Offerta Didattica
MEDICINA VETERINARIA
FISICA, STATISTICA E INFORMATICA
Classe di corso: LM-42 - Medicina veterinaria
AA: 2022/2023
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
SECS-S/02, INF/01, FIS/07 | Caratterizzante, Base | Obbligatoria | Obbligatoria | Sì |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
---|---|---|---|---|---|---|---|
9 | 9 | 0 | 0 | 54 | 54 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Lo studente dovrà acquisire le conoscenze di base della fisica, dell’informatica e della statistica descrittiva e comprendere i fondamenti di fisica applicata alla biologia degli organismi viventi e di statistica biomedica e informatica medica, i risultati di una ricerca quantitativa presentati su una rivista scientifica e le applicazioni pratiche in ambito medico veterinario. Lo studente dovrà acquisire competenze per una corretta utilizzazione di strumentazione scientifica, interpretazione dei dati, comprendere i limiti dei risultati dei test, recepire i concetti fondamentali del metodo scientifico. Dovrà trattare e interpretare i fenomeni collettivi, delineare i criteri di rilevazione, classificazione e sintesi delle informazioni relative a una popolazione oggetto di studio, effettuare analisi di insiemi di dati con uno o due caratteri e di trarre conclusioni su una popolazione di interesse (statistiche biomediche). Operare autonomamente al pc. Conoscere e applicare l’informatica medica, con particolare riferimento alla cartella clinica informatizzata.Learning Goals
The student must acquire basic knowledge of physics, computer science and descriptive statistics; he will also understand the fundamentals of physics applied to the biology of living organisms and to biomedical statistics and medical informatics, and the results of a quantitative research related to applications in the veterinary medical field and published on scientific journals. The student will have to acquire skills to correctly use the scientific instrumentation, to interpret data, to understand the limits of test results and the fundamental concepts of scientific method. He will have to treat and interpret collective phenomena, outline the criteria for the detection, classification and synthesis of information related to a population of interest. Finally, the student will perform data sets with one or two characters to draw conclusions about a population (biomedical statistics) with the support of a PC. To know and to apply medical information technology, with particular reference to computerized medical records.Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni in aula mediante presentazioni in power point)Teaching Methods
Traditional teaching (ppt presentation)Prerequisiti
Lo studente deve possedere conoscenze di Fisica, Matematica e dei principi base di Informatica acquisite durante il percorso scolastico.Prerequisites
The student must have basic knowledge of Physics, Mathematics and Computer Science.Verifiche dell'apprendimento
La verifica dell’apprendimento si realizza con verifiche in itinere e un esame finale orale. La prova finale consiste in un esame orale, sulla base dei programmi relativi ai singoli moduli. La valutazione dell’esame è espressa in trentesimi e sarà il risultato medio delle singole prove, come qui di seguito riportato: 18-20/30 (Sufficiente): Lo studente conosce gli argomenti del corso, almeno nelle linee generali, e possiede una capacità espositiva minima con una sufficiente proprietà di linguaggio. 21-23/30 (Discreto): Lo studente dimostra una discreta conoscenza e comprensione degli argomenti trattati, unitamente ad una discreta proprietà di linguaggio e capacità espositiva. 24-26/30 (Buono): Lo studente dimostra una buona conoscenza e comprensione degli argomenti trattati, unitamente ad una buona proprietà di linguaggio e capacità espositiva. 27-29/30 (Ottimo): Lo studente dimostra un ottimo livello di conoscenza, comprensione degli argomenti e capacità' di collegamento, ed un’ottima capacità espositiva e proprietà di linguaggio. 30/30-30/30 e lode (Eccellente): Lo studente dimostra una completa ed elevata padronanza degli argomenti trattati, una elevata capacità di interconnessione tra le conoscenze acquisite, elevata capacità espositiva e proprietà di linguaggio. Laddove queste capacità dovessero raggiungere un grado di eccellenza, verrà conseguita anche la lode.Assessment
The assessment is carried out with ongoing tests and a final oral exam. The final exam consists of an oral exam, based on the programs relating to the individual modules. The evaluation of the test is expressed out of thirty and will be the average result of the individual tests, as shown below: 18-20/30 (Sufficient): The student knows the topics of the course, at least in general lines, and has a minimum expository capacity with sufficient language properties. 21-23/30 (Fair): The student demonstrates a fair knowledge and understanding of the topics covered, together with a fair property of language and expository ability. 24-26/30 (Good): The student demonstrates a good knowledge and understanding of the topics covered, together with a good property of language and presentation skills. 27-29/30 (verygood): The student demonstrates an excellent level of knowledge, understanding of the topics and ability to connect, and excellent presentation skills and language properties. 30/30-30/30 cum laude (Excellent): The student demonstrates a complete and high command of the topics covered, a high ability to interconnect the acquired knowledge, high expository ability and language properties. Where these skills reach a degree of excellence, honors will also be achieved.Programma del Corso
Course Syllabus
Testi di riferimento:
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: AGATA ZIRILLI
Orario di Ricevimento - AGATA ZIRILLI
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
---|---|---|---|
Lunedì | 10:00 | 11:00 | Dipartimento di Economia - Via dei Verdi Stanza n.50 (terzo piano). E' preferibile fissare un appuntamento tramite mail all'indirizzo azirilli@unime.it |
Mercoledì | 10:00 | 11:00 | Dipartimento di Economia - Via dei Verdi Stanza n.50 (terzo piano). E' preferibile fissare un appuntamento tramite mail all'indirizzo azirilli@unime.it |
Note:
Docente: GIUSEPPE ACRI
Orario di Ricevimento - GIUSEPPE ACRI
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
---|---|---|---|
Mercoledì | 10:30 | 12:30 | Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664 |
Venerdì | 10:30 | 12:30 | Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664 |
Note:
Docente: GIUSEPPE ACRI
Orario di Ricevimento - GIUSEPPE ACRI
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
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Mercoledì | 10:30 | 12:30 | Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664 |
Venerdì | 10:30 | 12:30 | Pad. G - Torre Biologica piano terra Policlinico Universitario via Consolare Valeria 98125 Messina Phone: +39 (0)90 2212772 Fax: +39 (0)90 2212664 |
Note: