Il corso in breve

Il corso in Scienze Cognitive Computazionali è un corso di laurea magistrale ad accesso libero che forma un professionista in grado di gestire e analizzare in modo ottimale grandi quantità di dati, quali quelli ottenuti dall’analisi di sistemi biologici complessi.
Il laureato o la laureata in Scienze Cognitive Computazionali saprà trattare, ad esempio, dati di neuroscienze, dati epidemiologici e, più in generale, dati di natura biomedicale e sanitaria.
Questo sarà possibile grazie alla formazione interdisciplinare del corso di studi che, mettendo insieme psicologia, matematica, fisica e intelligenza artificiale, proietta lo studente verso una realtà integrata come quella che caratterizzerà il mondo del lavoro nel terzo millennio.
Per preparare lo studente ad operare in un contesto internazionale, una parte degli insegnamenti sarà svolta in lingua inglese.
Il corso fornirà inoltre una preparazione specialistica mirata a svolgere studi ulteriori nell'ambito di dottorati di ricerca.
 

Il corso in sintesi

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Tipologia

Corso di Laurea Magistrale
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Durata corso

2 anni
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Crediti

120
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Classe di laurea

LM-55-R - Scienze cognitive
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Tipo di accesso

Libero
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Lingua del corso

Inglese Italiano
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Dipartimento

DIPARTIMENTO DI NEUROSCIENZE, IMAGING E SCIENZE CLINICHE
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Sede

CHIETI

Insegnamenti per anno di corso

Anno di corso: 1
Obbligatori
  • NEUROFISIOLOGIA 6 crediti - 48 ore Primo Semestre Caratterizzante (LM-55 R)
Anno di corso: 2
Obbligatori
  • PROVA FINALE 16 crediti - 0 ore Lingua/Prova Finale (LM-55 R)
Non obbligatori

Requisiti di ammissione

Possono accedere al corso di laurea magistrale i laureati nelle classi (o coloro che sono in possesso di titolo di studio equivalente conseguito all'estero e riconosciuto idoneo):
L-8 INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
L-9 INGEGNERIA INDUSTRIALE
L-16 SCIENZE DELL'AMMINISTRAZIONE
L-18 SCIENZE DELL'ECONOMIA E DELLA GESTIONE AZIENDALE
L-23 SCIENZE E TECNICHE DELL'EDILIZIA
L-24 SCIENZE E TECNICHE PSICOLOGICHE
L-30 SCIENZE E TECNOLOGIE FISICHE
L-31 SCIENZE E TECNOLOGIE INFORMATICHE
L-33 SCIENZE ECONOMICHE
L-35 SCIENZE MATEMATICHE
L-41 STATISTICA
L-SNT/01 PROFESSIONI SANITARIE, INFERMIERISTICHE E PROFESSIONE SANITARIA OSTETRICA
L-SNT/02 PROFESSIONI SANITARIE DELLA RIABILITAZIONE
L-SNT/03 PROFESSIONI SANITARIE TECNICHE
L-SNT/04 PROFESSIONI SANITARIE DELLA PREVENZIONE
Possono altresì accedervi i laureati in corsi di laurea di altra classe a condizione che dimostrino di possedere almeno 30 crediti formativi complessivi in uno o più dei seguenti gruppi di settori scientifico-disciplinari (SSD):
Primo gruppo
M/PSI-01, M/PSI-02, M/PSI-03, M/PSI-04, M/PSI-05, M/PSI-06, M/PSI-07, M/PSI-08;
Secondo gruppo
SECS-P/07; SECS-P/08; SECS-P/10; SECS-S/01; SECS-S/02; SECS-S/03; SECS-S/04; SECS-S/05; SECS-S/06;
Terzo gruppo
INF/01; ING-INF/05; MAT/01; MAT/02; MAT/03; MAT/04; MAT/05; MAT/06; MAT/07; MAT/08; MAT/09;
Quarto gruppo
BIO/09; BIO/14; MED/01; MED/03; MED/09; MED/25; MED/26; MED/42; MED/45; MED/48; MED/50
Per l'accesso è anche richiesto un requisito curricolare minimo relativo alla conoscenza della lingua inglese pari a un livello B2 o superiore. Per gli studenti stranieri è richiesta una conoscenza dell'italiano pari a un livello B2 o superiore. Le modalità di verifica delle conoscenze della lingua inglese o italiana saranno definite nel Regolamento Didattico del Corso di Studio.
Per frequentare proficuamente il Corso di Studi Magistrale in Scienze Cognitive Computazionali è necessaria, quindi, la familiarità con concetti di base dei processi psicofisiologici nell'essere umano, la conoscenza dei metodi statistici o psicometrici, nonché una familiarità con le procedure informatiche per l'elaborazione dei dati.
Il corso di studio è ad accesso libero, quindi non è prevista una verifica selettiva mediante test scritto che possa precludere l'immatricolazione al corso di studio. Tuttavia, i/le candidati/e sono sottoposti ad un colloquio che accerti livello di conoscenze negli ambiti disciplinari del Corso di Studi e del percorso formativo prescelto ai fini dell'idoneità all'ammissione.
Saranno ammessi al corso di laurea magistrale coloro che durante il colloquio dimostreranno di essere in possesso dei requisiti curriculari e di preparazione adeguata.
Qualora uno studente voglia trasferirsi da un altro corso di laurea della classe LM-55 o da un altro corso di laurea (appartenente ad una classe di laurea diversa da LM-55) verrà ammesso previa valutazione del suo percorso di studio pregresso da parte del Consiglio del Corso. Se ammesso, verrà valutata l'eventuale convalida degli esami precedentemente sostenuti.

