Scienze psicosociali della comunicazione (MILANO)

Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea in Scienze psicosociali della comunicazione presso l'Università degli Studi di Milano-Bicocca mira a fornire una solida preparazione culturale e metodologica nelle discipline della comunicazione e della psicologia. L'obiettivo è quello di formare laureati capaci di gestire i processi e le problematiche legate alla comunicazione, adottando le strategie più opportune in relazione ai diversi contesti. Il corso si focalizza sull'analisi dei processi psicosociali che influenzano la comunicazione, con particolare attenzione alle nuove tecnologie e ai media digitali.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'acquisizione di 180 CFU attraverso 18 esami, oltre ad attività formative come idoneità linguistiche, laboratori e stage. Il curriculum include esami di psicologia sociale, psicologia della comunicazione, sociologia, semiotica, e discipline legate ai media digitali. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, seminari, laboratori pratici e attività di gruppo, con l'obiettivo di sviluppare competenze teoriche e pratiche.
Competenze acquisite
I laureati in Scienze psicosociali della comunicazione acquisiscono competenze nella gestione dei processi comunicativi, nell'analisi dei comportamenti sociali e nell'utilizzo delle nuove tecnologie. Sono in grado di progettare e valutare campagne di comunicazione, di analizzare i dati relativi all'audience e di utilizzare strumenti di ricerca sociale. Inoltre, sviluppano competenze nella comunicazione interpersonale, nella gestione dei conflitti e nella comunicazione persuasiva.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della comunicazione, automatizzando compiti ripetitivi e offrendo nuove opportunità per l'analisi dei dati e la personalizzazione dei messaggi. Strumenti basati sull'I.A. sono sempre più utilizzati per l'analisi del sentiment, la creazione di contenuti, la gestione dei social media e l'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. L'automazione dei processi consente ai professionisti della comunicazione di concentrarsi su attività più strategiche e creative.
I futuri laureati in Scienze psicosociali della comunicazione dovranno affrontare sfide significative, tra cui la necessità di adattarsi a un ambiente in rapida evoluzione e di acquisire nuove competenze. L'I.A. creerà nuove opportunità nel campo dell'analisi dei dati, della personalizzazione dei contenuti e della gestione delle relazioni con i clienti. Tuttavia, sarà fondamentale sviluppare competenze nell'etica dell'I.A., nella comprensione dei bias algoritmici e nella gestione delle implicazioni sociali della tecnologia.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella scrittura di prompt per l'I.A., nella comprensione dei modelli di machine learning e nella gestione delle piattaforme di I.A.. Sarà inoltre essenziale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la creatività, la capacità di problem-solving e la comunicazione efficace. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati delle analisi sarà cruciale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data storytelling

Imparare a raccogliere, analizzare e interpretare i dati relativi al comportamento del pubblico e all'efficacia delle campagne di comunicazione. Sviluppare la capacità di trasformare i dati in storie coinvolgenti e persuasive, utilizzando strumenti di visualizzazione e reporting.

Prompt engineering e content creation assistita dall'i.a.

Acquisire competenze nella scrittura di prompt efficaci per generare contenuti di alta qualità utilizzando strumenti di I.A. Generativa (es. ChatGPT, Bard, Midjourney). Imparare a editare e ottimizzare i contenuti generati dall'I.A. per adattarli alle esigenze specifiche del pubblico e del brand.

Comprensione dei modelli di i.a. e machine learning

Acquisire una conoscenza di base dei principi fondamentali dell'I.A. e del machine learning, inclusi gli algoritmi di apprendimento automatico, le reti neurali e il deep learning. Comprendere come questi modelli vengono utilizzati per l'analisi del sentiment, la personalizzazione dei contenuti e l'automazione dei processi comunicativi.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire regolarmente blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi nel campo dell'I.A., della comunicazione e del marketing digitale. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per approfondire le proprie conoscenze.

Sperimentazione e pratica con strumenti di i.a.

Utilizzare regolarmente strumenti di I.A. per la creazione di contenuti, l'analisi dei dati e l'automazione dei processi. Sperimentare diverse piattaforme e funzionalità per sviluppare una conoscenza pratica e acquisire esperienza nell'utilizzo di queste tecnologie.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti del settore, esperti di I.A. e potenziali datori di lavoro. Collaborare con altri professionisti per sviluppare progetti innovativi e condividere conoscenze ed esperienze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Svolgere stage e tirocini presso aziende che utilizzano attivamente l'I.A. nel campo della comunicazione e del marketing digitale. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di queste tecnologie e sviluppare competenze specifiche.

Progetti di ricerca e sviluppo

Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo sull'I.A. e la comunicazione, collaborando con ricercatori universitari e professionisti del settore. Contribuire alla creazione di nuove soluzioni e metodologie.

Corsi di formazione e certificazioni

Frequentare corsi di formazione e ottenere certificazioni in aree specifiche come l'analisi dei dati, il machine learning, il prompt engineering e la gestione delle piattaforme di I.A. (es. Google AI, AWS Machine Learning). Sviluppare competenze specialistiche riconosciute a livello internazionale.

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