Antropologia culturale, etnologia, etnolinguistica (VENEZIA)

Università "Ca' Foscari" VENEZIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Antropologia Culturale, Etnologia ed Etnolinguistica presso l'Università Ca' Foscari di Venezia, in convenzione con l'Università di Padova, mira a fornire agli studenti gli strumenti per analizzare le rapide trasformazioni culturali contemporanee, come i fenomeni migratori, le situazioni postcoloniali e neocoloniali, e le nuove sintesi culturali che ne derivano. Il corso si concentra sull'acquisizione di una solida preparazione etnografica ed etnolinguistica, sviluppando una matura capacità di riflessione sulla figura professionale dell'antropologo e sul suo intervento nel mondo.

  • Piano di studi

    Il percorso formativo è strutturato in tre curricula principali: Storico-geografico, Orientalistico, e Demo-etno-antropologico. Il piano di studi prevede un numero consistente di crediti destinati alle attività caratterizzanti e affini, con particolare attenzione all'ambito demo-etno-antropologico ed etnolinguistico. Gli studenti approfondiranno le metodologie di ricerca sul campo, l'analisi dei dati etnografici e le teorie antropologiche fondamentali. Sono previste attività seminariali, laboratori e tirocini per favorire l'apprendimento pratico e l'applicazione delle conoscenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nell'analisi delle dinamiche culturali, nella ricerca etnografica, nell'interpretazione dei fenomeni sociali e nella comunicazione interculturale. Saranno in grado di condurre ricerche sul campo, di analizzare dati qualitativi e quantitativi, e di redigere report e pubblicazioni scientifiche. Avranno inoltre sviluppato capacità di pensiero critico, di problem-solving e di lavoro in team, competenze sempre più necessarie in una società multietnica e in contesti territoriali in rapida trasformazione.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore dell'antropologia e delle discipline affini, principalmente attraverso l'automazione di alcune attività di ricerca e l'analisi di grandi quantità di dati (big data). Strumenti di I.A. possono essere utilizzati per l'analisi di testi, immagini e video, facilitando l'identificazione di modelli e tendenze culturali. L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente di analizzare interviste e documenti etnografici in modo più efficiente, mentre l'apprendimento automatico (machine learning) può aiutare a prevedere cambiamenti sociali e culturali.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di sviluppare nuove metodologie di ricerca e di collaborare con esperti di dati e informatici. Le sfide includono la necessità di adattarsi a nuovi strumenti e competenze, e di affrontare le questioni etiche legate all'uso dell'I.A. nella ricerca sociale. È fondamentale sviluppare una solida comprensione dei bias algoritmici e delle implicazioni dell'I.A. sulla privacy e sulla sicurezza dei dati.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati, la conoscenza dei principi dell'I.A. e dell'etica dei dati, e la capacità di comunicare i risultati della ricerca in modo chiaro e accessibile. La collaborazione interdisciplinare con esperti di dati e informatici sarà sempre più importante per affrontare le sfide e sfruttare le opportunità offerte dall'I.A. nel campo dell'antropologia.

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competenze da sviluppare

Analisi di dati e data visualization
Acquisire competenze nell'uso di strumenti di analisi dati (es. Python con librerie come Pandas e Matplotlib) e di visualizzazione dei dati per interpretare e comunicare i risultati della ricerca antropologica in modo efficace. Approfondire la conoscenza dei bias algoritmici e delle implicazioni etiche dell'analisi dei dati.
Competenze in elaborazione del linguaggio naturale (nlp)
Imparare ad utilizzare strumenti di NLP per l'analisi di testi e documenti etnografici, come spaCy o NLTK. Comprendere i principi del machine learning e del deep learning applicati all'analisi testuale. Seguire corsi online e workshop per acquisire competenze pratiche.
Competenze di comunicazione e storytelling digitale
Sviluppare la capacità di comunicare i risultati della ricerca antropologica attraverso diversi canali digitali, come blog, social media e podcast. Imparare a creare contenuti multimediali coinvolgenti e a utilizzare strumenti di storytelling per raggiungere un pubblico più ampio. Approfondire le tecniche di comunicazione scientifica.

routine di successo

Aggiornamento continuo sulle tecnologie i.a.
Seguire regolarmente blog, podcast e canali YouTube dedicati all'I.A. e alle sue applicazioni nelle scienze sociali. Partecipare a conferenze e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi. Iscriversi a newsletter specializzate.
Networking e collaborazione interdisciplinare
Partecipare a eventi e conferenze del settore per incontrare esperti di I.A., data scientist e altri professionisti. Collaborare con team interdisciplinari per sviluppare progetti di ricerca innovativi. Utilizzare piattaforme online come LinkedIn per connettersi con professionisti del settore.

esperienze utili

Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che combinano l'antropologia con l'I.A., la scienza dei dati e altre discipline. Collaborare con ricercatori di diverse aree per sviluppare nuove metodologie e approcci.
Tirocini e stage in aziende tecnologiche o organizzazioni non governative
Svolgere tirocini o stage presso aziende tecnologiche che si occupano di I.A. applicata alle scienze sociali, o presso organizzazioni non governative che utilizzano l'I.A. per progetti di sviluppo e cooperazione internazionale. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione delle competenze acquisite.
Formazione in etica dell'i.a. e dei dati
Seguire corsi e workshop sulla etica dell'I.A. e dei dati, per comprendere le implicazioni sociali e morali dell'uso dell'I.A. nella ricerca e nella pratica professionale. Approfondire le tematiche relative alla privacy, alla sicurezza dei dati e ai bias algoritmici.

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