Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 98758 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 4 cfu anno 2 SCIENZE CHIMICHE 11909 (LM-54 R) - GENOVA 4 cfu anno 1 SCIENZE CHIMICHE 11909 (LM-54 R) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE CHIM/01 LINGUA Italiano SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE Insegnamento a libera scelta di chemiometria consigliato per gli studenti del curriculum “Chimica analitica per lo studio dell'ambiente”, preferibilmente al primo anno.L’insegnamento introduce lo studente all’analisi statistica descrittiva di dati multivariati, precisando da un punto di vista teorico le metodologie utilizzate e sviluppando le competenze essenziali per l’interpretazione dei dati oggetto di indagine. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Conoscenza teorica e applicativa delle principali tecniche di analisi dei dati scientifici, con particolare riferimento ai dati analitici. Capacità di utilizzare strumenti statistici per il trattamento dei dati e la validazione di metodi analitici. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO La partecipazione alle attività formative proposte (lezioni frontali ed esercitazioni in aula) e lo studio individuale consentiranno allo studente di: comprendere gli aspetti teorici di base delle principali tecniche di analisi statistica dei dati scientifici, con particolare riferimento ai dati analitici; applicare tali metodi all’elaborazione statistica di set di dati analitici. PREREQUISITI Non sono previsti requisiti specifici. MODALITA' DIDATTICHE L’insegnamento è articolato in lezioni frontali svolte dai docenti in cui verrà esposta la teoria ed esercitazioni in aula con l'utilizzo di specifici software di elaborazione dati. Nel suo lavoro personale lo studente dovrà acquisire le conoscenze teoriche di base delle principali tecniche di analisi statistica dei dati ed essere in grado di applicarle a dataset analitici, anche avvalendosi di esercizi e quiz di autovalutazione disponibili su Aulaweb. PROGRAMMA/CONTENUTO Introduzione all’analisi dei dati. Disegno sperimentale. Pre-trattamento dei dati. Visualizzazione dei dati. Riconoscimento di pattern. Analisi di regressione. Tecniche statistiche per la validazione di metodi analitici. TESTI/BIBLIOGRAFIA David Livingstone. A Practical Guide to Scientific Data Analysis. John Wiley & Sons, 2009. ISBN: 978-0-470-85153-1. DOCENTI E COMMISSIONI FRANCISCO ARDINI Ricevimento: Su appuntamento da concordare tramite e-mail; possibilità di incontro in presenza o su Microsoft Teams. Il docente si impegna a rispondere entro 5 giorni lavorativi dalla richiesta (art. 8 regolamento buone pratiche docenti). MARCO GROTTI Ricevimento: Su appuntamento da concordare tramite e-mail; possibilità di incontro in presenza o su Microsoft Teams. Il docente si impegna a rispondere entro 5 giorni lavorativi dalla richiesta (art. 8 regolamento buone pratiche docenti) LEZIONI INIZIO LEZIONI Secondo l'orario riportato qui Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME L’esame si compone di un'esposizione di un caso di studio precedentemente assegnato, un quiz con domande a risposta multipla, e alcune domande relative sia al progetto esposto che agli altri argomenti trattati durante l'insegnamento. Ciascuna di queste parti viene svolta durante la stessa sessione e deve essere sufficiente per superare l'esame. Il progetto viene realizzato lavorando in gruppi di 2-3 persone ed esposto collegialmente, mentre le risposte al quiz e alle domande orali sono individuali. Una simulazione del quiz per la preparazione all'esame è disponibile su AulaWeb a partire dalla fine delle lezioni. Per gli studenti con disabilità o con DSA si rimanda alla sezione Altre Informazioni. MODALITA' DI ACCERTAMENTO I dettagli sulle modalità di preparazione per l’esame e sul grado di approfondimento di ogni argomento verranno dati nel corso delle lezioni. Mediante l'esposizione del progetto viene valutata la capacità di applicare propriamente i metodi di elaborazione statistica descritti a lezione ad un set di dati analitici. Il quiz a risposta multipla e le domande orali consentono di valutare la comprensione degli aspetti teorici di base delle principali tecniche di analisi statistica. In questo modo, la commissione è in grado di verificare il raggiungimento degli obiettivi formativi dell’insegnamento. Quando questi non sono raggiunti, lo studente è invitato ad approfondire lo studio e ad avvalersi di ulteriori spiegazioni da parte dei docenti. ALTRE INFORMAZIONI Le lezioni sono svolte in lingua italiana, mentre le slide sono in inglese. Strumenti compensativi e misure dispensative Disabilità/Invalidità/Disturbo Specifico dell'Apprendimento Le misure dispensative e gli strumenti compensativi servono a mettere gli studenti in condizione di raggiungere gli stessi obiettivi di apprendimento dei compagni di studio, non a facilitare l'esame. L’utilizzo di strumenti compensativi e l’applicazione di misure dispensative devono essere preventivamente autorizzati dal Docente titolare dell'insegnamento in accordo con il Referente. Per usufruire degli adattamenti in sede di esame compila il Modulo per la richiesta di adattamenti; la richiesta verrà inviata automaticamente dal sistema al docente titolare dell’insegnamento, al Referente della tua Scuola/Area/Dipartimento e in copia conoscenza al Settore; inoltre anche tu riceverai copia della richiesta inviata tramite e-mail. Gli adattamenti di cui gli studenti possono usufruire sono i seguenti: Tempo aggiuntivo (+30% DSA) Tempo aggiuntivo (+50% disabilità/invalidità) Tempo aggiuntivo durante le prove orali per organizzare la risposta Calcolatrice (non sono ammesse calcolatrici programmabili e grafiche) Mappe concettuali Tabelle e/o Formulari Sostenere l'esame in forma scritta Sostenere l'esame in forma orale Tutor lettore (solo per prove scritte) Tutor scrittore (solo per prove scritte) La tua richiesta di adattamenti deve essere inoltrata tassativamente almeno 7 giorni lavorativi prima della data prevista per l’esame. Ulteriori informazioni al link: Servizi per studentesse e studenti con disabilità o con DSA | UniGe | Università di Genova Referente per l'inclusione: Sergio Di Domizio - sergio.didomizio@unige.it Agenda 2030 Istruzione di qualità Parità di genere