PRESENTAZIONE

Lo scopo dell’insegnamento è fornire agi studenti le conoscenze di base sulle modalità di utilizzo e elaborazione dei dati a fini descrittivi e predittivi e sui modelli e i metodi di ottimizzazione utilizzabili per la soluzione di problemi decisionali richiesti per la formazione del personale marittimo e, in particolare, per la professione di ufficiali di macchina e di coperta.  

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento introduce gli studenti ai modelli e metodi di analisi descrittiva, previsionale e di ottimizzazione allo scopo di rafforzare le abilità di problem solving e fornire competenze a supporto della presa di decisioni nel settore marittimo. La parte teorica di base è affiancata da laboratori che introducono all'utilizzo di software specifico per l'analisi dei dati e la risoluzione di problemi reali di interesse pratico. In particolare, l'attenzione sarà rivolta alla pianificazione delle rotte, al carico e allo stivaggio del carico, alla gestione dei flussi e a problemi di ottimizzazione su reti.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L’insegnamento si propone di presentare la materia nei suoi aspetti teorici, metodologici ed applicativi al fine di fornire allo studente conoscenze sui modelli e le metodologie applicabili e sugli strumenti risolutivi utilizzabili. La parte di laboratorio teorico-pratico si prefigge di far acquisire allo studente le conoscenze e le capacità per utilizzare software specifico per risolvere i problemi pratici affrontati.

I problemi affrontati a lezione sono di interesse per la professione di ufficiali di macchina e di coperta. In particolare verranno presentati, sia da un punto di vista teorico che con l’applicazione e lo sviluppo di casi di studio diverse tipologie di problemi pratici, come ad esempio analisi di dati e di trend, problemi di stivaggio e carico di diverse tipologie di navi, pianificazione delle rotte, gestione del flusso di persone a bordo in situazioni di emergenza, tecniche di ricerca e soccorso.

Con riferimento ai risultati di apprendimento, al termine dell’insegnamento lo studente dovrà avere acquisito competenze che gli permettano di comprendere, descrivere e risolvere diverse tipologie di problemi relativi al trasporto marittimo di merci e persone tramite modelli e metodi di ottimizzazione e utilizzando, con una certa padronanza, gli ambienti software di riferimento. Nello specifico, al termine dell’insegnamento, lo studente dovrà:

• Conoscere e comprendere i principali strumenti e metodi di ottimizzazione che gli permettano di individuare la decisione migliore da prendere in diversi contesti applicativi in ambito marittimo.
• Conoscere gli elementi principali di un problema di scelta in termini di decisori coinvolti, tipologia dei dati a disposizione, variabili, vincoli e obiettivi.
• Applicare le conoscenze acquisite per descrivere, formalizzare e risolvere problemi anche diversi da quelli proposti a lezione utilizzando i corretti modelli e metodi di ottimizzazione appresi.
• Utilizzare sia sul piano concettuale che su quello operativo le conoscenze acquisite con autonoma capacità di valutazione e di ragionamento critico, sviluppando modelli originali applicabili nel contesto lavorativo in cui si troveranno ad operare.
• Aver acquisito una terminologia e un linguaggio tecnico corretto per comunicare in modo chiaro gli elementi principali del processo decisionale e del metodo di ottimizzazione utilizzato.
• Aver sviluppato capacità di apprendimento che gli consentiranno di approfondire ed applicare in modo autonomo le principali tematiche della disciplina nel contesto lavorativo in cui si troveranno ad operare.

Lo studente dovrà inoltre aver acquisito le seguenti competenze trasversali:

• Capacità di comunicare efficacemente in forma scritta e orale, utilizzo di fonti e ausili di varia natura, pensiero critico, capacità di utilizzare, elaborare e valutare informazioni, abilità argomentativa.
• Capacità di individuare le proprie capacità, concentrarsi, gestire la complessità, riflettere criticamente, prendere decisioni, lavorare in autonomia, chiedere sostegno, gestire lo stress
• Capacità di gestione delle proprie interazioni sociali, atteggiamento collaborativo, comunicazione costruttiva in ambienti differenti, capacità di rispettare gli altri e le loro esigenze, disponibilità a superare pregiudizi, a esprimere e comprendere punti di vista diversi, gestione del conflitto, capacità di creare fiducia, empatia.
• Consapevolezza rispetto alle proprie strategie di apprendimento, organizzazione e valutazione dell’apprendimento personale secondo quanto compreso ed imparato, comprensione delle proprie necessità e modalità di sviluppo di competenze, capacità di individuare e perseguire obiettivi di apprendimento.

L'insegnamento fornisce gli strumenti teorici per il raggiungimento delle competenze richieste dalle singole funzioni previste dalla Convenzione STCW. In particolare:

Funzioni 1,2,3, della Tabella A-II/1 e A-II/2 della Convenzione STCW (deck officer). Con particolare riferimento a: Cargo handling and stowage at the operational level e Cargo handling and stowage at the management level

Funzioni 1,2,3 della Tabella A-III/6 della Convenzione STCW (electrotechnical officer). 

