PORTALE DELLA DIDATTICA

PORTALE DELLA DIDATTICA

PORTALE DELLA DIDATTICA

Elenco notifiche



Genere e tecnica (Grandi Sfide - Tecnologie e Umanità)

01DERPI, 01DERJM, 01DERLH, 01DERLI, 01DERLM, 01DERLN, 01DERLP, 01DERLS, 01DERLU, 01DERLX, 01DERLZ, 01DERMA, 01DERMB, 01DERMC, 01DERMH, 01DERMK, 01DERMN, 01DERMO, 01DERMQ, 01DERNX, 01DEROA, 01DEROD, 01DERPC, 01DERPL, 01DERPM, 01DERPW, 01DERTR

A.A. 2024/25

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Design E Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo (Automotive Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo - Torino
Corso di Laurea in Electronic And Communications Engineering (Ingegneria Elettronica E Delle Comunicazioni) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dei Materiali - Torino
Corso di Laurea in Architettura (Architecture) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Chimica E Alimentare - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Civile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Edile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Per L'Ambiente E Il Territorio - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Architettura - Torino
Corso di Laurea in Pianificazione Territoriale, Urbanistica E Paesaggistico-Ambientale - Torino
Corso di Laurea in Civil And Environmental Engineering - Torino

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 36
Esercitazioni in aula 24
Tutoraggio 48
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Colombelli Alessandra Professore Ordinario IEGE-01/A 12 4 0 0 4
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
*** N/A ***
ING-IND/35
SPS/08
1,2
2,4
2,4
D - A scelta dello studente
D - A scelta dello studente
D - A scelta dello studente
A scelta dello studente
A scelta dello studente
A scelta dello studente
2024/25
La tecnologia gioca sempre un ruolo importante nelle grandi sfide che deve affrontare l'umanità. Che si parli di digitale, di energia, di mobilità, di clima, di salute o in generale di tecnologie e umanità, la tecnologia è quasi sempre al centro. Tuttavia le grandi sfide non sono praticamente mai riducibili al solo dato tecnico, né quando si analizzano, né quando si progettano possibili soluzioni. Per comprenderle e per affrontarle con successo è necessario il contributo di tutti i saperi, da quelli tecnico-scientifici a quelli umanistici, da quelli sociali a quelli artistici. I corsi "Grandi sfide" sono un'opportunità per approfondire in maniera fortemente interdisciplinare uno specifico tema di rilievo per la vita dell'umanità, ponendo la tecnologia al centro ma facendo allo stesso tempo toccare concretamente con mano quanto la tecnologia sia parte integrante della nostra umanità e del nostro vivere insieme sul pianeta. In questo contesto tutti i corsi "Grandi sfide" faranno riferimento agli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite, un'iniziativa globale che sta indirizzando molte politiche dal livello locale a quello internazionale. L’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile riporta tra i suoi obiettivi il raggiungimento dell’uguaglianza di genere. Garantire alle donne e alle ragazze parità di accesso all’istruzione, alle cure mediche, a un lavoro dignitoso, così come la rappresentanza nei processi decisionali, politici ed economici, è fondamentale non solo per raggiungere l'uguaglianza di genere, ma anche per assicurare alle nostre società il contributo più ampio di risorse umane e di idee alla ricerca, all’innovazione e ad uno sviluppo sostenibile. Il raggiungimento di questo obiettivo richiede la definizione di specifiche strategie, azioni e politiche che, a loro volta, richiedono un’attenta e precisa analisi di dati in un’ottica di genere (“gender budgeting”) per evidenziare la presenza di specificità nei diversi ambiti del sistema socioeconomico. Il corso intende affrontare questi temi attraverso le lenti della Sociologia dei processi culturali e comunicativi da un lato (per la lettura critica dei gender gap nei diversi ambiti della società e, in particolare, quelli legati all’ambito Science and Technology) e dell’Ingegneria economico gestionale (per fornire strumenti di analisi, definizione e valutazione delle strategie e delle politiche in ottica di genere).
