Scienze e tecniche psicologiche (GENOVA)

Università degli Studi di GENOVA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Laurea in Scienze e Tecniche Psicologiche presso l'Università degli Studi di Genova mira a fornire una solida preparazione di base in tutti i settori della psicologia, preparando gli studenti per l'accesso alle lauree magistrali. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di applicare le conoscenze psicologiche in diversi contesti, con particolare attenzione alle metodologie di ricerca e all'analisi dei dati. Il corso si propone di sviluppare una comprensione approfondita dei processi mentali e del comportamento umano, integrando aspetti teorici e pratici.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un curriculum unico di 180 CFU distribuiti su tre anni. Il corso include 122 crediti nei settori M-PSI, con almeno 8 crediti per ciascun settore, 12 crediti per tirocini e attività di laboratorio, e 26 crediti in settori non psicologici, tra cui informatica e lingue. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, seminari, esercitazioni pratiche, e attività di laboratorio. È previsto un tirocinio formativo per l'orientamento al mondo del lavoro.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze in diversi ambiti della psicologia, tra cui psicologia generale, psicologia dello sviluppo, psicologia sociale, e psicologia clinica. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per valutare e interpretare dati, condurre ricerche, e intervenire in contesti specifici. Avranno inoltre sviluppato competenze trasversali, come la capacità di comunicazione, di lavoro di gruppo e di problem solving.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della psicologia in diversi modi. L'automazione dei processi, come la diagnosi e la terapia assistita, sta diventando sempre più diffusa. I chatbot e i sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per fornire supporto psicologico, raccogliere dati e analizzare il comportamento dei pazienti. L'analisi predittiva basata sull'I.A. può aiutare a identificare i pazienti a rischio e a personalizzare i trattamenti.
Per i futuri laureati in Scienze e Tecniche Psicologiche, le opportunità sono significative. La domanda di professionisti in grado di utilizzare l'I.A. per migliorare la diagnosi, il trattamento e la ricerca è in crescita. Tuttavia, ci sono anche delle sfide. La necessità di comprendere e gestire le implicazioni etiche dell'I.A. nella psicologia, come la privacy dei dati e il bias algoritmico, è fondamentale. La capacità di collaborare con i sistemi di I.A. e di interpretare i risultati è essenziale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze aggiuntive. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, la comprensione dei principi di machine learning e la capacità di analizzare grandi quantità di dati (big data) saranno sempre più richieste. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente con i pazienti e di interpretare i risultati dell'I.A. in modo etico e responsabile sarà cruciale.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning

Acquisire una solida comprensione dei principi fondamentali del machine learning, inclusi gli algoritmi di classificazione, regressione e clustering. Studiare i modelli di deep learning e le loro applicazioni in psicologia.

Analisi dei dati e data visualization

Imparare a utilizzare strumenti di analisi dei dati come Python con librerie come Pandas e Scikit-learn. Sviluppare competenze nella data visualization per comunicare efficacemente i risultati delle analisi.

Competenze di comunicazione e soft skills

Migliorare le capacità di comunicazione, sia scritta che orale, per interagire efficacemente con pazienti, colleghi e stakeholder. Sviluppare soft skills come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e il lavoro di squadra.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche, articoli e blog per rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi nel campo dell'I.A. e della psicologia. Seguire i principali esperti e ricercatori del settore.

Pratica di coding e analisi dati

Dedica del tempo regolare alla pratica del coding e all'analisi dei dati. Sperimenta con diversi dataset e algoritmi per consolidare le tue competenze.

Networking e partecipazione a eventi

Partecipare a conferenze, workshop e seminari per connettersi con altri professionisti del settore, condividere conoscenze e scoprire nuove opportunità.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca

Svolgere tirocini in contesti che utilizzano l'I.A. in psicologia, come cliniche, aziende o centri di ricerca. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono l'I.A. e l'analisi dei dati.

Corsi online e certificazioni

Completare corsi online e ottenere certificazioni in machine learning, data science e I.A.. Piattaforme come Coursera, edX e Udacity offrono ottimi corsi.

Partecipazione a hackathon e competizioni

Partecipare a hackathon e competizioni di data science per applicare le tue competenze in contesti reali e competere con altri professionisti.

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