Scienze storiche (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Scienze Storiche dell'Università di Torino forma storici professionisti con una solida padronanza del metodo e degli strumenti della ricerca storica. L'obiettivo è fornire competenze avanzate nell'analisi critica delle fonti, nella storiografia e nell'interpretazione dei processi storici, preparando i laureati alla ricerca accademica, all'insegnamento e a professioni qualificate nel campo della valorizzazione del patrimonio culturale e della memoria.

• Piano di studi

  Il percorso formativo garantisce una solida preparazione nelle diverse epoche storiche (antica, medievale, moderna, contemporanea) e in diverse aree tematiche, dalla storia politica e religiosa alla storia sociale ed economica. Il piano di studi incoraggia un approccio interdisciplinare e l'acquisizione di competenze in discipline affini (letterarie, artistiche, filosofiche) e in nuove metodologie come le digital humanities. La redazione di una tesi di ricerca originale completa la formazione.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiscono eccellenti capacità di ricerca, analisi e sintesi. Sanno reperire, selezionare e interpretare criticamente un'ampia varietà di fonti (scritte, orali, iconografiche, materiali). Sviluppano abilità di scrittura e comunicazione complessa, sapendo argomentare le proprie tesi in modo rigoroso e documentato. Queste competenze sono essenziali per la carriera accademica e altamente trasferibili in ambiti come l'editoria, il giornalismo, l'archivistica e la curatela di progetti culturali.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• La ricerca storica sta venendo potenziata dall'Intelligenza Artificiale attraverso il campo delle Digital Humanities. Sistemi di I.A. per la trascrizione automatica di manoscritti (HTR) rendono interrogabili digitalmente milioni di pagine di archivi. L'I.A. analizza enormi corpora di testi (es. giornali d'epoca) per identificare tendenze, eventi o la diffusione di idee (topic modeling). La computer vision aiuta a classificare e analizzare grandi collezioni di immagini, mentre la network analysis permette di mappare e visualizzare le relazioni sociali e politiche del passato.

• Per lo storico del futuro, l'opportunità è di poter lavorare a una storia aumentata, ponendo domande a una scala di analisi prima impensabile. Si può passare dallo studio di un singolo documento all'analisi di un intero archivio. La sfida è duplice: da un lato, acquisire le competenze tecniche per usare questi strumenti; dall'altro, mantenere sempre il rigore filologico e il pensiero critico, usando l'I.A. come uno strumento per generare ipotesi da verificare con il metodo storico tradizionale, non come una macchina della verità.

• Sarà indispensabile sviluppare competenze in informatica umanistica. Questo include la conoscenza di standard per la digitalizzazione (es. XML-TEI), l'uso di software per l'analisi del testo e la visualizzazione dati (es. Gephi, Palladio), e una familiarità con le piattaforme per la gestione di archivi digitali. La capacità di collaborare con informatici e data scientist per progettare progetti di ricerca diventerà sempre più importante.