PHD LIBRARY PROGRAMS

Risorse e servizi della Biblioteca di Ateneo per la ricerca e la comunicazione     scientifica

In collaborazione con la Biblioteca d’Ateneo della sede di Milano. Gli incontri prevedono focus su: metodologia della ricerca, gestione delle bibliografie, copyright e proprietà intellettuale.

In anticipo rispetto a quanto previsto a livello ministeriale e in applicazione di una semplice Raccomandazione all’indirizzo sulla ricerca della Commissione Europea, dal 2012 la Biblioteca dell’Università Cattolica di Milano propone un innovativo percorso di formazione, dedicato ai dottorandi, sugli strumenti e i metodi per condurre una ricerca in modo efficiente ed efficace.

Il percorso in Management dei processi di ricerca offre una risposta concreta: «Sono sulla strada giusta e possiedo gli strumenti adatti per il mio lavoro di ricerca?».

La Riforma del Sistema delle abilitazioni scientifiche impatta sui ricercatori nei confronti degli organi di valutazione. Questo si deve tradurre anche in termini di capacità e consapevolezza degli strumenti da utilizzare per la ricerca nel mondo in rete.

Obiettivi

• Insegnare a individuare le fonti più rilevanti;
• Gestire in modo sistematico le bibliografie e gli stili citazionali;
• Utilizzare le risorse informative e gli strumenti più avanzati, finalizzati all'analisi citazionale;
• Approcciare alle risorse nel rispetto delle regole di copyright.

Struttura e calendario:  5 moduli

LA PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI NELLE ATTIVITA' DI RICERCA

Dott. Luca Giorgi

L’intervento è volto a supportare i dottorandi nella comprensione dei principi, delle normative e delle pratiche che regolano la gestione e la protezione dei dati personali, con particolare riferimento al Regolamento Generale

sulla protezione dei dati (Regolamento (UE) 2016/679 c.d. GDPR).

Nelle lezioni sono introdotti i concetti fondamentali della privacy, inclusi i diritti individuali, le responsabilità delle organizzazioni e le implicazioni, anche di natura etica, legate alla raccolta e all'uso dei dati personali.

Sono esplorati strumenti e tecnologie utilizzate per garantire il rispetto della compliance alle normative – interne ed esterne - da parte dell’Ateneo nonché la sicurezza di dati e informazioni. Gli iter procedurali di progettazione e approvazione delle iniziative di ricerca saranno esemplificati al fine di illustrare le modalità con cui l’Università garantisce la compliance ai principi del GDPR (ad es. privacy by design e by default).

L' intervento si articola in 2 incontri in cui saranno esposti casi di studio, simulazioni e esercitazioni pratiche per fornire ai dottorandi competenze pratiche utili per la gestione della privacy nelle attività in Ateneo e nella vita quotidiana.

Obiettivi

Le lezioni mirano ad introdurre gli aspetti fondamentali della normativa a beneficio di studenti/ricercatori impegnati nella realizzazione di progetti al cui interno sono effettuati trattamenti di dati personali.

Sono presentate concrete esemplificazioni dei principi normativi, nonché metodi, strumenti e procedure utilizzate in Ateneo, al fine di diffondere e consolidare conoscenze e consapevolezza in materia di data protection.

Struttura e calendario

La protezione dei dati personali

21 luglio dalle 9.30 alle 12.30

• GDPR, nozioni base
• La normativa italiana in ambito trattamento dei dati personali

Strumenti e tecnologie applicate per la compliance privacy

22 luglio dalle 9.30 alle 12.30

• Procedure operative in materia di protezione dei dati personali nelle attività di ricerca  
• Rischi e strumenti di mitigazione/protezione da implementare, importanza della sicurezza informatica

STATISTICA PER LA RICERCA

il corso è strutturato in due moduli:

Prof. Diego Zappa - (modulo introduttivo)

Gli incontri articolati su 4 giorni avranno in generale una componente sia teorica che pratica:

• 12 gennaio dalle 14.00 alle 17.00 - Introduzione alla statistica: tabelle, grafici, indici di posizione, di dispersione, di forma;
• 15 gennaio dalle 9.00 alle 12.00 - Introduzione alle misure di dipendenza: analisi della varianza, correlazione, modelli di regressione
• 19 gennaio dalle 14.00 alle 17.00 - La raccolta dati come evidenza di un evento aleatorio: introduzione alle variabili casuali
• 22 gennaio dalle 9.00 alle 12.00 - Per le applicazioni verrà proposto l’uso di Excel©.

È necessario che i partecipanti portino con sé il proprio laptop per svolgere esercizi in aula e dispongano di una licenza Microsoft Office 365.

Note

Il corso è pensato per chi ha una limitata se non nulla conoscenza di strumenti analitici per l’analisi dei dati. A chi ha avuto nel corso della formazione universitaria corsi a contenuto statistico o ne ha già in programma nel proprio piano di studi di dottorato, si suggerisce un ripasso di quanto già studiato o di attendere lo svolgimento del corso di pertinenza. A costoro si suggerisce comunque di verificare se i temi trattati nel modulo avanzato possono essere di interesse.

Prof. Gabriele Cantaluppi - (modulo avanzato)

Gli incontri articolati su 4 giorni, in presenza, avranno in generale una componente sia teorica che pratica:

• 26 gennaio dalle 9.00 alle 12.00 - Analisi statistica univariata e bivariata con Radiant
• 27 gennaio dalle 14.00 alle 17.00 - Elementi di base di programmazione con R. Introduzione all’analisi testuale: distribuzioni di frequenza dei termini singoli, di bigrams e trigrams; esempi di analisi testuale
• 2 febbraio dalle 9.00 alle 12.00 - Corpus e document term matrices
• 5 febbraio dalle 9.00 alle 12.00 - Sentiment analysis

È necessario che i partecipanti portino con sé il proprio laptop per svolgere esercizi in aula e dispongano di una licenza Microsoft Office 365.

Note

Il corso è pensato per chi non ha una conoscenza del linguaggio R e possiede una limita conoscenza di strumenti metodologici e analitici riguardo alle tematiche trattate.