Scuola Universitaria Interdipartimentale in Scienze Strategiche (SUISS)

Argomenti trattati nel corso di Matematica del Corso di Laurea Triennale in Scienze Strategiche e della Sicurezza.

L’insegnamento si propone di fornire le conoscenze di base e le competenze necessarie per indagare su problemi pratici utilizzando modelli basati sulla Matematica e sulla Statistica.
L’insegnamento si propone di presentare agli studenti e alle studentesse:
- le tecniche e i metodi matematici necessari per lo studio e la rappresentazione di funzioni reali di una variabile reale;
- metodologie utili per studiare fenomeni casuali e analizzare set di dati, presentando sia i fondamenti teorici che gli aspetti applicativi dei metodi considerati e le conoscenze di base del software statistico dedicato R.

Al termine dell’insegnamento e dello studio individuale, ci si attende che studentesse e studenti siano in grado di:

Conoscenza e capacità di comprensione

- conoscere le nozioni di base relative alle funzioni di una variabile reale, alle derivate e agli integrali

- riconoscere le situazioni in cui le funzioni matematiche sono utilizzate per la descrizione e l’interpretazione dei fenomeni reali

- comprendere i concetti principali del calcolo delle probabilità e il loro utilizzo nell’analisi statistica

- conoscere i campi di applicazione di semplici modelli matematici nelle scienze sociali

- conoscere i metodi di base dell’analisi statistica inferenziale relativi al calcolo degli intervalli di confidenza e all’esecuzione di test di ipotesi

- descrivere dati qualitativi e quantitativi

- comprendere il significato della relazione statistica tra due variabili quantitative

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

- analizzare situazioni reali tramite semplici modelli matematici anche mediante l’ausilio di un ambiente di calcolo evoluto

- applicare le strategie risolutive più idonee nel contesto delle scienze sociali

- analizzare dati ottenuti in situazioni reali mediante l’impiego di ambienti di calcolo statistico

Autonomia di giudizio

- usare un adeguato senso critico per affrontare problemi di media complessità

- formulare in maniera autonoma e consapevole l’interpretazione di dati statistici

Capacità di apprendimento

- acquisire gli strumenti per affrontare nuovi semplici problemi che richiedano competenze interdisciplinari

- analizzare possibili strategie di risoluzione che utilizzino metodologie in ambiti anche diversi

Abilità comunicative

- comunicare in modo chiaro e esaustivo i risultati della modellizzazione matematica di fenomeni reali e di semplici analisi statistiche

- esporre i punti di forza e le criticità di un processo risolutivo

Modulo I: Statistica descrittiva. Distribuzioni di frequenza. Regressione lineare. Calcolo delle probabilità. Le distribuzioni di probabilità di Bernoulli, di Poisson, di Gauss. Teoria elementare dei campioni. Stima dei parametri.

Modulo II: Funzioni reali di variabile reale, limiti, calcolo differenziale e calcolo integrale. Equazioni differenziali.

L'insegnamento viene erogato tramite lezioni ed esercitazioni interattive in presenza che prevedono attività collaborative.
Tutte le attività formative sono supportate da un ambiente digitale di apprendimento all’interno del quale gli studenti potranno accedere alle risorse e svolgere attività di apprendimento personalizzate e interattive.

L'esame consiste in una prova svolta in modalità informatizzata concernente gli argomenti trattati nell'insegnamento e strutturata in modo da verificare le conoscenze acquisite al fine di risolvere semplici problemi.
E' prevista inoltre la consegna di una tesina volta a verificare la padronanza delle conoscenze acquisite contenente la risoluzione di due problemi inerenti contesti applicativi, uno risolto con metodi statistici, l'altro con metodi matematici. In alternativa può essere risolto un problema unico purché contempli l'utilizzo sia della statistica sia della matematica. Nello svolgimento della tesina, si utilizza l’ambiente di calcolo evoluto "Maple". La tesina dovrà contenere almeno una componente interattiva.

Sono previste consulenze sincrone e asincrone in piattaforma Moodle per facilitare la preparazione delle consegne e della tesina.

Saranno previste 6 ore di attività didattica integrativa svolte dal Dottor ROMAN Fabio e 12 ore dalla Dottoressa FRADIANTE Valeria.

Le risorse e i materiali utilizzati a lezione verranno messi a disposizione dai docenti nel corso Moodle dell’insegnamento.

Altri materiali utili:
Materiali interattivi online liberamente disponibili all’interno dell’insegnamento Mathematical Modelling erogato all’interno di Start@Unito https://start.unito.it