Filologia, letterature e storia dell'antichità (MILANO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Filologia, letterature e storia dell'antichità presso l'Università degli Studi di Milano mira a fornire una preparazione approfondita nel campo delle Scienze dell'antichità. L'obiettivo è quello di formare figure professionali con una solida conoscenza delle lingue e delle letterature classiche, supportata da basi di linguistica storica e teorica, e dal possesso degli strumenti filologici. Il corso si propone di sviluppare una solida preparazione storica e geografica, integrando la conoscenza delle vicende politico-economiche del Mediterraneo e del Vicino Oriente antico con l'uso critico delle fonti. Infine, si mira a sviluppare una matura riflessione sull'incidenza della civiltà antica nello sviluppo della coscienza moderna e sull'eredità dei classici.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un'articolazione in due aree tematiche principali: quella linguistico-letteraria e quella storico-documentaria. Lo studente, nel corso del biennio, sceglie l'ambito di approfondimento specifico. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, discussioni in aula, esercitazioni pratiche, presentazioni seminariali ed elaborati scritti. È prevista la frequenza a laboratori, stage e la possibilità di svolgere parte del percorso e/o la tesi all'estero. È richiesta la conoscenza della lingua inglese a livello B2.
Competenze acquisite
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito una profonda conoscenza delle lingue e delle letterature classiche, delle metodologie di ricerca filologica e storica, e delle fonti documentarie. Sarà in grado di analizzare criticamente i testi antichi, di contestualizzarli storicamente e culturalmente, e di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche. Avrà sviluppato competenze nell'ambito della ricerca scientifica, della conservazione e valorizzazione dei beni culturali, e della comunicazione.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando il settore delle discipline umanistiche in diversi modi. L'analisi automatica dei testi (Natural Language Processing) consente di studiare grandi quantità di dati testuali, identificando modelli, tendenze e collegamenti altrimenti difficili da individuare. Gli strumenti di traduzione automatica, pur con i loro limiti, possono facilitare l'accesso a testi in lingue antiche. L'I.A. viene impiegata nella conservazione e nel restauro dei beni culturali, nell'analisi delle immagini e nella ricostruzione virtuale di siti archeologici. Inoltre, l'I.A. sta rivoluzionando la ricerca storica, consentendo l'analisi di dati complessi e la creazione di modelli predittivi.
Per i laureati in Filologia, letterature e storia dell'antichità, l'I.A. offre nuove opportunità e pone nuove sfide. Da un lato, l'I.A. può automatizzare alcune attività ripetitive, come la trascrizione di manoscritti o la catalogazione di reperti. Dall'altro lato, la capacità di utilizzare e interpretare i risultati dell'I.A., di valutare criticamente i modelli e di integrare le analisi automatizzate con la conoscenza umanistica, diventa fondamentale. I laureati dovranno essere in grado di collaborare con esperti di I.A., di comprendere i limiti e le potenzialità degli strumenti digitali, e di utilizzare le nuove tecnologie per la ricerca e la divulgazione.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive. È essenziale sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A. e delle sue applicazioni nel campo delle discipline umanistiche. La capacità di utilizzare strumenti di analisi dei dati, di programmare e di gestire progetti digitali sarà sempre più richiesta. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente i risultati della ricerca, di creare contenuti digitali e di utilizzare i social media per la divulgazione scientifica sarà un valore aggiunto.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Analisi dei dati testuali (natural language processing)
Acquisire familiarità con gli strumenti di NLP (es. spaCy, NLTK), apprendere i fondamenti di machine learning per l'analisi testuale, e partecipare a corsi online o workshop specializzati.Competenze di digital humanities
Imparare a utilizzare strumenti per la creazione di database, la visualizzazione di dati, e la gestione di progetti digitali. Approfondire la conoscenza di piattaforme come Omeka per la creazione di mostre virtuali e archivi digitali.Competenze di comunicazione digitale
Sviluppare capacità di scrittura per il web, di creazione di contenuti multimediali, e di gestione dei social media. Partecipare a corsi di content marketing e social media management.routine di successo
Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire riviste specializzate nel campo della filologia, della storia antica e delle digital humanities, per rimanere aggiornati sulle ultime ricerche e metodologie.Sperimentazione di nuovi strumenti digitali
Provare regolarmente nuovi software e piattaforme per l'analisi dei dati, la traduzione automatica, e la creazione di contenuti digitali. Sperimentare con ChatGPT e altri modelli linguistici.Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari nel campo delle digital humanities e della filologia. Connettersi con altri professionisti e ricercatori attraverso i social media (es. LinkedIn).esperienze utili
Stage in biblioteche e archivi digitali
Svolgere tirocini presso biblioteche digitali, archivi, o progetti di digitalizzazione di manoscritti e documenti antichi. Acquisire esperienza pratica nella gestione di dati e nella creazione di risorse digitali.Collaborazione a progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come la filologia, la storia, l'informatica e l'intelligenza artificiale. Imparare a lavorare in team e a comunicare con esperti di diverse aree.Creazione di un portfolio digitale
Creare un portfolio online che mostri le proprie competenze e i propri progetti. Includere esempi di analisi testuali, di creazione di contenuti digitali, e di gestione di progetti.Segnala un problema
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