Technology always plays a key role in the great challenges that are currently facing humanity. Whether we talk about digitalization, energy, mobility, climate, health, or more generally about technology and humanity, technology is almost always at the core. However, nowadays challenges cannot be reduced to mere technical aspects, either analysing or designing possible solutions. To understand and tackle them successfully, contributions from all fields of knowledge are necessary: from technical-scientific fields to the humanities, from social sciences to the arts. The "Grand Challenges" courses offer an opportunity to explore a specific, relevant issue for humanity's future in a highly interdisciplinary way. While placing technology at the core, they also provide a concrete understanding of how technology is an integral part of our humanity and how we live together on this planet. In this context, all "Grand Challenges" courses will reference the United Nations' Sustainable Development Goals, a global initiative shaping many policies from the local to the international level. Among the goals of the 2030 Agenda for Sustainable Development is achieving gender equality (SDG n.5). Ensuring that women and girls have equal access to education, healthcare, decent work, as well as representation in political and economic decision-making processes, is crucial not only for achieving gender equality but also for ensuring that our societies can fully benefit from the human resources and ideas that contribute to research, innovation, and sustainable development. Achieving this goal requires specific strategies, actions, and policies, which in turn demand careful and precise analysis of data from a gender perspective ("gender budgeting") to highlight specific disparities within various areas of the socio-economic system. This course aims to address these issues through the lenses of the Sociology of Cultural and Communication Processes (to critically examine gender gaps in different areas of society, particularly in the fields of Science and Technology) and Economic-Managerial Engineering (to provide tools for analyzing, defining, and evaluating gender-based strategies and policies).
Conoscenza degli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile (acronimo inglese: SDG) delle Nazioni Unite. Capacità di comprendere le connessioni tra i diversi processi che concorrono alle crisi e alle sfide globali trattate (costi ambientali, salute circolare, servizi ecosistemici e biodiversità, soluzioni tecnologiche). Acquisizione degli elementi di base del metodo scientifico (falsificabilità, ripetibilità, modelli, comunicazione della scienza). Conoscenza per sommi capi dei temi tecnici di maggiore rilevanza sociale relativamente alla sfida Tecnologie e Umanità. Al termine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di: - Comprendere le tematiche di genere e riconoscere le sorgenti di discriminazione di genere. - Utilizzare software statistici per l’analisi di dati. - Utilizzare tecniche per l’analisi qualitativa dei dati. - Avere un pensiero critico sui temi di genere e proporre soluzioni concrete per il raggiungimenti delle pari opportunità.
Al termine dell’insegnamento gli studenti saranno in grado di: - Comprendere le tematiche di genere e riconoscere le sorgenti di discriminazione di genere. - Utilizzare software statistici per l’analisi di dati. - Utilizzare tecniche per l’analisi qualitativa dei dati. - Avere un pensiero critico sui temi di genere e proporre soluzioni concrete per il raggiungimenti delle pari opportunità.
Non ci sono prerequisiti.
Non ci sono prerequisiti.
L'insegnamento prevede una prima parte comune per tutti i corsi “Grandi sfide” (11,5 ore) così strutturata: -Gli Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile (acronimo inglese: SDG) delle Nazioni Unite. -Quattro esempi di sfide globali che richiedono un approccio integrato: 1) Climate Change e definizione di Antropocene; 2) One Health (in particolare: pandemie ed ecologia); 3) Crisi della biodiversità (modello della Sesta Estinzione); 4) Oltre il Problem Solving: crisi globali ed evoluzione delle tecnologie. Seguirà un'introduzione alla specifica sfida Tecnologie e Umanità, durante la quale verranno presentati i temi tecnici di maggiore rilevanza sociale (3 ore), alle quali seguiranno 24 ore di lezioni in aula. L’insegnamento si struttura affrontando alcuni snodi tematici: i concetti fondanti (divari e disuguaglianze, evoluzione del concetto di genere); i divari di genere (i cosiddetti “gender gapS”) in ambito economico, dell’istruzione, della salute, politico e digitale; la relazione tra genere e tecnologia (dal tecnofemminismo alla progettazione per e con le donne, politiche e strategie); i metodi di analisi per il cambiamento (dai dati quantitativi macro ai metodi qualitativo-etnografici fino alla ricerca-azione). Inoltre, l’insegnamento prevede un laboratorio di Data Activism per la realizzazione di project work in gruppi, con la finalità di usare i dati con una prospettiva di genere per ridurre i divari. Partendo da testimonianze e sfide proposte da stakeholder rilevanti per il tema (sia studiose e studiosi che practitioner), verrà proposto agli studenti, divisi in gruppi, di lavorare partendo dall’analisi dati, con strumenti di analisi sia quantitativa che qualitativa, per progettare un’azione di cambiamento. I gruppi saranno sollecitati ad usare un approccio “mixed methods” per rispondere alle istanze reali. Durante il corso, si darà voce anche alle attività che il Politecnico conduce in favore della riduzione delle disuguaglianze, attraverso le testimonianze di chi in Ateneo opera su questi fronti.
L’insegnamento si struttura affrontando alcuni snodi tematici: i concetti fondanti (divari e disuguaglianze, evoluzione del concetto di genere); i divari di genere (i cosiddetti “gender gapS”) in ambito economico, dell’istruzione, della salute, politico e digitale; la relazione tra genere e tecnologia (dal tecnofemminismo alla progettazione per e con le donne, politiche e strategie); i metodi di analisi per il cambiamento (dai dati quantitativi macro ai metodi qualitativo-etnografici fino alla ricerca-azione). Inoltre, l’insegnamento prevede un laboratorio di Data Activism per la realizzazione di project work in gruppi, con la finalità di usare i dati con una prospettiva di genere per ridurre i divari. Partendo da testimonianze e sfide proposte da stakeholder rilevanti per il tema (sia studiose e studiosi che practitioner), verrà proposto agli studenti, divisi in gruppi, di lavorare partendo dall’analisi dati, con strumenti di analisi sia quantitativa che qualitativa, per progettare un’azione di cambiamento. I gruppi saranno sollecitati ad usare un approccio “mixed methods” per rispondere alle istanze reali. Durante il corso, si darà voce anche alle attività che il Politecnico conduce in favore della riduzione delle disuguaglianze, attraverso le testimonianze di chi in Ateneo opera su questi fronti.
L'insegnamento prevede lezioni teoriche sui temi indicati nel programma (24 ore) e la realizzazione di un project work (24 ore). Il laboratorio di Data Activism e il project work sono così strutturati: 1. Data analysis quantitativa (8 ore): analisi dati quantitativa con metodologie statistiche. 2. Data analysis qualitativa (8 ore): analisi qualitativa attraverso interviste e/o storie di vita. 3. Data activism (8 ore): progettare un’azione di cambiamento. Partendo dalle analisi, proporre un’azione per modificare lo status quo legato al tema di lavoro del gruppo. Output conclusivo: Una IG Story di 3 minuti massimo + report. Obiettivi minimi della IG story: Presentare il tema, catturando l’attenzione e spiegando di cosa si tratta (in parole povere, «Perché ti devo dare retta?») Convincere che il tema è importante, usando dati quantitativi e qualitativi («Ma il problema esiste?») Avere uno o più messaggi chiave, che siano chiari e che rimangano in testo allo spettatore («Cosa mi devo ricordare?») Fare una chiamata all'azione, spiegando in cosa si impegnerebbero («Come si può migliorare la situazione?») Il report è strutturato come segue: Introduzione Inquadramento teorico Analisi quantitativa Analisi qualitativa Proposta di azione di cambiamento
L'insegnamento prevede lezioni teoriche sui temi indicati nel programma (24 ore) e la realizzazione di un project work (24 ore). Il laboratorio di Data Activism e il project work sono così strutturati: 1. Data analysis quantitativa (8 ore): analisi dati quantitativa con il software statistico-economico STATA. Output: analisi dati + 1 infografica. 2. Data analysis qualitativa (8 ore): analisi qualitativa attraverso interviste e/o storie di vita. Output: analisi + una IG Story. 3. Data activism (8 ore): progettare un’azione di cambiamento. Partendo dalle analisi, proporre un’azione per modificare lo status quo legato al tema di lavoro del gruppo. Output: realizzare una moodboard dell’idea. Output conclusivo: Pitch video di 3 minuti massimo.
