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.
• 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

Lezioni frontali, analisi di casi di studio, esercitazioni e laboratori in aula informatica con utilizzo di software (Excel e software di ottimizzazione), attività a piccoli gruppi su casi di studio e sviluppo di progetti. Verranno proposte attività con tecniche di didattica attiva, interattiva e costruttiva, come Flipped Classroom, Team Based Learning e Problem based learning, che concorreranno all'acquisizione di competenze trasversali (si veda la sezione obiettivi formativi) e dei relativi Open Badge. La modalità didattica delle lezioni a calendario verrà comunicata sulla pagina Aulaweb dell'insegnamento (necessaria e consigliata l'iscrizione).

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 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

In ogni parte dell’insegnamento la trattazione teorica, volta a fornire i contenuti metodologici di base, sarà affiancata dalla parte pratica di laboratorio, svolta in aula informatica, attraverso l'utilizzo di adeguati strumenti software (excel, lingo) per utilizzare e analizzare i dati e formalizzare e risolvere i problemi pratici affrontati.

Parte I

• Introduzione alla Ricerca Operativa e ai modelli di supporto alle decisioni: modelli descrittivi, predittivi e prescrittivi.
• Analisi e rappresentazione dei dati: statistica descrittiva, probabilità e errore.
• Serie storiche e analisi di trend
• Modelli di previsione: regressione lineare e media mobile.
• Utilizzo di Excel per l'analisi e la rappresentazione dei dati.

Parte II:

• Introduzione all'ottimizzazione e al problem solving: dai problemi reali ai modelli matematici.
• Classificazione dei modelli di ottimizzazione. Ottimizzazione non vincolata e vincolata, lineare, non lineare, intera e binaria.
• Introduzione alla programmazione lineare.
• Il problema del trasporto.
• Utilizzo di Excel e Lingo per la formulazione e risoluzione di problemi di ottimizzazione.

Parte III:

• Problemi di ottimizzazione su reti.
• I Grafi: proprietà, definizioni e terminologia di base
• Modelli di cammino minimo e percorso ottimo
• Modelli di flusso massimo e flusso di costo minimo
• Tecniche reticolari per la gestione dei progetti.
• Utilizzo di Excel per la formulazione e risoluzione dei problemi di ottimizzazione su rete.
• Pianificazione delle rotte, gestione dei piani di emergenza e flusso di persone a bordo, gestione dei progetti drydock.

Parte IV:

• Introduzione alla programmazione lineare intera (PLI) e mista (MIP).
• Utilizzo di variabili binarie e vincoli logici
• Problemi di set covering, set partitioning e set packing
• Utilizzo di Excel e Lingo per la formulazione e risoluzione di problemi di PLI e MIP.
• Stivaggio e carico di diverse tipologie di navi, crew scheduling and management.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

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

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

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

Inizio lezioni nel I semester - 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. 

ALTRE INFORMAZIONI

L'insegnamento è disponibile su Aulaweb. 

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento