STORIA DELLE ARTI

Università "Ca' Foscari" VENEZIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di dottorato in Storia delle Arti presso l'Università "Ca' Foscari" di Venezia mira a formare ricercatori del XXI secolo capaci di affrontare un sistema delle arti inteso in senso moderno. Il corso si focalizza sull'interconnessione tra le arti visive, l'architettura, le discipline performative, la musica, i media moderni e le pratiche museografiche. L'obiettivo è fornire una solida preparazione metodologica, con particolare attenzione alle analisi filologiche, stilistiche, iconografiche, derivate dalla storia materiale e sociale dell'arte, dalla conoscenza dei documenti e delle fonti. Il corso promuove una dimensione internazionale, incoraggiando la partecipazione di dottorandi e visiting professors stranieri, e facilitando l'inserimento in una comunità scientifica globale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'approfondimento delle metodologie di ricerca consolidate nel corso del Novecento, integrando approcci più aggiornati che tengono conto delle moderne ICT. Sono previste attività seminariali, workshop, e la partecipazione a convegni e conferenze internazionali. Gli studenti sono incoraggiati a sviluppare progetti di ricerca originali e a pubblicare i risultati delle loro ricerche su riviste specializzate e attraverso scambi bibliografici e documentari.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, i dottorandi avranno acquisito una profonda conoscenza delle metodologie di ricerca in storia dell'arte, la capacità di condurre ricerche originali e di comunicare i risultati in modo efficace. Saranno in grado di analizzare criticamente le opere d'arte, di contestualizzarle storicamente e culturalmente, e di utilizzare le nuove tecnologie per la ricerca e la divulgazione scientifica. Saranno preparati per una carriera accademica o professionale nel campo della conservazione, della valorizzazione e della gestione del patrimonio artistico.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della storia dell'arte in diversi modi. Innanzitutto, l'automazione di alcune attività di ricerca, come l'analisi di grandi quantità di dati testuali e visivi, sta diventando sempre più diffusa. Algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per identificare modelli, stili e connessioni tra opere d'arte, accelerando il processo di ricerca e aprendo nuove prospettive di analisi. Inoltre, l'I.A. sta facilitando la digitalizzazione e la conservazione del patrimonio artistico, consentendo la creazione di archivi digitali accessibili e interattivi.

  • Per i futuri laureati in storia dell'arte, l'I.A. offre sia opportunità che sfide. Da un lato, l'I.A. può ampliare le possibilità di ricerca e di analisi, consentendo di esplorare nuove domande e di scoprire nuove connessioni. D'altro canto, è fondamentale che i professionisti del settore sviluppino competenze nell'utilizzo di strumenti di I.A. e nella gestione dei dati, per poter collaborare efficacemente con i sistemi di I.A. e per interpretare correttamente i risultati delle analisi. La capacità di valutare criticamente i risultati generati dall'I.A. e di contestualizzarli storicamente e culturalmente sarà essenziale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati in storia dell'arte dovranno acquisire competenze aggiuntive, come la familiarità con i database, la capacità di analisi dei dati, e la comprensione dei principi di machine learning. Sarà inoltre importante sviluppare competenze di comunicazione e di divulgazione, per poter condividere i risultati delle ricerche in modo efficace e accessibile al pubblico. La capacità di collaborare con esperti di I.A. e di integrare le nuove tecnologie nella pratica professionale sarà cruciale per il successo futuro.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti di analisi dei dati (es. Python, R) e di visualizzazione dei dati (es. Tableau, Power BI) per interpretare e comunicare i risultati delle ricerche in modo efficace.
Comprensione del machine learning e dell'i.a.
Studiare i fondamenti del machine learning e dell'I.A., comprendendo come gli algoritmi possono essere applicati alla ricerca in storia dell'arte. Familiarizzarsi con le principali tecniche di elaborazione delle immagini e del linguaggio naturale.
Competenze digitali avanzate
Sviluppare competenze nell'utilizzo di piattaforme digitali per la ricerca, la conservazione e la divulgazione del patrimonio artistico. Acquisire familiarità con la modellazione 3D, la realtà aumentata e la realtà virtuale.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e articoli sul tema dell'I.A. e della storia dell'arte. Seguire i convegni e i workshop del settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Sperimentazione e pratica
Sperimentare l'utilizzo di strumenti di I.A. per la ricerca e l'analisi delle opere darte. Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono l'I.A. e collaborare con esperti del settore.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore per creare una rete di contatti con altri professionisti. Collaborare con università, musei e istituzioni culturali per sviluppare progetti congiunti.

esperienze utili

Tirocini e stage in contesti innovativi
Svolgere tirocini o stage presso musei, archivi, o aziende che utilizzano l'I.A. per la gestione del patrimonio artistico. Cercare opportunità in contesti che promuovono l'innovazione e la digitalizzazione.
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come l'informatica, l'ingegneria e le scienze sociali. Collaborare con esperti di diverse aree per ampliare le proprie competenze.
Formazione continua e certificazioni
Frequentare corsi di formazione e ottenere certificazioni in aree specifiche, come l'analisi dei dati, il machine learning, o la gestione di progetti digitali. Investire nella propria formazione continua per rimanere competitivi.

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