Obiettivi specifici del Corso e Sbocchi professionali

Coerentemente con le finalità della classe LM-55 Scienze cognitive, il corso di laurea magistrale in Scienze Cognitive Computazionali intende offrire ai propri studenti una formazione avanzata e multidisciplinare, che integri prospettive psicologiche, statistico-metodologiche, informatiche e neuroscientifiche. Data questa natura fortemente interdisciplinare, è prevedibile che gli studenti provengano da percorsi triennali differenti e presentino quindi conoscenze e competenze eterogenee. Per questo motivo, la prima parte del percorso formativo è dedicata agli insegnamenti fondamentali necessari per armonizzare e consolidare le basi teoriche e metodologiche degli iscritti. Al termine del primo anno, gli studenti avranno acquisito solide competenze psicologiche, matematiche, statistiche e informatiche, indispensabili per affrontare gli insegnamenti più specialistici.
Nel secondo anno il corso approfondisce le applicazioni delle tecniche apprese, con particolare attenzione all'analisi di dati multifattoriali e di grandi dimensioni. Gli studenti potranno inoltre personalizzare il proprio curriculum scegliendo insegnamenti che esplorano il rapporto tra scienze cognitive e tecnologie, affrontando tematiche quali l'intelligenza artificiale, le tecniche di brain imaging, i meccanismi decisionali e la gestione del rischio clinico in ambito sanitario.

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli insegnamenti del CdS mirano a fornire agli studenti un'adeguata preparazione nell'ambito delle scienze della mente e del comportamento, delle neuroscienze cognitive, delle tecnologie di imaging e dell'intelligenza artificiale al fine di sviluppare conoscenze e competenze rivolte al trattamento di dati multifattoriali. lo studente è avviato allo studio avanzato degli strumenti matematici, statistici e tecnologici utilizzati per l'analisi di grandi moli di dati, come l'intelligenza artificiale e il machine learning, in quanto strumenti indispensabili allo sviluppo di una forma mentis orientata all'approccio scientifico alla risoluzione dei problemi, anche relativi a sistemi complessi.
In particolare, il percorso formativo fornisce allo studente una preparazione avanzata del sistema nervoso centrale e delle basi neurali dell'attività mentale, sia da un punto di vista fisiologico, sia neuropsicologico, al fine di permettergli di acquisire il linguaggio e i metodi di ricerca propri delle neuroscienze. Lo studente acquisirà inoltre conoscenze relative a strumenti che permettano di gestire i flussi informativi e relazionali per quanto concerne gli aspetti terapeutici e prognostici, al fine di poter elaborare modelli interpretativi di specifici contesti decisionali e/o dare vita a strategie di intervento in un ambito di medicina di precisione e, dunque, individualizzata.
Le modalità di accertamento di conoscenze e capacità di comprensione sono differenziate in base alle caratteristiche dei singoli insegnamenti: sia prove scritte, anche in forma di test a risposta multipla, sia prove orali, in modo tale da verificare la capacità di ragionamento.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente imparerà ad applicare gli strumenti concettuali e i modelli teorici acquisiti sia nell'ambito della ricerca nelle neuroscienze, sia in vari contesti applicativi ove le neuroscienze e le relative tecniche costituiscono un valore aggiunto particolarmente apprezzato, quali l'ambito della ricerca e della divulgazione scientifica, il project management e la formazione avanzata. Inoltre, lo studente svilupperà le competenze necessarie ad analizzare come l'integrazione di grandi moli di dati multifattoriali e la capacità di trattarli efficientemente possano costituire una risorsa nella presa di decisione in contesti scientifici e aziendali.
La capacità di applicare conoscenze e comprensione sarà valutata anch'essa in sede d'esame, prevalentemente attraverso prove scritte, eventualmente accompagnate da una prova orale.

