Insegnamento FONTI MEDIEVALI, METODI DIGITALI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA RICERCA STORICA

Nome del corso di laurea Studi italiani, classici e storia europea
Codice insegnamento A006257
Curriculum Comune a tutti i curricula
Docente responsabile Stefania Zucchini
Docenti
  • Stefania Zucchini
Ore
  • 36 Ore - Stefania Zucchini
CFU 6
Regolamento Coorte 2026
Erogato Erogato nel 2026/27
Erogato altro regolamento
Attività Affine/integrativa
Ambito Attività formative affini o integrative
Settore HIST-01/A
Anno 1
Periodo Primo Semestre
Tipo insegnamento
Tipo attività Attività formativa monodisciplinare
Lingua insegnamento Italiano
Contenuti Il corso intende fornire conoscenze teoriche e competenze pratiche per l'analisi delle fonti medievali attraverso strumenti digitali e applicazioni di intelligenza artificiale. Particolare attenzione sarà dedicata all'intero ciclo della ricerca storica digitale: individuazione e selezione delle fonti, digitalizzazione, trascrizione automatica di testi manoscritti mediante sistemi di Handwritten Text Recognition (HTR), estrazione e organizzazione dei dati, costruzione di banche dati storiche e analisi quantitativa e qualitativa delle informazioni. Il corso prevede attività laboratoriali su fonti medievali originali o riprodotte digitalmente.
Testi di riferimento 1) Ian Milligan, The Transformation of Historical Research in the Digital Age, Cambridge University Press, Cambridge, 2022 (Open Access).
https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/30DFBEAA3B753370946B7A98045CFEF4/9781009012522AR.pdf/transformation_of_historical_research_in_the_digital_age.pdf
https://www.cambridge.org/core/elements/transformation-of-historical-research-in-the-digital-age/30DFBEAA3B753370946B7A98045CFEF4
2) G. Di Tonto, "Cultura digitale. Intelligenza artificiale, ricerca e insegnamento della storia", in C. Saltarelli, M.C. Sampaolesi (a cura di), Quale e quanta storia? La didattica della storia per un curricolo verticale che forma cittadinanza e pensiero critico, Mnamon, 2025, pp. 121-138
3) M. Valleriani, "Studi storici con l'IA: verso le Digital Humanities", Agenda Digitale, 2023: https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/studi-storici-con-lia-verso-le-digital-humanities/
Ulteriori contributi sull'impiego dei Large Language Models (LLM), della Handwritten Text Recognition (HTR) e dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica, selezionati dalla docente, saranno resi disponibili durate il corso.
Obiettivi formativi Il corso mira a fornire conoscenze introduttive e competenze di base nell'ambito della ricerca storica digitale, con particolare attenzione all'impiego di strumenti di trascrizione automatica, all'organizzazione dei dati storici e alle applicazioni dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica.
Al termine del corso le studentesse e gli studenti saranno in grado di:
comprendere i principi fondamentali della trascrizione automatica di fonti storiche e del funzionamento dei sistemi di Handwritten Text Recognition (HTR);
utilizzare a livello introduttivo alcuni strumenti digitali per la trascrizione e l'organizzazione delle informazioni ricavate dalle fonti;
comprendere le principali applicazioni dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica;
valutare criticamente potenzialità e limiti degli strumenti di intelligenza artificiale impiegati nell'analisi delle fonti storiche;
organizzare e strutturare semplici insiemi di dati derivati da fonti storiche digitalizzate;
interpretare in maniera critica i risultati ottenuti mediante strumenti digitali e procedure automatizzate;
acquisire una consapevolezza metodologica delle opportunità e delle problematiche connesse all'utilizzo delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica.
Gli obiettivi formativi sono coerenti con i Descrittori di Dublino relativi a conoscenza e capacità di comprensione, applicazione delle conoscenze, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento.
Prerequisiti Si richiede una conoscenza generale della storia medievale europea e una familiarità di base con le principali tipologie di fonti storiche. È inoltre utile possedere competenze informatiche di livello elementare, corrispondenti al normale utilizzo di strumenti digitali per lo studio e la ricerca.
Non sono richieste conoscenze pregresse di programmazione, gestione di banche dati o utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale.
Metodi didattici Il corso si svolgerà attraverso lezioni frontali, esercitazioni guidate e attività collaborative finalizzate all'applicazione pratica degli strumenti e delle metodologie presentati durante le lezioni.
Particolare attenzione sarà dedicata all'analisi di fonti medievali digitalizzate e alla sperimentazione di strumenti per la trascrizione automatica, l'organizzazione dei dati storici e l'impiego dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica. Le studentesse e gli studenti saranno coinvolti in attività individuali e di gruppo finalizzate alla raccolta, strutturazione e interpretazione delle informazioni ricavate dalle fonti.
Nel corso delle lezioni saranno presentati e discussi casi di studio relativi all'utilizzo delle Digital Humanities, della Handwritten Text Recognition (HTR) e dei Large Language Models (LLM) nella ricerca storica. I materiali didattici e le fonti utilizzate durante il corso saranno resi disponibili sulla piattaforma Unistudium.
Le studentesse e gli studenti con disabilità e/o con DSA, previa consultazione con la docente, possono richiedere eventuali materiali didattici in formati accessibili (presentazioni, dispense, eserciziari), forniti se necessario in anticipo sulle lezioni, nonché l'uso di altri strumenti tecnologici di facilitazione nella fase di studio. Per le informazioni generali, consultare i Servizi di Ateneo alla pagina https://lettere.unipg.it/home/disabilita-e-dsa e mettersi in contatto con la Referente per il Dipartimento (prof.ssa Alessandra Di Pilla: alessandra.dipilla@unipg.it).