Funzione 3 della Tabella A-III/2, con particolare riferimento a: Manage safe and effective maintenance and repair procedures, Planning maintenance, Planning repairs

Funzione 1 della Tabella A-III/1 e A-III/2 della Convenzione STCW (marine engineer) con particolare riferimento a:

Engine-room resource management:  Knowledge of engine-room resource management principles, including allocation, assignment, and prioritization of resources, Plan and schedule operations

L’insegnamento contribuisce al potenziamento delle soft skills, in particolare la competenza alfabetico-funzionale (livello avanzato), la competenza personale e quella sociale (livello avanzato) e la capacità di imparare ad imparare (livello avanzato) e concorre all'ottenimento dei rispettivi Open Badge.

PREREQUISITI

Mathematics and Algebra

MODALITA' DIDATTICHE

L'insegnamento è organizzato secondo un modello di didattica mista (blended learning) che integra lezioni in presenza, lezioni sincrone mediante piattaforma Microsoft Teams, esercitazioni guidate, laboratori applicativi, e-tivity e virtual classroom, al fine di favorire l'acquisizione progressiva delle conoscenze teoriche e delle competenze operative nell'ambito della Data Analytics e dei metodi di ottimizzazione per il supporto alle decisioni.

L'insegnamento è articolato in due moduli, erogati rispettivamente nel primo e nel secondo semestre. Il primo modulo è dedicato ai metodi di analisi descrittiva e previsione dei dati, mentre il secondo affronta i principali modelli e metodi di ottimizzazione. In entrambi i moduli la trattazione teorica è costantemente integrata con esercitazioni guidate, attività di modellazione matematica e analisi di casi di studio, al fine di favorire l'applicazione delle metodologie apprese a problemi decisionali di interesse per il settore marittimo.

Didattica erogativa (TEL-DE): 72 ore

Le attività di didattica erogativa comprendono:

• lezioni in presenza, dedicate principalmente all'introduzione dei principali argomenti del corso, ad alcune esercitazioni applicative e alle attività di sintesi e consolidamento degli apprendimenti;
• lezioni sincrone mediante piattaforma Microsoft Teams, dedicate allo sviluppo dei contenuti teorici e metodologici e allo svolgimento di esercitazioni guidate;
• 24 ore di laboratori applicativi in presenza, articolati in sei laboratori dedicati alla formulazione e risoluzione di casi di studio reali mediante Excel Solver e software di ottimizzazione. I laboratori riguarderanno la Programmazione Lineare, il problema del trasporto, i modelli di ottimizzazione su reti (Shortest Path, Minimum Cost Flow e Project Management) e la Programmazione Lineare Intera con applicazioni al settore marittimo, quali problemi di stivaggio e crew scheduling.

La distribuzione delle attività tra lezioni in presenza e lezioni sincrone potrà variare nei due semestri in funzione dell'organizzazione didattica e delle esigenze formative; il calendario dettagliato delle attività sarà pubblicato sulla pagina AulaWeb dell'insegnamento.

Didattica interattiva (TEL-DI)

L'insegnamento prevede attività di didattica interattiva finalizzate al consolidamento delle conoscenze acquisite durante le lezioni e allo sviluppo delle competenze di analisi, modellazione e problem solving. Tali attività saranno svolte con il supporto del tutor della didattica e comprenderanno:

• e-tivity, individuali e di gruppo, consistenti nello svolgimento di esercizi guidati, attività di modellazione matematica, analisi di dataset e casi di studio mediante Excel e software di ottimizzazione;
• quiz di autovalutazione, disponibili su AulaWeb, con feedback automatico, finalizzati al monitoraggio dell'apprendimento e al consolidamento dei principali concetti teorici e applicativi;
• virtual classroom, calendarizzate durante il semestre e coordinate con il tutor della didattica, dedicate alla discussione degli esercizi, alla risoluzione di dubbi, al confronto sui casi di studio e al feedback sulle attività svolte.

L'insegnamento adotta un approccio integrato che combina lezioni teoriche, esercitazioni guidate, laboratori informatici, analisi di casi di studio e attività di modellazione matematica applicate a problemi decisionali reali. Verranno utilizzate metodologie di didattica attiva e partecipativa, tra cui Problem Based Learning, Team Based Learning, Flipped Classroom e Learning by Doing, che favoriscono lo sviluppo delle competenze disciplinari e trasversali previste dagli obiettivi formativi dell'insegnamento e contribuiscono all'acquisizione dei relativi Open Badge.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell'Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente di Scuola per la disabilità all'inizio dell'insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell'insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali. I contatti del docente e del referente di Scuola per la disabilità sono disponibili al seguente link: Comitato di Ateneo per l'inclusione delle studentesse e degli studenti con disabilità o con DSA | UniGe | Università di Genova.

