ID:
SP13
Durata (ore):
64
CFU:
8
SSD:
PSICOMETRIA
Sede:
CHIETI
Url:
SCIENZE E TECNICHE PSICOLOGICHE/CORSO GENERICO Anno: 2
Anno:
2026
Course Catalogue:
Dati Generali
Periodo di attività
Primo Semestre (05/10/2026 - 30/01/2027)
Syllabus
Obiettivi Formativi
L’insegnamento mira a rendere la psicometria uno strumento concretamente utilizzabile per comprendere come la psicologia costruisce misure, analizza dati e valuta evidenze. Il nucleo metodologico è comune, ma ogni studentessa/studente potrà seguire esempi, problemi applicativi e attività progettuali per approfondire temi coerenti con gli interessi disciplinari individuali.
Conoscenza e capacità di comprensione. Comprendere i principi della probabilità, del campionamento, dell’inferenza statistica, dei test parametrici, dell’ANOVA e della regressione, collegandoli ai problemi della misurazione psicologica.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Tradurre una domanda psicologica in ipotesi, variabili e strategie di analisi appropriate; gestire, visualizzare e interpretare dati e output statistici, anche mediante il software JASP.
Autonomia di giudizio. Valutare l’appropriatezza metodologica e scientifica delle scelte compiute, riconoscendo assunzioni, errori, bias di misurazione, implicazioni etiche e limiti delle conclusioni.
Abilità comunicative. Comunicare in modo chiaro e corretto domande, metodi, risultati e limiti, adattando il linguaggio al contesto scientifico e professionale.
Capacità di apprendere. Sviluppare strategie autonome di studio e problem solving, utilizzando in modo critico e trasparente anche strumenti di intelligenza artificiale generativa.
Conoscenza e capacità di comprensione. Comprendere i principi della probabilità, del campionamento, dell’inferenza statistica, dei test parametrici, dell’ANOVA e della regressione, collegandoli ai problemi della misurazione psicologica.
Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Tradurre una domanda psicologica in ipotesi, variabili e strategie di analisi appropriate; gestire, visualizzare e interpretare dati e output statistici, anche mediante il software JASP.
Autonomia di giudizio. Valutare l’appropriatezza metodologica e scientifica delle scelte compiute, riconoscendo assunzioni, errori, bias di misurazione, implicazioni etiche e limiti delle conclusioni.
Abilità comunicative. Comunicare in modo chiaro e corretto domande, metodi, risultati e limiti, adattando il linguaggio al contesto scientifico e professionale.
Capacità di apprendere. Sviluppare strategie autonome di studio e problem solving, utilizzando in modo critico e trasparente anche strumenti di intelligenza artificiale generativa.
Prerequisiti
È necessario aver superato Psicometria I.
Il prerequisito più importante è tuttavia l’assenza di un odio sistematico verso la disciplina, spesso fondato sull’errata convinzione che la psicometria sia un corso di matematica o statistica. Il corso richiede soprattutto curiosità verso i dati e disponibilità a ragionare su come la psicologia misura, confronta e interpreta i fenomeni.
Il prerequisito più importante è tuttavia l’assenza di un odio sistematico verso la disciplina, spesso fondato sull’errata convinzione che la psicometria sia un corso di matematica o statistica. Il corso richiede soprattutto curiosità verso i dati e disponibilità a ragionare su come la psicologia misura, confronta e interpreta i fenomeni.
Metodi didattici
L’insegnamento è erogato in presenza e combina lezioni frontali, discussioni guidate, esercitazioni, analisi di dataset, lettura di output, progettazione di piccoli studi, costruzione o valutazione di strumenti di misura e risoluzione di casi applicativi. Sarà introdotto l’uso di JASP per la gestione, la visualizzazione e l’analisi dei dati.
Le attività potranno essere svolte individualmente oppure in piccoli gruppi organizzati per ambito di interesse. I lavori di gruppo sono facoltativi ma consigliati e potranno costituire la base del progetto presentato nella relazione individuale d’esame.
Specifiche attività saranno dedicate all’intelligenza artificiale generativa: principi generali di funzionamento, applicazioni in psicologia e psicometria, rielaborazione dei concetti, generazione di esercizi e dataset, prompt engineering, verifica critica degli output e uso responsabile degli strumenti.
La frequenza non è obbligatoria ma è fortemente consigliata. Tutti i materiali didattici e le indicazioni operative saranno resi disponibili sulla piattaforma e-learning.
Le attività potranno essere svolte individualmente oppure in piccoli gruppi organizzati per ambito di interesse. I lavori di gruppo sono facoltativi ma consigliati e potranno costituire la base del progetto presentato nella relazione individuale d’esame.
Specifiche attività saranno dedicate all’intelligenza artificiale generativa: principi generali di funzionamento, applicazioni in psicologia e psicometria, rielaborazione dei concetti, generazione di esercizi e dataset, prompt engineering, verifica critica degli output e uso responsabile degli strumenti.
La frequenza non è obbligatoria ma è fortemente consigliata. Tutti i materiali didattici e le indicazioni operative saranno resi disponibili sulla piattaforma e-learning.
Verifica Apprendimento
La valutazione si articola in tre componenti.
1. Prova scritta a risposta multipla (10 punti). La prova comprende 20 quesiti con quattro alternative, di cui una sola corretta. Ogni risposta corretta vale 0,5 punti; le risposte errate o omesse non comportano penalizzazioni.
2. Prova scritta/pratica (10 punti). Ognuno potrà scegliere liberamente uno scenario (es. psicologia sociale, psicologia sperimentale, psicologia clinica, .) e rispondere a quesiti aperti, relativi a domanda e ipotesi, variabili, metodo, interpretazione di dati, grafici o output, limiti, bias e aspetti etici. Non sono richiesti calcoli manuali.
Le due prove scritte si svolgono in forma cartacea durante l’appello e hanno una durata complessiva di circa 50 minuti. Sono ammessi calcolatrice, formulario e tavole forniti o autorizzati dal docente. Non sono ammessi telefoni, accesso a Internet o strumenti AI.
3. Relazione individuale e discussione orale (12 punti). La relazione, della lunghezza massima di due-tre pagine, deve essere consegnata tramite la piattaforma e-learning almeno cinque giorni prima dell’appello. La consegna è condizione necessaria per sostenere l’esame. Il progetto può essere sviluppato individualmente o in gruppo, ma la relazione deve essere personale.
La relazione potrà riguardare un progetto di ricerca, l’analisi di un dataset, la valutazione di uno strumento, un caso metodologico, una replica o estensione simulata di uno studio oppure la progettazione di una misura. Dovrà includere domanda e ipotesi, costrutti, variabili, campione, strategia di analisi, risultati o risultati attesi, limiti, aspetti etici e dichiarazione sull’eventuale uso dell’intelligenza artificiale. Non è prevista la raccolta autonoma di dati: saranno utilizzati dataset forniti dal docente.
L’uso dell’intelligenza artificiale generativa nella relazione è consentito, ma deve essere descritto in modo dettagliato, indicando strumenti, funzioni, prompt e modalità di verifica. Chi consegna rimane responsabile di ogni contenuto. Durante l’appello saranno poste una o due domande sulla relazione; la valutazione della discussione è compresa nei 12 punti.
Indicazioni. Per superare l’esame è necessario ottenere almeno 5/10 in ciascuna delle due prove scritte e almeno 18 punti complessivi. La valutazione della relazione può rimanere valida per gli appelli successivi. Un punteggio complessivo di 31 o 32 punti corrisponde a 30 e lode. Il docente può richiedere ulteriori integrazioni orali in casi specifici.
Le modalità d’esame per studenti e studentesse con disabilità, DSA o altri bisogni educativi speciali saranno definite nel rispetto della normativa vigente e delle linee guida di Ateneo, in collaborazione con i servizi competenti. Potranno essere previsti strumenti compensativi, misure dispensative e tempi aggiuntivi, in coerenza con gli obiettivi formativi. Su richiesta motivata, studenti e studentesse incoming potranno sostenere la prova in lingua inglese, previo accordo con il docente.
1. Prova scritta a risposta multipla (10 punti). La prova comprende 20 quesiti con quattro alternative, di cui una sola corretta. Ogni risposta corretta vale 0,5 punti; le risposte errate o omesse non comportano penalizzazioni.
2. Prova scritta/pratica (10 punti). Ognuno potrà scegliere liberamente uno scenario (es. psicologia sociale, psicologia sperimentale, psicologia clinica, .) e rispondere a quesiti aperti, relativi a domanda e ipotesi, variabili, metodo, interpretazione di dati, grafici o output, limiti, bias e aspetti etici. Non sono richiesti calcoli manuali.
Le due prove scritte si svolgono in forma cartacea durante l’appello e hanno una durata complessiva di circa 50 minuti. Sono ammessi calcolatrice, formulario e tavole forniti o autorizzati dal docente. Non sono ammessi telefoni, accesso a Internet o strumenti AI.
3. Relazione individuale e discussione orale (12 punti). La relazione, della lunghezza massima di due-tre pagine, deve essere consegnata tramite la piattaforma e-learning almeno cinque giorni prima dell’appello. La consegna è condizione necessaria per sostenere l’esame. Il progetto può essere sviluppato individualmente o in gruppo, ma la relazione deve essere personale.