Le studentesse e gli studenti che ritengano di possedere i requisiti previsti dall'Ateneo per la fruizione della didattica telematica sincrona (DaD) sono invitati a verificare le modalità di accesso e le categorie ammesse consultando la pagina:
https://www.unipg.it/didattica/didattica-telematica-sincrona
Altre informazioni La frequenza è fortemente consigliata, in quanto il corso prevede attività applicative, discussioni collettive e momenti di sperimentazione guidata di strumenti digitali che contribuiscono in modo significativo al raggiungimento degli obiettivi formativi.
Informazioni specifiche relative al corso, materiali didattici, fonti digitalizzate, dataset, esercitazioni e letture integrative saranno resi disponibili attraverso la piattaforma Unistudium:
https://www.unistudium.unipg.it/unistudium/login/index.php
Nel corso delle attività didattiche potranno essere utilizzati software e servizi digitali per la trascrizione automatica di testi, l'organizzazione dei dati e l'analisi delle fonti storiche. Non è richiesta alcuna competenza informatica specialistica preliminare.
Studentesse e studenti con disabilità e/o con DSA e/o con ADHD o ADD: per ogni informazione sui servizi dell'Ateneo, consultare la pagina https://www.unipg.it/disabilita-e-dsa e mettersi in contatto con la delegata del Dipartimento (prof.ssa Alessandra Di Pilla: alessandra.dipilla@unipg.it).
Le studentesse e gli studenti che ritengano di possedere i requisiti previsti dall'Ateneo per la fruizione della didattica telematica sincrona (DaD) sono invitati a verificare le modalità di accesso e le categorie ammesse consultando la pagina:
https://www.unipg.it/didattica/didattica-telematica-sincrona

La progettazione del corso costituisce essa stessa un caso di studio sull'impiego dell'intelligenza artificiale nei processi di ricerca, organizzazione e comunicazione della conoscenza. Alcuni materiali didattici e attività del corso potranno essere realizzati con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale, sempre sotto la supervisione critica della docente.
Modalità di verifica dell'apprendimento L'esame prevede una prova orale finale e la valutazione delle attività pratiche svolte durante il corso.
Nel corso delle lezioni saranno proposte esercitazioni individuali e di gruppo relative alla trascrizione automatica di fonti storiche, all'organizzazione dei dati, alla costruzione di semplici dataset e all'impiego di strumenti digitali per la ricerca storica. Le esercitazioni saranno discusse in aula e contribuiranno alla valutazione complessiva dell'apprendimento.
La prova orale finale consiste in un colloquio sui contenuti del corso, sulle metodologie presentate durante le lezioni e sulle attività svolte nel corso delle esercitazioni.
Obiettivo della prova è verificare:
la comprensione dei principali strumenti e metodi della ricerca storica digitale;
la capacità di utilizzare in modo consapevole strumenti di trascrizione automatica e applicazioni di intelligenza artificiale;
la capacità di interpretare criticamente dati e risultati ottenuti mediante strumenti digitali;
la conoscenza delle principali problematiche metodologiche connesse all'utilizzo delle tecnologie digitali nella ricerca storica.
Durata: il colloquio avrà una durata indicativa compresa tra 20 e 30 minuti.
Valutazione: la valutazione finale, espressa in trentesimi, terrà conto sia della prova orale sia della partecipazione alle attività pratiche e delle esercitazioni svolte durante il corso. Saranno valutate le conoscenze acquisite, la capacità di applicare le metodologie illustrate, l'autonomia di giudizio e la capacità di discutere criticamente strumenti, dati e risultati.
La prova si considera superata con una valutazione pari o superiore a 18/30.
Studentesse e studenti con disabilità e/o con DSA e/o con ADHD o ADD con certificazioni regolarmente caricate nel SOL possono richiedere gli strumenti compensativi, le misure dispensative e le tecnologie inclusive previste dalla normativa, concordandole con la docente con congruo anticipo rispetto alle prove. Per informazioni: https://www.unipg.it/disabilita-e-dsa.
Programma esteso Il corso introduce all’uso di metodi digitali e strumenti di intelligenza artificiale nella ricerca storica, con particolare attenzione all’analisi di fonti medievali digitalizzate o riprodotte in formato digitale.
Saranno affrontati i seguenti nuclei tematici:
fonti storiche e ambienti digitali: archivi online, collezioni digitali, metadati e criteri di selezione delle fonti;
digitalizzazione, OCR e Handwritten Text Recognition (HTR): principi di funzionamento, potenzialità e limiti della trascrizione automatica;
uso introduttivo di strumenti per la trascrizione, correzione e organizzazione delle informazioni ricavate dalle fonti;
costruzione di semplici dataset storici: estrazione, normalizzazione e strutturazione dei dati;
introduzione all’uso dei Large Language Models (LLM) e dell’intelligenza artificiale nella ricerca storica;
valutazione critica dei risultati prodotti da strumenti digitali e sistemi automatizzati;
questioni metodologiche, epistemologiche ed etiche connesse all’uso dell’intelligenza artificiale nello studio del passato.
Il corso prevede esercitazioni individuali e collaborative finalizzate alla sperimentazione guidata di strumenti digitali per la trascrizione automatica, l’organizzazione dei dati e l’analisi delle fonti storiche.
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile Obiettivi 4 e 9:
Fornire un'educazione di qualità, inclusiva e paritaria e promuovere opportunità di apprendimento permanente per tutte e tutti;
Promuovere l'acquisizione di competenze digitali e metodologiche per l'utilizzo consapevole delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale nella ricerca storica e nella valorizzazione del patrimonio culturale.