PROGRAMMA/CONTENUTO

L'insegnamento è articolato in due moduli, Analytics (primo semestre) e Optimization (secondo semestre), organizzati in sei blocchi tematici. In ciascun blocco la trattazione teorica è integrata con esercitazioni applicative, laboratori e attività di didattica interattiva finalizzate allo sviluppo delle competenze di analisi dei dati, modellazione matematica e problem solving. Le modalità di svolgimento delle attività formative e interattive sono descritte nella sezione Modalità didattiche.

Modulo Analytics (I semestre)

Blocco tematico 1 – Introduzione alla Data Analytics e ai modelli di supporto alle decisioni

Contenuti:

• Introduzione al corso.
• Introduzione al Data Analytics e alla Ricerca Operativa.
• Modelli descrittivi, predittivi e prescrittivi.
• Fasi di uno studio analitico.
• Introduzione all'utilizzo di Excel per il data analytics.

Attività formative: lezioni in presenza, esercitazioni introduttive e attività di didattica interattiva.

Blocco tematico 2 – Analisi e rappresentazione dei dati

Contenuti:

• Statistica descrittiva.
• Probabilità ed errore.
• Analisi e rappresentazione dei dati con excel.

Attività formative: lezioni sincrone, esercitazioni guidate e attività di didattica interattiva.

Blocco tematico 3 – Analisi di trend e modelli di previsione

Contenuti:

• Serie storiche e analisi dei trend.
• Modelli di previsione: regressione lineare e media mobile.
• Utilizzo di Excel.

Attività formative: lezioni sincrone, esercitazioni applicative, attività di didattica interattiva ed esercitazione conclusiva.

Modulo Optimization (II semestre)

Blocco tematico 4 – Introduzione alla modellizzazione matematica e alla Programmazione Lineare

Contenuti:

• Dalla realtà al modello matematico.
• Variabili decisionali.
• Funzione obiettivo e vincoli.
• Introduzione alla Programmazione Lineare.
• Problemi di allocazione di risorse e problem di trasporto.

Attività formative: lezioni teoriche (in presenza e/o sincrone), esercitazioni guidate, laboratori applicativi e attività di didattica interattiva.

Blocco tematico 5 – Ottimizzazione su reti

Contenuti:

• Grafi: proprietà, definizioni e terminologia di base.
• Problema del cammino minimo.
• Alberi di costo minimo, Max Flow e Minimum Cost Flow problems.
• Tecniche reticolari per il Project Management.
• Applicazioni alla pianificazione delle rotte, alla gestione dei flussi e alla pianificazione di progetti.

Attività formative: lezioni teoriche (in presenza e/o sincrone), esercitazioni, laboratori applicativi e attività di didattica interattiva.

Blocco tematico 6 – Programmazione Lineare Intera e applicazioni

Contenuti:

• Introduzione alla Programmazione Lineare Intera.
• Variabili binarie e vincoli logici.
• Elementi di modellazione di problemi decisionali.
• Applicazioni al settore marittimo, con particolare riferimento a problemi di stivaggio e crew scheduling.

Attività formative: lezioni teoriche (in presenza e/o sincrone), esercitazioni, laboratorio applicativo finale e attività di didattica interattiva.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

I testi e le eventuali dispense integrative saranno comunicati all’inizio delle lezioni e pubblicati su Aulaweb.

Tutto il materiale didattico (slide, esercizi, dataset e ulteriori materiali di approfondimento) sarà reso disponibile su Aulaweb.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11929/studenti-orario

Inizio lezioni nel I semestre - insegnamento annuale 

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La verifica del raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi è valutata con una prova scritta/quiz (per la parte teorica) e con lo svolgimento di un progetto, anche a gruppi, per la parte pratica e applicativa. Per gli studenti frequentanti verranno proposte alcune  attività laboratoriali in gruppo (Team-Based Learning, TBL) valutate per la prova pratica in alternativa al project work. Le date di tali attività valutate ai fini dell'esame saranno pubblicate su Aulaweb all'inizio di ogni semestre. Le ulteriori attività svolte in aula singolarmente durante i laboratori e quelle proposte come lavoro asincrono a casa saranno valutate come bonus nel voto finale. Lo scritto e il project work/TBL valgono il 90% della valutazione, la partecipazione ai laboratori e le attività svolte a casa contribuiscono per il 10% alla valutazione finale.

Gli studenti in possesso di certificazione di disabilità, DSA o bisogni educativi speciali devono contattare, all’inizio delle lezioni,  il docente per concordare modalità didattiche e d'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e consentano l'uso di eventuali strumenti compensativi.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La prova scritta è volta a valutare il grado di conoscenza e apprendimento degli argomenti teorici trattati a lezione. Mentre, la capacità di valutazione e ragionamento critico e la capacità di applicare la conoscenza acquisita sono valutate tramite il lavoro svolto in aula/a casa e/o la prova pratica/project work. 

La valutazione complessiva consente di verificare il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi relativi sia alla comprensione teorica dei modelli sia alla capacità di applicarli alla formalizzazione e soluzione di problemi decisionali reali.

ALTRE INFORMAZIONI

L'insegnamento è disponibile su Aulaweb. 

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento