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  1. Terza Missione

Math Compass: trovare la direzione giusta con i numeri!

Public Engagement
Il progetto è un percorso di orientamento rivolto alle classi quinte del Liceo Scientifico, finalizzato ad approfondire le tematiche di statistica previste nel programma di Matematica, con particolare riferimento agli argomenti oggetto della seconda prova dell’Esame di Stato. Attraverso l’analisi di un dataset contenente dati clinici reali, i partecipanti hanno sperimentato metodologie statistiche di tipo non parametrico e applicazioni di algoritmi di machine learning in ambito medico. L’utilizzo dell’ambiente di programmazione open-source R Cran ha permesso di superare l’approccio tradizionale “carta e penna”, offrendo un’esperienza immersiva di elaborazione e interpretazione dei dati, tipica dei contesti universitari e di ricerca. Il progetto ha evidenziato le potenziali sinergie tra percorsi formativi differenti (matematici, economici, fisici e sanitari), mostrando come competenze quantitative possano essere applicate alla risoluzione di problemi complessi nel campo della medicina e della ricerca scientifica contemporanea. Il percorso si è concluso con un’esercitazione guidata finalizzata alla rielaborazione dei dati mediante software statistico dedicato, consolidando le competenze acquisite e favorendo una maggiore consapevolezza rispetto alle opportunità accademiche e professionali connesse alle discipline STEM. L’attività si inserisce nelle azioni di orientamento e Terza Missione dell’Università, volte a rafforzare il dialogo tra scuola e mondo accademico e a promuovere una cultura scientifica applicata e interdisciplinare.
Sede dell’iniziativa:
Istituto Salesiano Don Bosco di Brescia, via S. Giovanni Bosco, 15, 25125, Brescia.
Periodo di svolgimento dell’iniziativa:
Maggio 8, 2025 - Maggio 16, 2025
  • Dati Generali
  • Afferenze

Dati Generali

Obiettivi

Rafforzare le competenze statistiche previste per l’Esame di Stato attraverso applicazioni reali; avvicinare studenti e studentesse alla statistica medica e al machine learning; promuovere l’uso consapevole di strumenti di analisi dati (R); favorire l’orientamento verso percorsi universitari STEM mostrando applicazioni interdisciplinari della matematica nella ricerca scientifica.

Tipo

Attività di coinvolgimento e interazione con il mondo della scuola

Strutture collegate

Dipartimento di Medicina Molecolare e Traslazionale (Coordinatore/Organizzatore)

Afferenze

Referenti

VEZZOLI Marika (Organizzatore)
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