MATEMATICA E STATISTICA APPLICATE ALLE SCIENZE ALIMENTARI

Il corso ha la finalità di fornire le conoscenze di base del calcolo infinitesimale, differenziale e integrale delle funzioni di una variabile e le sue applicazioni.

Conoscenza e capacità di comprensione: 

Questo corso di matematica applicata alle scienze e tecnologie alimentari mira a fornire una solida base nei concetti matematici essenziali di numeri reali, funzioni continue, derivate, integrali e statistica, consentendo agli studenti di applicare questi strumenti in modo efficace nella risoluzione dei problemi di ogni giorno. Attraverso uno studio rigoroso e applicazioni pratiche, gli studenti svilupperanno una conoscenza e una comprensione adeguate di questi principi matematici, dotandoli delle capacità analitiche necessarie per il successo nel loro corso di studi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione:

Gli studenti sono incoraggiati a sfruttare la conoscenza degli strumenti matematici per risolvere problemi di natura pratica. Attraverso esercizi pratici e applicazioni nel mondo reale, gli studenti svilupperanno la capacità di utilizzare questi concetti matematici come potenti strumenti di analisi e modellazione.

Autonomia di giudizio:

Gli studenti saranno sfidati ad esprimere giudizi informati valutando l'appropriatezza e l'accuratezza delle tecniche matematiche applicate a problemi pratici. Svilupperanno la capacità di valutare criticamente e selezionare i metodi matematici più adatti, migliorando le loro capacità di problem-solving nei processi decisionali.

Abilità comunicative:

Il corso pone una forte enfasi sullo sviluppo di capacità comunicative efficaci, fornendo agli studenti la capacità di articolare concetti matematici e approcci di risoluzione dei problemi in modo chiaro e conciso. Attraverso esercizi e discussioni collaborative, gli studenti impareranno a trasmettere idee matematiche complesse a un pubblico sia tecnico che non tecnico, un'abilità cruciale per il successo nella loro carriera.

Capacità di apprendimento:

Verranno coltivate le capacità di apprendimento di base, compreso lo studio autodiretto, le strategie di risoluzione dei problemi e l'adattabilità nell'affrontare le sfide matematiche. Attraverso una varietà di esercizi e autovalutazioni, gli studenti svilupperanno la capacità di esplorare e applicare in modo indipendente concetti matematici, favorendo una capacità permanente di apprendimento continuo.

L’insegnamento (6 CFU) prevede 21 ore di lezioni frontali e 42 ore di altre attività, prevalentemente esercitazioni numeriche guidate per la risoluzione di problemi di interesse pratico per la professione di tecnologo alimentare.

Informazioni per studenti con disabilità e/o DSA

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. E' possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del nostro Dipartimento, prof.ssa Anna De Angelis.

Capacità di argomentare e comunicare, oralmente e in forma scritta. Sapere individuare, descrivere e operare con gli insiemi. Riconoscere ipotesi e tesi di un teorema. Riconoscere se una condizione è necessaria o sufficiente. Sapere negare una proposizione e comprendere un ragionamento per assurdo. Comprendere la differenza tra esempi e controesempi. Conoscere gli insiemi numerici e, in particolare, le proprietà algebriche e di ordinamento dei numeri reali.

Matematica di Base

Saranno affrontati concetti fondamentali come insiemi, funzioni, equazioni, disequazioni, geometria piana e trigonometria attraverso esempi tratti dal mondo alimentare. Gli studenti impareranno, ad esempio, a modellare il contenuto di nutrienti in un alimento o a calcolare curve di acidità in soluzioni. Limiti, derivate e integrali saranno introdotti non in modo astratto, ma per analizzare tassi di variazione e aree sotto curve di concentrazione, fornendo strumenti utili per interpretare l’evoluzione di fenomeni fisico-chimici.

Tecniche Numeriche e Statistiche
Il corso proporrà metodi numerici come l’interpolazione e l’approssimazione per prevedere trend di mercato o stimare proprietà fisiche degli alimenti. Verranno trattate tecniche di integrazione numerica, ad esempio per stimare l’energia termica necessaria in un processo di pastorizzazione. La parte statistica introdurrà strumenti come le distribuzioni di probabilità e le regressioni, utili per l’analisi dei dati sperimentali e per l’ottimizzazione dei processi produttivi.

Modellistica Applicata
Gli studenti apprenderanno come costruire e utilizzare modelli evolutivi per descrivere fenomeni tipici dell’ambito alimentare, come la fermentazione, il deterioramento delle materie prime o la crescita microbica. Particolare attenzione sarà data a problemi pratici, come l’ottimizzazione di tempi e temperature nei processi di conservazione, utilizzando sia strumenti matematici tradizionali che software numerici di supporto. L’obiettivo è sviluppare un approccio critico e quantitativo alla risoluzione di problemi concreti nel settore agroalimentare.

3. Slides

L’esame finale si articola in una prova scritta, una prova orale e un progetto applicativo. L’esame si considera superato con un punteggio complessivo pari o superiore a 18/30, risultante dalla media ponderata delle tre componenti.

• Prova scritta: 25%

• Prova orale: 25%

• Progetto: 50%

Il progetto sarà concordato con il docente durante il primo semestre o comunque prima della prova scritta.

La prenotazione agli appelli d’esame è obbligatoria e deve essere effettuata esclusivamente online tramite il portale studenti, entro le scadenze previste.

Criteri generali di valutazione
Nel valutare le prove verranno considerati:

• la chiarezza espositiva,

• la padronanza e la completezza dei contenuti,

• la capacità di collegare e rielaborare i concetti trattati nel corso.

Lo studente dovrà dimostrare di aver acquisito una conoscenza sufficiente degli argomenti principali e di saper risolvere almeno gli esercizi di base proposti.

Scala di valutazione

• Non idoneo

  • Conoscenza e comprensione: gravi lacune, numerose imprecisioni.

  • Capacità di analisi e sintesi: assenti o irrilevanti, generalizzazioni inappropriate.

  • Uso delle fonti e riferimenti: totalmente inadeguato.

• 18–20/30

  • Conoscenza e comprensione: al limite della sufficienza, con evidenti imperfezioni.

  • Capacità di analisi e sintesi: minime, appena sufficienti.

  • Uso delle fonti: marginalmente appropriato.

• 21–23/30

  • Conoscenza e comprensione: discreta, ma non approfondita.

  • Capacità di analisi e sintesi: corrette, con esposizione logica e coerente.

  • Uso delle fonti: standard.

• 24–26/30

  • Conoscenza e comprensione: buona.

  • Capacità di analisi e sintesi: buone, con argomentazioni chiare.

  • Uso delle fonti: corretto e adeguato.

• 27–29/30

  • Conoscenza e comprensione: molto buona.

  • Capacità di analisi e sintesi: elevate.

  • Uso delle fonti: approfondito.

• 30–30 e lode

  • Conoscenza e comprensione: eccellente.

  • Capacità di analisi e sintesi: molto elevate, con rielaborazione critica.

  • Uso delle fonti: ottimo, con approfondimenti significativi.

Massimo di una funzione.
Zero di funzione