Bibliografia per la parte comune a tutti i corsi (definita a livello di Ateneo): Libri: - Jared Diamond, 1997, Armi, acciaio e malattie, Einaudi, Torino, 1998 (+ nuove edizioni) - Simon L. Lewis, Mark A. Maslin, 2018, Il pianeta umano, Einaudi, Torino, 2019. Articoli (reperibili tramite il sito del Sistema Bibliotecario del Politecnico, https://www.biblio.polito.it/): - David Morens, Anthony Fauci, 2020, “Emerging Pandemic Diseases: How We Got to COVID-19”, in Cell, 182: 1077-1092. - Emily Elhacham, Liad Ben-Uri, Jonathan Grozovski, Yinon M. Bar-On & Ron Milo, 2020, “Global human-made mass exceeds all living biomass”, in Nature, 588: 442-444. Bibliografia per la parte relativa all'insegnamento Data Feminism (D'ignazio, Klein 2020) Per allargare lo sguardo: Donna Haraway, Manifesto cyborg. Donne, tecnologie e biopolitiche del corpo Paul B. Preciado, Un appartamento su Urano Simone de Beauvoir, Il secondo sesso La classe sarà invitata a integrare la lista delle letture consigliate
Fonti e materiali: Global Gender Gap Report del WEF, dal 2006 ad oggi. Data Feminism (D'ignazio, Klein 2020) Per allargare lo sguardo: Un testo di Donna Haraway Un testo di Paul B. Preciado Il secondo sesso (Simone de Beauvoir, 1949)
Modalità di esame: Elaborato progettuale in gruppo;
Exam: Group project;
... L'esame è costituito da un project work da svolgere in gruppo che prevede la consegna di due output: 1. Divulgativo: Instagram story 2. Analitico: Report Il report è strutturato come segue: 1) Introduzione​ 2) Inquadramento teorico​ 3) Analisi quantitativa​ 4) Analisi qualitativa​ 5) Discussione​ L'Instagram story Sfida ha l'obiettivo di informare e coinvolgere​ condensando storie / concetti / riflessioni complesse in poche parole​. I criteri di valutazione dell’elaborato progettuale si riferiscono all’accertamento del raggiungimento dei seguenti obiettivi (coerentemente con i Risultati dell’apprendimento attesi sopra dichiarati): la capacità di trasferire nel progetto le conoscenze e le tecniche acquisite nel corso delle lezioni e delle revisioni, la fattibilità del progetto, il livello di consapevolezza e coerenza del progetto. Tra gli elementi di valutazione vi sarà la capacità di rispettare le scadenze interne e di concludere il progetto nei tempi previsti. La prova scritta è costituita da 10 domande chiuse e ha l’obiettivo di accertare che le conoscenze teoriche siano state assimilate ed elaborate. Il valutazione finale è data dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due prove con i seguenti pesi: elaborato progettuale in gruppo 70%, prova scritta 30%. Più nel dettaglio la valutazione è così suddivisa: Project work (22 punti)​ 16 punti max per report + 6 punti max per IG Story​ Peer grading su partecipazione attiva: penalità di 3 punti se la media dei voti ricevuti dagli altri membri del team è strettamente inferiore a 3​ ​ Esame (10 punti)​ 10 domande a risposta multipla in 30 minuti​ 1 punto per domanda​ Nessuna penalizzazione in caso di risposta sbagliata​ Il test si intende superato con punteggio maggiore o uguale a 6
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
Exam: Group project;
L'esame è costituito da un project work da svolgere in gruppo che prevede la consegna di due output intermedi e due finali: 1. Analisi dati 2. Analisi qualitativa 3. IG story 4. Report I criteri di valutazione dell’elaborato progettuale si riferiscono all’accertamento del raggiungimento dei seguenti obiettivi (coerentemente con i Risultati dell’apprendimento attesi sopra dichiarati): la capacità di trasferire nel progetto le conoscenze e le tecniche acquisite nel corso delle lezioni e delle revisioni, la fattibilità del progetto, il livello di consapevolezza e coerenza del progetto. Tra gli elementi di valutazione vi sarà la capacità di rispettare le scadenze interne e di concludere il progetto nei tempi previsti. La prova scritta è costituita da 10 domande chiuse e ha l’obiettivo di accertare che le conoscenze teoriche siano state assimilate ed elaborate. Il valutazione finale è data dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due prove con i seguenti pesi: elaborato progettuale in gruppo 70%, prova scritta 30%.
In addition to the message sent by the online system, students with disabilities or Specific Learning Disorders (SLD) are invited to directly inform the professor in charge of the course about the special arrangements for the exam that have been agreed with the Special Needs Unit. The professor has to be informed at least one week before the beginning of the examination session in order to provide students with the most suitable arrangements for each specific type of exam.
Esporta Word