Analisi delle Fonti e Metodologia della Ricerca storica

Libera Università degli Studi "Maria SS.Assunta" - LUMSA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master di II livello in Analisi delle Fonti e Metodologia della Ricerca storica presso la LUMSA, si propone di fornire una preparazione completa per la ricerca storica, focalizzandosi sull'analisi critica delle fonti e sull'applicazione di metodologie avanzate. L'obiettivo è formare professionisti capaci di orientarsi nel complesso mondo della ricerca storica, dalla storia medievale all'età contemporanea, con un'attenzione particolare alla storia della Chiesa, degli Ordini Cavallereschi e delle Dinastie. Il corso mira a sviluppare competenze specifiche nell'archivistica e nell'uso di discipline complementari per lo studio della documentazione.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include lezioni frontali, seminari e laboratori. Vengono approfondite le metodologie di ricerca, l'analisi delle fonti archivistiche e documentarie, e le principali correnti storiografiche. Il corso si avvale di docenti esperti e prevede l'utilizzo di strumenti didattici innovativi per garantire un apprendimento efficace. Sono previsti tirocini formativi e la redazione di un elaborato finale che approfondisce una disciplina specifica del Master.
Competenze acquisite
Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi delle fonti storiche, nella metodologia della ricerca e nella gestione di archivi. Saranno in grado di condurre ricerche indipendenti, di valutare criticamente le fonti e di comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche. Avranno inoltre sviluppato competenze specifiche nell'archivistica e nella conservazione dei documenti storici. Saranno preparati per affrontare le sfide del mondo del lavoro nel settore dei beni culturali e della ricerca storica.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della ricerca storica attraverso l'automazione di processi e l'analisi di grandi quantità di dati. Strumenti di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e di analisi del linguaggio naturale (NLP) permettono di digitalizzare e analizzare documenti storici in modo più rapido ed efficiente. L'I.A. facilita la ricerca di informazioni, l'identificazione di modelli e connessioni tra eventi e personaggi storici, aprendo nuove prospettive di ricerca.
I laureati in Analisi delle Fonti e Metodologia della Ricerca storica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di collaborare con esperti di I.A. per sviluppare strumenti di ricerca avanzati. Le sfide includono la necessità di adattarsi a nuovi metodi di ricerca e di valutare criticamente i risultati ottenuti tramite l'I.A., evitando distorsioni e pregiudizi. La capacità di interpretare i dati generati dall'I.A. e di contestualizzarli storicamente sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti della storia dovranno sviluppare competenze nell'uso di strumenti digitali, nella gestione di database e nell'analisi dei dati. Sarà importante acquisire familiarità con le tecniche di machine learning e di data visualization per comunicare efficacemente i risultati delle ricerche. La capacità di collaborare con team multidisciplinari, che includono ingegneri informatici e data scientist, sarà essenziale.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Competenze di analisi dei dati e data visualization

Acquisire familiarità con strumenti come Python (librerie Pandas, Matplotlib, Seaborn) e Tableau per analizzare e visualizzare dati storici complessi. Imparare a identificare modelli e tendenze nei dati, e a comunicare i risultati in modo chiaro ed efficace.

Competenze di digitalizzazione e gestione di archivi digitali

Imparare a utilizzare software OCR per la digitalizzazione di documenti storici. Acquisire competenze nella gestione di database e nella creazione di archivi digitali strutturati e accessibili. Familiarizzarsi con gli standard di metadati per la descrizione dei documenti.

Competenze di machine learning e natural language processing (nlp)

Acquisire una conoscenza di base dei principi del machine learning e del NLP. Imparare a utilizzare strumenti e librerie come spaCy e NLTK per l'analisi del linguaggio naturale applicata ai testi storici. Comprendere come l'I.A. può essere utilizzata per automatizzare e migliorare la ricerca storica.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Leggere regolarmente pubblicazioni accademiche e articoli di settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi nel campo della ricerca storica e dell'I.A.. Seguire blog e podcast specializzati.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze e workshop per entrare in contatto con altri professionisti del settore. Collaborare con ricercatori, archivisti e esperti di I.A. per sviluppare progetti innovativi.

Sperimentazione e apprendimento continuo

Sperimentare nuovi strumenti e metodologie di ricerca. Dedicare tempo all'apprendimento di nuove competenze e tecnologie. Adottare un approccio proattivo all'aggiornamento professionale.

esperienze utili

Tirocini e stage in archivi e istituzioni culturali

Svolgere tirocini e stage presso archivi, biblioteche, musei e altre istituzioni culturali per acquisire esperienza pratica nella gestione e conservazione dei documenti storici. Partecipare a progetti di digitalizzazione e catalogazione.

Partecipazione a progetti di ricerca interdisciplinari

Collaborare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come la storia, l'informatica, la linguistica e l'archeologia. Lavorare in team multidisciplinari per sviluppare nuove metodologie di ricerca e strumenti digitali.

Pubblicazione di articoli e contributi scientifici

Pubblicare articoli su riviste specializzate e partecipare a conferenze per condividere i risultati delle proprie ricerche. Presentare i propri lavori alla comunità scientifica e ricevere feedback.

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