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a Ciclo Unico
Scuola di Psicologia
PSICOLOGIA CLINICA DELLO SVILUPPO
Insegnamento
METODI STATISTICI PER LA PSICOLOGIA DELLO SVILUPPO
PSP6074640, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
PSICOLOGIA CLINICA DELLO SVILUPPO
PS2292, ordinamento 2016/17, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 3.0
Tipo di valutazione Giudizio
Denominazione inglese STATISTICAL METHODS IN DEVELOPMENTAL PSYCHOLOGY
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Psicologia dello Sviluppo e della Socializzazione
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
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 PSICOLOGIA CLINICA DELLO SVILUPPO

Docenti
Responsabile GIANMARCO ALTOE' M-PSI/03

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
ALTRO Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro -- 3.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 3.0 21 54.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2020
Fine attività didattiche 12/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2016

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenza basilare della Psicometria e della Statistica. Per una corretta comprensione delle attività che si svolgeranno durante il laboratorio si suggerisce altresì la partecipazione ad almeno la prima parte del corso di Analisi dei dati per le scienze del comportamento.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il laboratorio si propone di:
- fornire conoscenze generali dei principali metodi statistici (descrittivi ed inferenziali) utilizzati nella psicologia dello sviluppo
- fornire conoscenze di base relative all’utilizzo del software e linguaggio R
- sviluppare capacità di interpretare e presentare i risultati dell'analisi dei dati nell’ambito della psicologia dello sviluppo
Modalita' di esame: L’esame di svolgerà durante l’ultima lezione dell’insegnamento o in un appello aperto ad hoc dal docente e verterà sui contenuti affrontati durante il Laboratorio, con particolare riferimento alle componenti applicative e operative di essi. Le modalità di svolgimento dell’esame saranno quindi in linea
con le tecniche esperienziali già utilizzate durante le lezioni e mireranno alla verifica degli apprendimenti delle componenti pragmatiche degli strumenti, tecniche e/o modelli presentati.
In particolare, verrà richiesta la presentazione di un report analisi dei dati riguardante un tipico caso-studio della psicologia dello sviluppo. La partecipazione all'attività in aula è necessaria per essere ammessi alla verifica finale.
Criteri di valutazione: Dal momento che il laboratorio consiste in una formula didattica professionalizzante ed esperienziale, i criteri di valutazione degli apprendimenti dello studente verteranno specificamente su
questi aspetti, con particolare riferimento alle ricadute empiriche, cliniche e operative degli strumenti,
metodi e tecniche presentate durante il Laboratorio.
Ulteriori elementi che concorreranno a definire la valutazione finale saranno la partecipazione attiva
durante le lezioni, le attività svolte in autonomia nell’applicazione dei contenuti presentati, la presenza
partecipe e condivisa nei lavori di gruppo.
Contenuti: Il Corso di Metodi Statistici per la Psicologia dello Sviluppo fa parte dell’insieme dei Laboratori del CdS in Psicologia Clinica dello Sviluppo, che costituiscono una formula didattica erogata in piccoli gruppi di studenti (massimo 20), in presenza e utilizzando tecniche di apprendimento esperienziale e professionalizzante da parte dei docenti.
In particolare i temi trattati saranno:
- Metodi descrittivi ed inferenziali di statistica con applicazioni in psicologia dello sviluppo (3 ore)
- Introduzione ad R (3 ore)
- Analisi di casi di studio reali (circa 12 ore).
Gli studenti sceglieranno (singolarmente o a piccoli gruppi) dei casi studio che potranno essere proposti dal docente, dagli studenti o concordati con i docenti di altri insegnamenti del Corso di Laurea. Con la supervisione del docente, gli studenti dovranno successivamente scegliere ed approfondire i metodi statistici più appropriati ai casi studio.
- Presentazione e discussione finale delle analisi dei dati condotte dagli studenti (circa 3 ore)

NB: Tutte le lezioni si terranno in aula computer
Note: International students can be supervised in English.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: La didattica del laboratorio prevede la presenza in aula degli studenti, suddivisi in piccoli gruppi, per favorire gli apprendimenti su base professionalizzante ed esperienziale dei
contenuti che definiscono le attività di laboratorio stesse. In questo senso, è prevista e auspicata la presenza degli studenti per il 70% della didattica erogata allo scopo di favorire gli apprendimenti dei contenuti previsti. Il lavoro in aula e in gruppo fa parte integrante della didattica del Laboratorio e
costituisce una delle attività di apprendimento, accanto alla verifica delle componenti individuali di ciascuno studente. Gli studenti che per motivazioni eccezionali fossero impossibilitati a frequentare sono invitati a contattare prontamente il docente titolare per concordare attività alternative.
In particolare, il corso si avvarrà di una breve parte introduttiva con lezioni teoriche. Successivamente, il docente supervisionerà l'attività laboratoriale di analisi dei dati e coordinerà la discussione in gruppo.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale di studio (slide delle lezioni, letture proposte, dataset) sarà reso disponibile nella piattaforma on-line Moodle.
Testi di riferimento:

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Interactive lecturing
  • Working in group
  • Questioning
  • Problem solving
  • Active quiz per verifiche concettuali e discussioni in classe
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)
  • Peer review tra studenti
  • Learning journal

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Rstudio, rmarkdown

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita'