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a Ciclo Unico
Scuola di Psicologia
PSYCHOLOGICAL SCIENCE - SCIENZE PSICOLOGICHE
Insegnamento
MATHEMATICAL TOOLS FOR PSYCHOLOGISTS
PSP5070177, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
PSYCHOLOGICAL SCIENCE - SCIENZE PSICOLOGICHE
PS2192, ordinamento 2015/16, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese MATHEMATICAL TOOLS FOR PSYCHOLOGISTS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Psicologia Generale
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo NON è possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta Insegnamento riservato SOLO agli iscritti al corso di PSYCHOLOGICAL SCIENCE - SCIENZE PSICOLOGICHE

Docenti
Responsabile GIOVANNI ZANZOTTO MAT/07

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA AttivitĂ  formative affini o integrative MAT/07 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso III Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 42 108.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

Syllabus
Prerequisiti: Nozioni basilari di matematica necessarie per l'accesso alla Laurea triennale in Psychological Science.
Conoscenze e abilita' da acquisire: La probabilita' che una donna quarantenne sviluppi un tumore al seno e' di circa l'uno per cento. Se ha gia' sviluppato un tumore, la probabilita' che una mammografia risulti positiva e' del 90 per cento. Tuttavia, se non ha un tumore al seno, la probabilita' che una mammografia risulti positiva e' del 9 per cento. Qual'e' la probabilita' che una donna che risulta positiva ad un test mammografico abbia effettivamente sviluppato un tumore al seno? Il corso fornisce le conoscenze di base per l'analisi dell'incertezza inerente nelle informazioni di natura statistica, al fine di avere una corretta valutazione e comunicazione del rischio. Vengono introdotte e commentate alcune nozioni di base della probabilita' elementare e bayesiana, e ne viene illustrato l'uso in problemi connessi con la pratica medico-psicologica.
Modalita' di esame: Esame scritto finale a domande aperte o quiz (5-7 esercizi; durata del test scritto: 70-90 minuti). L'esame scritto mira a verificare che i risultati di apprendimento attesi siano effettivamente acquisiti dagli studenti tramite domande applicative ed eventualmente inclusa qualche breve domanda teorica.
Presentazione orale di una tesina durante il corso, basata su un lavoro di ricerca bibliografica da parte degli studenti, guidato dal docente, su un tema specifico da loro scelto (solitamente in lavoro a gruppi di 3 o 4 persone). La presenza durante la presentazione delle tesine degli altri studenti e' considerata parte integrante del corso.
Criteri di valutazione: Valutazione basata sul risultato dell'esame scritto finale, e delle presentazioni orali (queste ultime contano per il 20% sul voto finale dell'esame).
Contenuti: Incertezza nell'informazione di natura statistica. Problemi connessi con la valutazione del rischio e con la comunicazione del rischio. Esempi pratici. Inferenze Bayesiane per mezzo di probabilita' e per mezzo di frequenze naturali. Maggiore efficacia di queste ultime per ottenere un calcolo piu' diretto ed intuitivamente chiaro del rischio, e per una piu' efficace comunicazione di esso. Metodi per una corretta informazione sul rischio. Esempi riguardanti la valutazione del reale valore predittivo di test diagnostici medici basati su risultati probabilistici. Valutazione degli effetti degli interventi: rischio relativo e assoluto, loro riduzione o aumento, e valutazione del Number Needed to Treat o to Harm [ARR, RR, RRR, NNT, NNH].
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali: trattatazione degli argomenti sopra elencati, con teoria ed esempi. Esercitazioni a complemento delle lezioni teoriche, anche con la diretta partecipazione degli studenti in lavoro sia individuale che di gruppo. Accento posto principalmente sugli aspetti applicativi del materiale trattato nel corso.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Libro di testo indicato nei riferimenti, ed altro materiale fornito tramite moodle. Si vedano inoltre gli ulteriori riferimenti bibliografici indicati sotto.
Testi di riferimento:
  • MAIN TEXTBOOK ---- Gerd Gigerenzer, Calculated Risk. New York: Simon & Schuster, 2002. Cerca nel catalogo
  • Auxiliary reading material ---- Gerd Gigerenzer et al., Helping Doctors and Patients Make Sense of Health Statistics. --: Association for Psychological Science, 2008. http://library.mpib-berlin.mpg.de/ft/gg/GG_Helping_2008.pdf
  • Auxiliary reading material ---- Stephanie Kurzenhäuser, Natural frequencies in medical risk communication: improving statistical thinking in physicians and patients. Dissertation: FU Berlin, 2003. http://www.diss.fu-berlin.de/diss/servlets/MCRFileNodeServlet/FUDISS_derivate_000000001633/00_kurzenhaeuser.pdf
  • Auxiliary reading material ---- M. R. Spiegel, Theory & Problems Of Probability & Statistics. New York: Schaum Mc Graw Hill, 1998.

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Problem based learning
  • Questioning
  • Problem solving
  • Work-integrated learning
  • Peer feedback
  • Peer review tra studenti

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Lavoro dignitoso e crescita economica