B5677 - INTRODUCTION TO COMPUTER PROGRAMMING

Conoscenze e abilità da conseguire

Lo/a studente/ssa conosce i concetti base della programmazione informatica, compresi i tipi di dati, le variabili, le funzioni e le classi; è in grado di formulare soluzioni a problemi sotto forma di algoritmi e di implementarli in un linguaggio di programmazione per ottenere una soluzione.

Contenuti

Il corso insegna a utilizzare alcuni degli strumenti di calcolo che possono aiutare un professionista della comunicazione linguistica e interculturale a risolvere i problemi. Presta particolare attenzione ai problemi su larga scala e all'implementazione di soluzioni che vanno oltre l'uso di software standard.

1. Introduzione al pensiero computazionale
   
2. Decomposizione
   
3. Riconoscimento di modelli
   
4. Abstrazione
   
5. Pensiero algoritmico
   
6. Introduzione alla programmazione
   
7. Quaderni Jupyter
   
8. Operazioni di base
   
9. Trattare il testo
   
10. I metodi
    
11. Le classi

Questa lezione rappresenta l'introduzione minima necessaria per seguire le lezioni sull'elaborazione del linguaggio naturale e la messa a punto della traduzione automatica (ad esempio, all'interno del curriculum Translation and Technology).

(contenuti post-editati dalla traduzione automatica con deepl)

Testi/Bibliografia

1. Church, K. W. (1994). Unix for poets. Notes of a course from the European Summer School on Language and Speech Communication, Corpus Based Methods.
2. Colburn, T. and G. Shute (2007). Abstraction in computer science. Minds and Machines, 17:169–184.
3. Erickson, J. (2019). Algorithms. Independently published
4. Hey, T. and G. Pápay (2014). The Computing Universe: A Journey through a Revolution.Cambridge University Press
5. Jeannet M Wing. Computational thinking. Commun. ACL 49(3) [1], 33-35 (2006)
6. Numerous Wikipedia articles on relevant topics

Metodi didattici

Una combinazione di lezioni e seminari interattivi. Gli studenti avranno un ruolo attivo nella lezione, proponendo e implementando soluzioni.

(contenuti post-editati dalla traduzione automatica con deepl)

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Il corso sarà valutato sulla base di compiti e un progetto finale:

1. Compiti (60%). Durante il corso verranno assegnati piccoli problemi, da risolvere tramite programmi
2. Progetto finale (40%). Verrà assegnato un piccolo progetto in cui verrà chiesto di risolvere un problema pratico. Lo studente produrrà una relazione finale sul lavoro svolto per risolverlo e la sua implementazione (programma).

Scala di valutazione

• 30 - 30L Eccellente. Lo studente ha acquisito tutti i concetti previsti e ha condotto un progetto metodologicamente valido che ha presentato chiaramente nella relazione e nella presentazione orale.
• 27 - 29 Sopra la media. Lo studente ha un'ottima padronanza dei concetti trasmessi, con alcuni piccoli errori o incongruenze nella realizzazione e/o presentazione del progetto.
• 24 - 26 Generalmente buono. Lo studente ha una padronanza generalmente buona dei concetti trattati, ma con lacune o incoerenze nella realizzazione del progetto e/o nella presentazione.
• 21 - 23 Adeguato. Lo studente ha una padronanza appena sufficiente dei concetti richiesti e mostra carenze significative nella realizzazione del progetto e/o nella presentazione.
• 18 - 20 Minimo. Lo studente ha acquisito solo i concetti di base trattati ed è riuscito solo parzialmente a realizzare un progetto.
• < 18 Respinto. Lo studente non raggiunge una soglia minima di conoscenza e non ha avuto successo nella realizzazione di un progetto.

Studentesse e studenti con DSA o disabilità temporanee o permanenti (inclusi gravi problemi di salute che interferiscono con il normale svolgimento degli studi) sono pregati di contattare tempestivamente l’ufficio di Ateneo responsabile Servizio per gli Studenti con Disabilità e con DSA, possibilmente prima dell’inizio del corso. Nota bene: sarà cura dell’Ufficio preposto proporre alle studentesse e agli studenti interessati eventuali adattamenti, che dovranno comunque essere sottoposti, con un anticipo di almeno 15 giorni dalla data dell’esame, all’approvazione del docente, che ne valuterà l'opportunità anche in relazione agli obiettivi formativi dell’insegnamento.

Strumenti a supporto della didattica

I materiali del corso saranno resi disponibili su moodle. Gli studenti dovranno anche utilizzare Jupyter notebook per Python.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Luis Alberto Barron Cedeno