Analisi Qualitativa Computer-assistita (NVivo)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso presso l'Università degli Studi ROMA TRE si propone di fornire agli studenti le competenze teoriche e pratiche per l'utilizzo del software NVivo, uno strumento fondamentale per l'analisi qualitativa dei dati. L'obiettivo è di rendere gli studenti capaci di utilizzare NVivo in modo efficace per la gestione, l'organizzazione e l'analisi di dati testuali, audio e video, con particolare attenzione alle specificità della ricerca sociale e umanistica.

• Piano di studi

  Il corso prevede lezioni teoriche e attività pratiche in laboratorio. Il piano di studi include l'introduzione ai principi dell'analisi qualitativa, l'esplorazione delle funzionalità di NVivo, l'applicazione del software a diversi tipi di dati (interviste, documenti, social media), e l'interpretazione dei risultati. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, discussioni di gruppo e analisi di casi studio.

• Competenze acquisite

  Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito le seguenti competenze: capacità di utilizzare NVivo per la codifica, l'organizzazione e l'analisi dei dati qualitativi; abilità nell'identificare temi, modelli e relazioni all'interno dei dati; competenza nell'interpretare i risultati dell'analisi e nel comunicare le scoperte in modo chiaro e conciso; conoscenza delle metodologie di ricerca qualitativa e delle loro applicazioni nel contesto accademico e professionale.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando il settore dell'analisi qualitativa attraverso l'automazione di alcune fasi del processo di ricerca. Strumenti basati sull'I.A., come l'analisi del sentiment e il riconoscimento automatico di temi, stanno diventando sempre più sofisticati, consentendo agli analisti di dati di elaborare grandi quantità di informazioni in modo più efficiente. L'I.A. può assistere nella codifica dei dati, nell'identificazione di modelli e nella generazione di insight, riducendo il tempo necessario per l'analisi e aumentando la precisione.

• Per i futuri laureati, l'I.A. offre nuove opportunità, come la possibilità di lavorare su progetti di ricerca più complessi e di analizzare dati provenienti da diverse fonti. Tuttavia, la crescente automazione richiede anche l'acquisizione di nuove competenze, come la capacità di utilizzare strumenti di I.A. per l'analisi dei dati, di interpretare i risultati generati dall'I.A. e di integrare l'I.A. nel processo di ricerca. Le sfide includono la necessità di garantire la qualità e l'etica dei dati, e di evitare la dipendenza eccessiva dall'I.A..

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in analisi dei dati, statistica, e programmazione (ad esempio, Python). La capacità di comprendere e interpretare i risultati dell'I.A., di valutare la qualità dei dati e di comunicare efficacemente le scoperte rimane fondamentale. Inoltre, la conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della privacy dei dati è sempre più richiesta.