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Lingua Inglese II

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English II

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Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
MFN0963
Docenti
Catherine Mary Merrett (Titolare)
Daniele Paolo Radicioni (Titolare)
Francesca Cordero (Titolare)
Marino Segnan (Titolare)
Valentina Gliozzi (Titolare)
Viviana Bono (Titolare)
Corso di studi
[008515] Laurea magistrale in informatica
Anno
1° anno 2° anno
Periodo didattico
Primo e secondo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
3 CFU (Ore aula: 30)
SSD dell'attività didattica
L-LIN/12 - lingua e traduzione - lingua inglese
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Conoscenza di base della lingua Inglese.
Insegnamenti propedeutici (forniscono le competenze attese in ingresso): Esercitazioni di Inglese I.
Basic knowledge of the English language is required.
Preparatory courses (providing the expected entry skills): English I exam. .

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Preparare gli studenti nella comprensione di testi scientifici e tecnici.
The course is aimed at stimulating the reading comprehension of scientific text documents.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Capacità di leggere brevi testi scientifici con un grado di comprensione sufficiente a rispondere a domande puntali sul contenuto dei testi letti.

Conoscenza e capacità di comprensione: l'obiettivo del corso è che gli studenti laureandi del nostro Dipartimento abbiano competenze di lettura della lingua inglese nell'intervallo B2-C1  adeguate alla lettura di materiale scientifico prodotto in lingua inglese.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: alla fine del corso, gli studenti dovrebbero aver migliorato la loro "resistenza" di lettura in inglese in misura sufficiente ad affrontare e comprendere, con minori difficoltà, testi scientifici come articoli accademici, articoli giornalistici riguardanti tendenze e realtà nel contesto dell'informatica moderna, nonché articoli su temi legati alla vita accademica e alle scelte professionali.

Abilità comunicative: non applicabile in senso stretto, in quanto non vi è alcuna componente di lingua scritta o parlata per il nostro esame di lettura avanzata; applicabile per scopi pratici in un contesto limitato quando si chiede e si riceve un feedback sulle prestazioni di lettura pratica del testo durante le lezioni.

Capacità di apprendimento: alla fine del corso, e dopo aver superato l'esame interno di lettura, gli studenti dovrebbero sentirsi più sicuri delle proprie capacità di lettura di testi più lunghi. Dovrebbero avere inoltre appreso, attraverso la pratica in classe e le letture d'esame, ulteriori contesti lavorativi che richiedono le loro competenze informatiche.

 

 

Ability to read short scientific texts with a sufficient degree of comprehension to answer spot questions on the content of the texts read.

Knowledge and understanding: the aim of the course is for MSc students graduating from our Department to have English language reading skills in the range of CEFR B2-C1 appropriate for reading authentic material. 

Applying knowledge and understanding: by the end of the course, students should have improved their reading ‘stamina’ in English sufficiently enough to approach and understand, with fewer difficulties, authentic longer texts such as academic articles, journalistic pieces concerning trends and the real-world use of computer science as well as articles on issues connected to academic life and career choices.

Communication skills: not applicable in a formal sense, as there is no written or spoken language component to our advanced reading exam; applicable for practical purposes in a limited context when asking and receiving feedback on practice text reading performance during classes.

Learning skills: at the end of the course, and after passing the in-house reading examination, students should feel more confident about their reading skills for longer authentic texts. They may also have learnt, through the class practice and exam readings, about additional work contexts requiring their computer science skills.

 

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Modalità di insegnamento

Le esercitazioni sono trasmesse in streaming dall'Esperto Linguistico.

The Language Expert delivers the lessons in streaming.

 

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Gli studenti dovranno essere in grado di leggere e comprendere un testo tecnico con attinenza all'ambito ICT e di rispondere a brevi domande sugli argomenti letti. La prova dura un'ora ed è permesso l'uso del dizionario (monolingua o bilingue) che ogni studente dovrà portare con se'. Ulteriori informazioni sono disponibili su I_learn.

 

Students must be able to read and understand a scientific text from the ICT field, and to answer short questions on the topics read. The test lasts one hour and the use of the dictionary (monolingual or bilingual) is permitted, which each student must bring with him. More information is available on the Moodle page of the course.

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Programma

  • Articolazione di un testo scientifico
  • Convenzioni e stile nella prosa scientifica
  • Costruzioni tipiche della scrittura scientifica.
  • Pratica.

Informazioni dettagliate all'URL https://informatica.i-learn.unito.it/course/view.php?id=2594.

  • Lezione 1: FAQ e obiettivi
  • Lezione 2: Tecniche di lettura
  • Lezione 3: Leggere più velocemente
  • Lezione 4: Profilo CEF
  • Lezione 5: Rubric, Matching e One Word Questions
  • Lezione 6: Altri tipi di domande: riempimento spazi vuoti e vero/falso/non dato
  • Lezione 7: Big Picture: obiettivi a breve, medio e lungo termine
  • Lezione 8: Master, pensiero critico, processo di ricerca
  • Lezione 9: Struttura e grammatica dei testi accademici
  • Lezione 10: Considerazioni sulla dissertazione
  • Lezione 11: Consolidamento, CV e oltre
  • Lezione 12: Tutorial per la risoluzione dei problemi, lavoro incompiuto
  • Lezione 13: Tutorial per la risoluzione dei problemi, lavoro incompiuto

  • Articulation of a scientific text
  • Conventions and style in scientific prose
  • Typical constructions of scientific writing.
  • Practice.

Further information available on Moodle, at the URL https://informatica.i-learn.unito.it/course/view.php?id=2594

  • Lesson 1: FAQ and Objectives
  • Lesson 2: Reading Techniques
  • Lesson 3: Reading Faster
  • Lesson 4:CEF Profile
  • Lesson 5:Rubric, Matching and One Word Questions
  • Lesson 6: More Question Types: Gap-fill, and True/False/Not given
  • Lesson 7: Big Picture: short, mid, long term objectives
  • Lesson 8: Master, Critical Thinking, Research Process
  • Lesson 9: Structure and grammar of academic paper
  • Lesson 10: Dissertation COnsiderations
  • Lesson 11: Consolidation, CV and onward
  • Lesson 12: Troubleshooting Tutorial, Unfinished Business
  • Lesson 13: Troubleshooting Tutorial, Unfinished Business

 

 

Testi consigliati e bibliografia



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Ultimo aggiornamento: 27/04/2023 13:22
Location: https://magistrale.informatica.unito.it/robots.html
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