamente agli aggiornamenti software.
  • Apprendere con maggiore facilità l'uso di software specialistici (come QGIS o AutoCAD) previsti negli anni successivi, avendo consolidato le basi logiche della gestione del dato digitale.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Organizzazione didattica Il modulo prevede un totale di 24 ore di attività formativa, equamente articolate in:

  • 12 ore di lezioni teoriche.

  • 12 ore di esercitazioni pratiche in laboratorio.

Metodologie didattiche Il corso adotterà un approccio misto, comprendente:

  • Lezioni frontali per l'acquisizione dei fondamenti teorici e metodologici.

  • Attività di laboratorio per l'applicazione pratica dei concetti (utilizzo di software, analisi dati e scrittura di codice).

  • Apprendimento cooperativo (cooperative learning) per favorire il problem-solving e il lavoro di squadra durante le esercitazioni pratiche.

Prerequisiti richiesti

Utilizzo base del Sistema Operativo – Es.: Accensione del PC, Navigazione Internet, Mail,  Strumenti di collaboration (Ms Teams), Gestione Files. 

Frequenza lezioni

Fortemente Consigliata

Contenuti del corso

Modulo 1: Fondamenti ICT (Architettura e Multimedia)

·       Architettura di un calcolatore: CPU, RAM, Memorie di massa, Periferiche (Modello di Von Neumann).

·       Il Sistema Operativo: gestione file, processi e interfaccia utente.

·       Rappresentazione digitale: suoni e immagini Raster e Vettoriale

Modulo 2: Office Automation

·       Word Processing: Gestione documenti strutturati, stili, indici, bibliografia.

·       Spreadsheet (Excel): Formule, funzioni logiche e statistiche, grafici, analisi dati.

Modulo 3: Pensiero Computazionale e Coding

·       Concetto di Algoritmo e Diagrammi di Flusso (Flowcharts).

·       Introduzione a Python: variabili, tipi di dato, input/output, strutture di controllo (if/else, cicli).

Testi di riferimento

  1. Excel 2021 pocket. Apogeo.
  2. Slide del docente.

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Fondamenti ICT Slide
2Office AutomationSlide/Testo N. 1
3Pensiero Computazionale e CodingSlide

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L’esame si svolge in un’unica soluzione mediante prova orale. La valutazione si articola in due fasi integrate:

  1. Discussione degli elaborati pratici: Il candidato dovrà presentare e discutere un documento di testo (Word) e un foglio di calcolo (Excel), redatti sulla base di tracce specifiche assegnate dal docente 5 giorni prima dell’appello. Tali elaborati mirano a verificare la capacità di strutturazione dei dati e l'applicazione delle competenze tecnico-professionali acquisite.
  2. Colloquio teorico: A seguito della discussione tecnica, l’esame proseguirà con un colloquio volto ad accertare la conoscenza dei fondamenti teorici del programma (Architettura, Sistemi Operativi, Multimedia e Coding).

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

Durante il corso saranno forniti esercizi/domande tipo