Scienze psicologiche aperimentali applicate (MILANO)

Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Applied Experimental Psychological Sciences presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca mira a fornire una solida preparazione culturale e metodologica nelle discipline che riguardano i processi cognitivi, sociali, emotivi e le relative basi neurali. Il corso si concentra sullo studio del pensiero, del comportamento, del linguaggio, della conoscenza e dei processi decisionali dell'individuo, con particolare attenzione agli aspetti metodologici e applicativi. L'obiettivo è formare professionisti in grado di analizzare e comprendere i processi cognitivi e comportamentali in diversi contesti, pubblici e privati, e di pianificare progetti di ricerca e intervento.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede 10 esami per un totale di 80 CFU, oltre ad attività formative come stage e laboratori. Gli esami sono distribuiti su due anni, con circa 6 esami al primo anno e 4 al secondo. La lingua ufficiale del corso è l'inglese. Il corso offre una combinazione di lezioni frontali, laboratori pratici e attività di ricerca, con un forte focus sull'applicazione delle conoscenze acquisite. Gli studenti avranno l'opportunità di specializzarsi in diversi ambiti della psicologia sperimentale, tra cui le neuroscienze cognitive, la psicologia cognitiva, la psicologia dello sviluppo cognitivo, la psicologia sociale e la psicologia clinica sperimentale.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Applied Experimental Psychological Sciences acquisiranno competenze avanzate nella ricerca e nell'analisi dei dati, nella progettazione di studi sperimentali e nell'interpretazione dei risultati. Saranno in grado di applicare le loro conoscenze in diversi contesti, come la ricerca accademica, le aziende, le organizzazioni non profit e il settore sanitario. Le competenze includono la capacità di valutare e intervenire sui processi cognitivi e comportamentali, di utilizzare strumenti di analisi avanzati e di comunicare efficacemente i risultati della ricerca. I laureati saranno anche in grado di accedere alla sezione A dell'albo professionale degli psicologi, previo superamento dell'Esame di Stato.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della psicologia attraverso l'automazione di compiti ripetitivi, l'analisi di grandi quantità di dati (big data) e lo sviluppo di nuovi strumenti diagnostici e terapeutici. L'I.A. consente di analizzare modelli comportamentali complessi, personalizzare gli interventi e migliorare l'efficacia dei trattamenti. L'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning sta aprendo nuove frontiere nella comprensione dei processi mentali e nella previsione del comportamento umano.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la possibilità di sviluppare nuovi approcci alla diagnosi e al trattamento dei disturbi mentali, di migliorare l'efficacia degli interventi psicologici e di creare nuove soluzioni per il benessere mentale. Le sfide includono la necessità di comprendere e utilizzare le tecnologie di I.A., di affrontare le questioni etiche legate all'uso dei dati e di collaborare con professionisti di altre discipline, come gli informatici e gli ingegneri.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, programmazione, machine learning e intelligenza artificiale. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei principi etici e legali legati all'uso dell'I.A. in ambito sanitario e psicologico. La capacità di comunicare efficacemente con i team multidisciplinari e di adattarsi ai cambiamenti tecnologici sarà cruciale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Acquisire familiarità con strumenti come Python, R, Tableau e Power BI per analizzare e visualizzare dati complessi. Imparare a interpretare i risultati e a comunicare efficacemente le scoperte.
Fondamenti di machine learning e deep learning
Studiare i concetti chiave di machine learning e deep learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di valutazione. Approfondire l'utilizzo di librerie come TensorFlow e PyTorch.
Competenze di programmazione (python)
Imparare a programmare in Python, un linguaggio versatile e ampiamente utilizzato nell'I.A. e nell'analisi dei dati. Sviluppare la capacità di scrivere codice pulito, efficiente e ben documentato.
Competenze etiche e legali sull'i.a.
Comprendere le implicazioni etiche e legali dell'uso dell'I.A., inclusi i temi della privacy, della trasparenza e della responsabilità. Studiare le normative sulla protezione dei dati (GDPR) e le linee guida sull'I.A..

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e articoli sull'I.A., la psicologia e le neuroscienze. Seguire i principali esperti e le tendenze del settore.
Sperimentazione e pratica
Sperimentare con strumenti di I.A. e progetti pratici. Partecipare a competizioni di data science e hackathon per applicare le proprie competenze.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, workshop e seminari per connettersi con professionisti del settore. Collaborare con ricercatori, sviluppatori e altri professionisti per ampliare le proprie competenze e conoscenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Effettuare stage e tirocini presso aziende che utilizzano l'I.A. in ambito psicologico, come startup, centri di ricerca o aziende tecnologiche. Acquisire esperienza pratica e costruire una rete di contatti.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano diverse discipline, come la psicologia, l'informatica, l'ingegneria e le neuroscienze. Imparare a collaborare con professionisti di diversi settori.
Formazione continua e certificazioni
Seguire corsi di formazione e ottenere certificazioni in I.A., machine learning e analisi dei dati. Considerare certificazioni offerte da Google, AWS o altre piattaforme.

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