Programmi e bibliografia dei corsi che curo presso i dipartimenti di Studi Umanistici e Scienze Politiche e sociali dell’Università degli Studi di Pavia
I corsi attuali (anno accademico 2022-2023)
Dal 2007 sono professore a contratto all’Università di Pavia, dove curo diversi insegnamenti legati alla storia della tecnologia, alla cultura dei nuovi media e alla comunicazione digitale. Di seguito i link a programmi e bibliografia dei quattro insegnamenti di cui sono titolare per l’anno accademico 2022-2023. In aggiunta sono disponibili i link a una serie di informazioni pratiche sulle prove d’esame e sulla preparazione della tesi di laurea.
- Pratiche di lettura: dalla carta al digitale (corso di laurea magistrale in Filologia Moderna, 1° anno, II semestre).
- Digital Humanities (corso di laurea magistrale internazionale EC2U in European Languages, Cultures and Societies in Contact, 1° anno, II semestre)
- Tecnologie per il Web Marketing (corso di laurea magistrale in Comunicazione Digitale, 1° anno, II semestre).
- Big data e algoritmi di apprendimento automatico: conoscenza, informazione, potere (corso di laurea triennale in Comunicazione, Innovazione, Multimedialità, 3° anno, I semestre).
Informazioni pratiche
Raccomando di prendere visione degli aggiornamenti resi a mano a mano disponibili nei siti del Dipartimento di Studi Umanistici e del Dipartimento di Scienze Politiche e Sociali dell’Università.
Per fissare un appuntamento con me è sufficiente contattarmi preventivamente via e-mail: paolo.costa@unipv.it.
Agli studenti consiglio di consultare la guida alla redazione della tesi di laurea. In essa ho inserito le norme redazionali, grammaticali e tipografiche da seguire per la stesura della prova finale di laurea breve di CIM e delle tesi di laurea magistrale di Filologia Moderna e di CoD.
Un’ulteriore guida è disponibile per approfondire il tema delle fonti e della letteratura critica.
Di che cosa mi occupo dal 2007
Dal 2007 al 2020 ho curato l’insegnamento di Comunicazione Digitale e Multimediale (corso di laurea triennale in Comunicazione). In questi tredici anni ho proposto agli studenti percorsi di volta in volta diversi, sempre legati al mondo dei nuovi media e al rapporto fra tecnologia e comunicazione. In una prima fase, fino al 2010, mi sono occupato di modelli di giornalismo, informazione e opinione pubblica nell’ecosistema digitale. Successivamente (2010-2013) ho dedicato l’insegnamento alle nuove forme della comunicazione televisiva, nel passaggio dalla televisione di flusso al modello on demand e alle piattaforme di streaming TV. Infine, dal 2014, mi occupo di storia della lettura e dell’evoluzione dell’esperienza della lettura nel passaggio dal libro di carta ai dispositivi digitali. Dal 2020 i contenuti del mio lavoro si riflettono nell’insegnamento Pratiche di lettura: dalla carta al digitale, nell’ambito del corso di laurea in Filologia Moderna.
Dal 2015 al 2019 ho curato l’insegnamento Web Marketing e Social Media: SEO, SEM, Analytics, oggi confluito nell’insegnamento Tecnologie per il Web Marketing e Social Network Optimization. Quest’ultimo è inserito nel 1° anno del corso di laurea magistrale in Comunicazione Digitale (CoD). L’insegnamento è dedicato all’approfondimento delle pratiche SEO (ottimizzazione dei contenuti online per i motori di ricerca), al search advertising e al social media marketing.
Dal 2016 curo anche I suoni e il rumore nell’era dei big data, insegnamento a libera scelta oggi inserito nel corso di laurea triennale in Comunicazione, Innovazione, Multimedialità (3° anno). Dal 2021 il corso è offerto con la nuova denominazione Big data e algoritmi di apprendimento automatico: conoscenza, informazione, potere. Promosso dal Collegio Nuovo e accreditato dall’Università di Pavia, tale insegnamento propone agli studenti una riflessione sulle implicazioni sociopolitiche, culturali, giuridiche ed etiche paradigma dei big data (ovvero le grandi aggregazioni di dati che fluiscono in tempo reale da molteplici fonti) e sulle nuove tecniche di intelligenza artificiale (apprendimento automatico o machine learning).
