METODOLOGIA DELLA RICERCA VALUTATIVA: APPROCCI, MODELLI E INNOVAZIONI DIGITALI
Anno accademico 2025/2026 - Docente: FRANCESCO MAZZEO RINALDIRisultati di apprendimento attesi
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e comprensione: acquisire conoscenze sui principali approcci e modelli della ricerca valutativa, compresi gli sviluppi più recenti legati all’uso di strumenti digitali e data analytics.
Capacità di applicazione: applicare tecniche di valutazione a casi concreti, anche attraverso l’uso di software e strumenti digitali per l’analisi dei dati.
Autonomia di giudizio: sviluppare capacità critica nella selezione dei modelli valutativi più appropriati e nella lettura dei risultati.
Abilità comunicative: presentare analisi e report valutativi utilizzando linguaggi scientifici e strumenti visuali digitali.
Capacità di apprendimento: acquisire autonomia nello studio della letteratura e nella sperimentazione di strumenti digitali per la valutazione.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Prerequisiti richiesti
Conoscenze di base: metodologia della ricerca sociale
Frequenza lezioni
Fortemente consigliata per le applicazioni empiriche, per i casi di studio proposti e per poter accedere alla verifiche in itinere
Contenuti del corso
Approcci e modelli della ricerca valutativa.
Theory-based evaluation, spiegazione realista e inferenza causale.
Indicatori statistici e valutativi.
Monitoraggio per la valutazione.
Innovazioni digitali applicate alla valutazione: uso di big data e Intelligenza Artificiale
Testi di riferimento
· Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56.
· Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, pp 23-111.
· Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli, pp 13-65.
· Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115.
· Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416.
· Mazzeo Rinaldi F. (2018) Big Data e Valutazione: una relazione ancora da costruire. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXI (68). FrancoAngeli, Milano. pp. 83-100.
· Mazzeo Rinaldi F., Occhipinti O. (2023) Big Data, Intelligenza Artificiale e Valutazione: cosa accade in Italia. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXVII (85-86),. FrancoAngeli, Milano. pp.185-207
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Programmazione del corso
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | Introduzione alla logica valutativa | Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli; Materiale didattico per frequentanti |
| 2 | Definizioni e elementi di base della valutazione | Materiale didattico per frequentanti |
| 3 | Processo di consolidamento della valutazione | Materiale didattico per frequentanti |
| 4 | Gli Approcci alla valutazione | Stame N., (2016) Valutazione pluralista. Milano, Franco Angeli, |
| 5 | La valutazione basata sulla teoria e la spiegazione realista | Stame N. - a cura - (2007) Classici della valutazione. Milano, Franco Angeli, pp. 337-416. |
| 6 | Approcci all'inferenza causale | Stern E. (2016) La valutazione di impatto. Una guida per committenti e manager preparata per Bond. Milano, Franco Angeli |
| 7 | Indicatori statistici e valutativi | Bezzi, C., Cannavò L., Palumbo M. (2010) Costruire indicatori nella Ricerca Sociale e nella Valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp. 19-56 |
| 8 | I processi di monitoraggio per la valutazione | Mazzeo Rinaldi F., (2012) Il monitoraggio per la valutazione, Milano, FrancoAngeli: pp 17-43 pp 67-115. |
| 9 | L'utilizzo dei BD nei processi valutativi | Mazzeo Rinaldi F. (2018) Big Data e Valutazione: una relazione ancora da costruire. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXI (68). FrancoAngeli, Milano. pp. 83-100 |
| 10 | le innovazioni digitali e l'IA in Valutazione | Mazzeo Rinaldi F., Occhipinti O. (2023) Big Data, Intelligenza Artificiale e Valutazione: cosa accade in Italia. RIV Rassegna Italiana di Valutazione. XXVII (85-86),. FrancoAngeli, Milano. pp.185-207 |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
Domande sui contenuti del programma; Le differenze tra approcci valutativi; L'inferenza causale; La valutazione di Impatto; il rapporto tra Monitoraggio e Valutazione; Opportunità e limiti delle innovazioni digitali nella ricerca valutativa.