La relazione potrà riguardare un progetto di ricerca, l’analisi di un dataset, la valutazione di uno strumento, un caso metodologico, una replica o estensione simulata di uno studio oppure la progettazione di una misura. Dovrà includere domanda e ipotesi, costrutti, variabili, campione, strategia di analisi, risultati o risultati attesi, limiti, aspetti etici e dichiarazione sull’eventuale uso dell’intelligenza artificiale. Non è prevista la raccolta autonoma di dati: saranno utilizzati dataset forniti dal docente.
L’uso dell’intelligenza artificiale generativa nella relazione è consentito, ma deve essere descritto in modo dettagliato, indicando strumenti, funzioni, prompt e modalità di verifica. Chi consegna rimane responsabile di ogni contenuto. Durante l’appello saranno poste una o due domande sulla relazione; la valutazione della discussione è compresa nei 12 punti.
Indicazioni. Per superare l’esame è necessario ottenere almeno 5/10 in ciascuna delle due prove scritte e almeno 18 punti complessivi. La valutazione della relazione può rimanere valida per gli appelli successivi. Un punteggio complessivo di 31 o 32 punti corrisponde a 30 e lode. Il docente può richiedere ulteriori integrazioni orali in casi specifici.
Le modalità d’esame per studenti e studentesse con disabilità, DSA o altri bisogni educativi speciali saranno definite nel rispetto della normativa vigente e delle linee guida di Ateneo, in collaborazione con i servizi competenti. Potranno essere previsti strumenti compensativi, misure dispensative e tempi aggiuntivi, in coerenza con gli obiettivi formativi. Su richiesta motivata, studenti e studentesse incoming potranno sostenere la prova in lingua inglese, previo accordo con il docente.
Testi
Testi, slide, esercizi, esempi applicativi, dataset, file multimediali, formulari e ulteriori materiali di supporto saranno forniti dal docente attraverso la piattaforma e-learning dell’insegnamento. Eventuali testi di approfondimento saranno indicati durante il corso e sulla stessa piattaforma.
Contenuti
Il corso presenta la statistica inferenziale e la modellizzazione come strumenti per formulare, analizzare e comunicare domande psicologiche in diversi ambiti della disciplina. Il percorso integra aspetti teorici e pratici alla base di probabilità, campionamento, verifica delle ipotesi, test parametrici, tecniche analitiche, gestione e visualizzazione dei dati.
La misurazione psicologica sarà trattata trasversalmente, con attenzione ai costrutti, alla qualità delle evidenze, agli errori decisionali, alla potenza statistica, agli aspetti etici e ai bias di misurazione. Le applicazioni potranno riguardare psicologia clinica, salute e benessere; sviluppo ed educazione; psicologia sociale, del lavoro e delle organizzazioni; psicologia sperimentale, cognitiva e neuroscienze; psicologia giuridica, dello sport, ambientale e altri ambiti proposti da studentesse e studenti.
Una parte del corso sarà dedicata al funzionamento e all’uso critico dell’intelligenza artificiale generativa nello studio e nelle applicazioni della psicometria.
La misurazione psicologica sarà trattata trasversalmente, con attenzione ai costrutti, alla qualità delle evidenze, agli errori decisionali, alla potenza statistica, agli aspetti etici e ai bias di misurazione. Le applicazioni potranno riguardare psicologia clinica, salute e benessere; sviluppo ed educazione; psicologia sociale, del lavoro e delle organizzazioni; psicologia sperimentale, cognitiva e neuroscienze; psicologia giuridica, dello sport, ambientale e altri ambiti proposti da studentesse e studenti.
Una parte del corso sarà dedicata al funzionamento e all’uso critico dell’intelligenza artificiale generativa nello studio e nelle applicazioni della psicometria.
Lingua Insegnamento
Italiano.
Altre informazioni
Mail: simone.diplinio@unich.it. Il ricevimento si svolge il lunedì alle ore 11:30. Il docente è disponibile anche a ricevere in altri giorni e orari, previa appuntamento.
Avvisi, materiali, consegne e aggiornamenti saranno pubblicati sulla piattaforma e-learning dell’insegnamento. La prenotazione agli appelli deve essere effettuata online entro i termini previsti dall’Ateneo.
Il Corso di Studio mette a disposizione servizi di tutorato e supporto. Studenti e studentesse sono invitati a consultare i servizi di Ateneo competenti per disabilità, DSA e altri bisogni educativi speciali.
Avvisi, materiali, consegne e aggiornamenti saranno pubblicati sulla piattaforma e-learning dell’insegnamento. La prenotazione agli appelli deve essere effettuata online entro i termini previsti dall’Ateneo.
Il Corso di Studio mette a disposizione servizi di tutorato e supporto. Studenti e studentesse sono invitati a consultare i servizi di Ateneo competenti per disabilità, DSA e altri bisogni educativi speciali.
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