28877 - LABORATORIO 1

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità Città e comunità sostenibili Consumo e produzione responsabili

Anno Accademico 2020/2021

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del percorso didattico lo studente possiede conoscenze e competenze per pianificare e analizzare esperimenti e per elaborare e interpretare serie di dati sperimentali. Possiede inoltre, attraverso l’esame di casi studio, conoscenze e competenze sul ruolo multifunzionale dell’attività agricola.

Contenuti

MODULO 1

AGRICOLTURA MULTIFUNZIONALE

Unità didattica 1

  • Presentazione del corso;
  • La multifunzionalità: definizioni e concetti di base;
  • Aziende agricole e fiscalità;
  • Profili giuridici e fiscali dell’azienda multifunzionale;

Unità didattica 2

  • La gestione della aree protette;
  • La rete natura 2000;
  • Biodiversità, ecosistemi naturali e paesaggio.
  • Agricoltura e paesaggio;
  • Le politiche del paesaggio
  • Modi di rappresentare il paesaggio

Unità didattica 3

  • Attività connesse all’agricoltura, tipologie di attività connesse, tipologie di aziende multifunzionali;
  • La multifunzionalità nelle politiche europee: sostegno alla multifunzionalità e alla diversificazione;
  • L’azienda agrituristica e il turismo rurale.

Unità didattica 4

  • La multifunzionalità nelle politiche europee: Programma di sviluppo rurale e Leader;
  • Il Marketing agrituristico e Territoriale

Unità didattica 5

  • Esperienze di aziende multifunzionali: presentazione di casi di studio
  • Chiusura del modulo

 

MODULO 2

METODOLOGIA STATISTICA

Unità Didattica 1

  • Introduzione all’inferenza statistica, richiami di statistica descrittiva (tipi di variabili, indici statistici, intervalli di confidenza), distribuzione dei dati e test di verifica della normalità.
  • Introduzione al software R: funzionalità, linguaggio di programmazione [https://it.wikipedia.org/wiki/Linguaggio_di_programmazione], pacchetti, illustrazione dei principali comandi in R con istruzioni su download e utilizzo. Esempi pratici di impostazione degli script per i principali indici statistici e test sopra descritti utilizzando dataset sperimentali.

Unità Didattica 2

  • Correlazione, regressione, chi-quadro.
  • Test parametrici e non-parametrici di confronto tra due campioni (T-test, Wilcoxon, Mann-Whitney).
  • Esempi pratici di impostazione degli script su R per i test sopra descritti utilizzando dataset sperimentali.

Unità Didattica 3

  • Test parametrici e non-parametrici di confronto tra più di due campioni (ANOVA a una o due vie, Krusal-Wallis, modelli statistici LME e GLM); trasformazione dei dati che non rispettano gli assunti dell’ANOVA.
  • Esempi pratici di impostazione degli script su R per i test sopra descritti utilizzando dataset sperimentali.

Unità Didattica 4

  • Applicazione pratica dei principali test e modelli statistici visti nelle lezioni precedenti a diversi dataset sperimentali su R.
  • Discussione di elaborazioni in pubblicazioni (anche in lingua inglese).

Unità Didattica 5

  • Seminario sull’applicazione pratica di una analisi statistica dei dati in campo agronomico.
  • Chiusura del modulo

Testi/Bibliografia

Saranno fornite da parte dei Docenti i materiali relativi ai casi di studio trattati e alle normative di riferimento, le presentazioni power point, i dataset sperimentali e le pubblicazioni scientifiche discusse durante le lezioni.

I materiali saranno depositati sulla piattaforma Virtuale

https:// https://virtuale.unibo.it/

 

 

Metodi didattici

La didattica sarà articolata in unità che prevedono sia lezioni frontali, sia presentazioni di casi di studio e analisi statistiche di dataset sperimentali.

La parte di laboratorio inerente l’impostazione di disegni sperimentali e l’inferenza statistica avverrà con l’ausilio di materiale preparato dal docente (presentazioni in power point e dataset sperimentali) e messo a disposizione degli studenti anticipatamente alle lezioni. Si farà uso anche di “video tutorial” disponibili relativi al software usato (R, scaricabile gratuitamente dal sito www.r-project.org) utili per l’approfondimento personale e l’utilizzo pratico successivo al laboratorio.

La parte di laboratorio inerente l'analisi di dati sperimentali del docente e l'analisi critica di bibliografia scientifica (anche in inglese) sarà guidata dal docente con coinvolgimento dello studente.

Gli obiettivi delle lezioni pratiche sono volti a far acquisire agli studenti familiarità con l’impostazione della sperimentazione finalizzata alla ricerca e nell’attività di campo, far sviluppare la capacità di riconoscere nella pratica i principali problemi inerenti i disegni sperimentali e il campionamento e condurre lo studente all'acquisizione del metodo scientifico in ambito statistico per la verifica dei dati sperimentali o di campo. Si intende inoltre stimolare la propensione ad acquisire autonomamente nuove informazioni, utilizzando capacità critica e di verifica delle fonti scientifiche, anche in lingua inglese.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Lo studente che avrà proficuamente partecipato ad almeno il 70% delle attività (proficua partecipazione verificata tramite lo svolgimento e il superamento di un breve test di apprendimento alla fine di ciascuna unità didattica) sarà riconosciuto idoneo senza dover sostenere altre prove di verifica.

La prova breve di apprendimento si compone di quattro domande (due per il modulo 1 e due per il modulo 2) a risposta chiusa sugli argomenti trattati durante le lezioni.

Per il superamento della prova lo studente dovrà rispondere correttamente ad almeno due domande a risposta chiusa.

Negli altri casi, la verifica dell'apprendimento avviene attraverso una sola prova finale, che consiste in una prova scritta individuale della durata massima di 60 minuti.

Per lo svolgimento della prova, non sono necessari, e quindi non ammessi, manuali tecnici o ausili di calcolo o multimediali.

Lo studente dovrà dimostrare di possedere, oltre alla conoscenza degli argomenti svolti, capacità di collegamento e attitudine a risolvere problematiche di carattere operativo.

Le date, gli orari e le sedi delle prove d'esame sono pubblicati sul sito del corso di laurea.

Per iscriversi agli appelli si deve utilizzare l'applicativo web AlmaEsami.

https://almaesami.unibo.it/

Strumenti a supporto della didattica

Personal computer e videoproiettore per le attività in aula.

Materiale bibliografico disponibile presso il Sistema Bibliotecario di Ateneo.

Mailing list per comunicazioni docente-studenti, accessibile ai soli studenti del corso, protetta da password distribuita a lezione o richiesta al docente.

Materiale didattico: il materiale didattico presentato a lezione viene messo a disposizione dello studente anticipatamente in formato elettronico tramite piattaforma online Virtuale. L'accesso al materiale è consentito ai soli studenti appartenenti alla mailing list.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Rino Ghelfi

Consulta il sito web di Rubina Sirri