Autonomia di giudizio:
ll/la laureato/a in Computational Cognitive Science dovrà possedere, alla fine del corso di studi, una sua autonoma capacità di giudizio in merito alle decisioni da assumere nella registrazione, analisi e conservazione di grandi quantità di dati nell'ambito delle neuroscienze e, più in generale, in ambito clinico e socio-sanitario. Per il raggiungimento di tale autonomia di giudizio, il corso di laurea fornirà sia gli strumenti tecnico-scientifici, che le basi socio-culturali al fine di stimolare la capacità individuale di analisi critica sia sui temi scientifici che sugli aspetti etici connessi. La capacità di analisi deve essere anche rivolta a risolvere le criticità, intervenendo nell'ottimizzazione dei processi di ragionamento, individuale e di gruppo, e dei processi decisionali.
La valutazione della capacità ed autonomia di giudizio raggiunte sarà effettuata mediante gli esami di profitto in forma scritta e/o orale.

Abilità comunicative:
ll/la laureato/a in Computational Cognitive Science dovrà sapersi esprimere correttamente e con rigore scientifico, anche in lingua straniera (inglese), sia per la stesura di rapporti in ambito aziendale che, più in generale, per comunicare i risultati delle proprie analisi e le proposte operative che ne derivano. Dovrà, quindi, sapere utilizzare le modalità e gli strumenti informatici per la gestione di una efficace comunicazione. Questi obiettivi saranno perseguiti nelle lezioni e nelle attività laboratoriali, richiedendo agli studenti presentazioni dei loro lavori e contributi, anche con mezzi audiovisivi. Il laureato dovrà inoltre aver acquisito buone capacità relazionali, sapendo lavorare in gruppo, anche in contesti internazionali. Le abilità comunicative verranno valutate mediante verifiche scritte e/o orali e in sede di discussione della prova finale.

Capacità di apprendimento:
Sarà compito del corso di laurea far acquisire allo/a studente/essa non solo competenze e conoscenze adeguate al conseguimento del titolo di studio, ma anche capacità e metodi di lavoro e apprendimento adeguati all'aggiornamento e innalzamento continuo delle proprie competenze per progredire a livelli di conoscenza più avanzati, mediante un elevato grado di autonomia operativa. Questo obiettivo sarà perseguito attraverso l'articolazione dell'iter formativo in diverse fasi e tipologie (lezioni frontali, attività autonome di analisi e ricerca, attività di sperimentazione applicata, tirocini, ecc.), in modo da alternare i momenti di acquisizione dei saperi con quelli di rielaborazione personale e applicazione sperimentale delle conoscenze acquisite. Le verifiche avverranno attraverso gli esami di profitto (scritti e/o orali).

Il CdS svolge assistenza/consulenza agli studenti mediante l'attività di tutorato in itinere svolta da tutti i docenti del CdS, tipicamente durante le ore di ricevimento. Tale attività è rivolta ad assistere gli studenti nella risoluzione dei loro problemi (es. suggerire un corretto metodo di studio). Inoltre, per quanto riguarda le scelte relative al proprio percorso formativo (progettazione del piano di studi, partecipazione ai bandi di mobilità internazionale ecc.), il CdS si avvale di docenti tutor: Dott. Roberto Guidotti per il percorso formativo 'Analista di big-data nelle neuroscienze cognitive' (Big-data scientist in cognitive neuroscience) e Prof. Stefano Sensi per il percorso formativo 'Presa di decisione in ambito sanitario' (Decision-making in clinical settings). Infine, è stato attivato un servizio di tutorato di sostegno e studio assistito, che si avvale della Dott.ssa Delia Lucarelli, finalizzato a migliorare l'apprendimento di alcuni insegnamenti, generalmente quelli del primo anno del percorso di studi.

