3.1 Contenuto dell’insegnamento Il corso eroga 9 CFU, di cui 3 di laboratorio. La suddivisione canonica prevede 48 ore di “teoria” e 36 ore di “laboratorio”.   L’articolazione dei contenuti segue il seguente schema: TEORIA Modulo 1 (8h) Introduzione alla Metodologia della Ricerca Obiettivi della ricerca Tipi di ricerca, metodi e tecniche Processo di ricerca Metodo scientifico, caratteristiche e modelli. Modulo 2 (8h) Il ruolo dell’informazione Informazione, contesti, strumenti Dalla identificazione dell’oggetto di studio al modello esplicativo Tre contesti di osservazione Fondamentali del processo di ricerca Il ruolo delle banche dati Modulo 3 (8h) Tipologia di dati e loro trattamento Operazionalizzazione e algoritmo Tipi di variabili e loro trattamento Distribuzioni, campioni, decisioni Validità e Attendibilità Qualità dei dati Strumenti informatici per la raccolta e la validazione dei dati Condivisione dei dati Modulo 4 (8h) Il Progetto di ricerca Il Disegno della Ricerca Esempi di diversi progetti di ricerca Principi di base dei disegni speri-mentali I trial clinici Modelli per la verifica e la condivisione Banche dati internazionali di Trial Clinici Modulo 5 (8h) La Misura nella ricerca Fonti di errore nella misurazione Tecnica di sviluppo degli strumenti di misurazione Le Scale, costruzione e verifica Metodi di raccolta dei dati Metodo di osservazione Metodo dell'intervista Raccolta di dati tramite questionari Altri metodi di raccolta dei dati Selezione del metodo appropriato per la raccolta dei dati Modulo 6 (8h) Il tempo nella ricerca Ricerca clinica e aspetti etici Comunicazione nella ricerca Scrivere un articolo e pubblicarlo Struttura di un articolo scientifico Strumenti per la multimedialità Big data e metodi di trattamento LABORATORIO LAB 1 (6h) Utilizzo di strumenti per la raccolta e memorizzazione dei dati in strutture informative Costruzione di strumenti ad hoc per le analisi statistiche Scelta del test statistico più appro-priato Test di significatività LAB 2 (6h) Statistiche descrittive Tipi di dati Tabelle e grafici Medie, variabilità e dispersione Grafici e distribuzioni Deviazione standard e punteggi z Relazioni fra due o più variabili Coefficienti di correlazione Validità, sensibilità e attendibilità LAB 3 (6h) Analisi della Varianza Test per la valutazione dei rapporti fra varianze Il parametro F per il confronto tra due varianze Tipologie di ANOVA e utilizzo nella ricerca LAB 4 (6h) Modelli di Regressione Regressione lineare Regressione multipla Regressione non lineare Applicazioni LAB 5 (6h) Analisi Fattoriale, ruolo e significato Analisi fattoriale confermativa Analisi fattoriale esplorativa Applicazioni LAB 6 (6h) Metanalisi Potenza statistica Elementi di programmazione I Big data e la Ricerca Seminari/Workshop su Modelli di Ricerca reali (12h) con partecipazione attiva degli studenti: Tematiche possibili:  BES (Benessere Equo e Sostenibile)  Dolore cronico e acuto – Dialogo Clinico-Paziente  Health management in Sanità  Psicofisiologia e Neurofisiologia – Trattamenti clinici  Inclusione soggetti fragili e svantaggiati  EBE – Ricerche sull’inclusione scolastica  Tecnologie Assistive e Disabilità visiva  QoL Disabili Visivi  Strumenti psicometrici informatizzati  Big Data e data mining per la società della conoscenza altri temi potranno essere aggiunti.

1) GNISCI-PEDON-METODOLOGIA DELLARICERCA PSICOLOGICA-IL MULINO 2) ARTICOLI E DISPENSE DISTRIBUITE SU PIATTAFORMA ELEARNING.