Mobilità internazionale

Presso il Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze Cliniche sono in essere numerosi rapporti di collaborazione con vari Atenei e Laboratori di ricerca europei ed extraeuropei (vedi documento allegato “internazionalizzazione.pdf”), dove gli studenti e le studentesse possono svolgere periodi di studio e/o ricerca, inclusa la preparazione della tesi di laurea e periodi di tirocinio e stage in ambito Erasmus Placement. Inoltre, l'attività di ricerca svolta in collaborazione con enti e istituzioni internazionali da diversi gruppi presenti nel dipartimento consente di avere un'ampia panoramica di tirocini e stage all'estero, verso cui indirizzare gli studenti. La Delegata del Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze cliniche Prof.ssa Francesca Ferri e il Delegato di CdS si occupano degli accordi con Atenei e Laboratori di ricerca stranieri in collaborazione con i Settori di Ateneo Erasmus Chiave 1 (per accordi con Università europee) e International Partnership and Cooperation Office (per accordi con Università non europee).
Tutte le mobilità sono messe a concorso con bandi pubblicizzati attraverso il sito dell'Ateneo, il sito del CdS e le pagine social dello stesso. In occasione della pubblicazione dei bandi, il CdS organizza incontri, in presenza o da remoto, per presentare agli studenti le opportunità offerte dai bandi di mobilità. Il CdS assicura il supporto a chi intende svolgere un periodo di formazione all'estero tramite i suddetti delegati e i docenti responsabili dei singoli accordi, i quali accompagnano, monitorano e sostengono l'andamento dell'esperienza, anche attraverso incontri telematici.
Infine, il CdS parteciperà anche alle iniziative a beneficio della mobilità degli/delle studenti/esse promosse dall'Ateneo (https://www.unich.it/didattica/international-partnership-and-cooperation-office).

Tirocini e stage

Il servizio consiste nel dare supporto agli studenti per la ricerca di tirocini e stage presso enti pubblici e/o istituzioni private, dove gli studenti possono svolgere le attività di formazione previste dal percorso formativo. Inoltre, tali attività possono costituire argomento della prova finale. Il servizio è assicurato dai docenti tutor, ciascuno per il percorso formativo di propria competenza, e da un docente responsabile della mobilità sia in ingresso che in uscita.
Inoltre, al fine di rendere più efficace questa azione è a disposizione un apposito spazio web sul sito del CdS (https://scicomp.unich.it/pagina-tirocini-e-stage-1331), in cui sono raccolte e verranno costantemente aggiornate le informazioni relative all'offerta di tirocini e alle modalità di accesso ad essi.

Prova finale

Per il conseguimento della laurea in Computational Cognitive Science la prova finale consiste nell'elaborazione scritta ed esposizione orale in lingua italiana o inglese di una tesi. La tesi deve essere elaborata in modo originale dallo studente sotto la guida di un relatore docente dell'Ateneo.
La prova finale consiste nella discussione della Tesi di Laurea, davanti a una Commissione composta da almeno 7 docenti del Corso di Laurea. Il voto finale viene stabilito dalla Commissione. A determinare il voto di laurea, espresso in centodecimi, contribuisce la somma dei seguenti parametri:
• la media ponderata dei voti conseguiti negli esami curricolari espressa in centodecimi;
• la qualità e l'originalità dell'elaborato, oltre all'autonomia dimostrata dal candidato o dalla candidata nella preparazione e stesura dell'elaborato finale, fino ad un massimo di 6 punti;
• la valutazione della qualità della presentazione della Tesi di Laurea in sede di discussione, fino ad un massimo di 2 punti;

Le modalità di svolgimento dei lavori della Commissione viene stabilita dal Presidente di Sessione. La discussione prevede una presentazione del lavoro di tesi del candidato della durata di 15 minuti circa; il relatore può intervenire durante il discorso del candidato o al termine di esso. Il Presidente della commissione, al termine della presentazione da parte del candidato o della candidata, cede la parola al correlatore per una o più domande. La Tesi di Laurea, la sua presentazione e discussione, su richiesta dello studente o della studentessa, possono essere svolti in lingua inglese.