Descrizione del modulo

Conoscenza e capacità di comprensione (Knowledge and understanding)

• conoscenza elementare dei sistemi di numerazione e della rappresentazione dell’informazione
• conoscenza elementare dell'architettura del calcolatore e dei principi di funzionamento dei sistemi operativi
• conoscenza delle tecniche di soluzione dei problemi e dei principi dell'informatica
• conoscenza delle principali tecniche di rappresentazione degli algoritmi
• introduzione ai fondamenti della programmazione procedurale con Python
• strumenti concettuali per la risoluzione di problemi computazionali
• conoscenza delle nozioni base di informatica: algoritmi, strutture dati, architettura del calcolatore
• capacità di sviluppare il pensiero computazionale e progettare soluzioni algoritmiche
• conoscenza della sintassi e della semantica del linguaggio Python
• conoscenza delle tecniche di base per la ricerca degli errori nei programmi

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (Applying knowledge and understanding)

• funzioni di input/output
• manipolazione delle stringhe
• gestione di semplici strutture dati
• gestione elementare della memoria e dei file
• risoluzione di problemi numerici

• capacità di risolvere problemi elementari, scrivere l’algoritmo risolutivo e implementarlo in Python
• capacità di analizzare il codice, correggere gli errori e realizzare un'applicazione funzionante
• capacità di utilizzare un ambiente di sviluppo (IDE)

Capacità di apprendimento (Learning skills)

• comprendere e applicare strutture di controllo (condizioni, cicli, funzioni)
• utilizzare tipi di dato primitivi e strutture dati di base
• leggere e scrivere codice Python funzionante, strutturato e leggibile
• affrontare problemi di complessità crescente con tecniche di problem solving algoritmico
• comprendere il funzionamento generale di un calcolatore (memoria, CPU, input/output)
• essere in grado di apprendere nuovi linguaggi, paradigmi di programmazione e manipolare strutture dati

Abilità comunicative (Communication skills)

• acquisizione del linguaggio informatico e della terminologia tecnica

• Conoscenza della notazione esponenziale o scientifica dei numeri e delle tecniche di arrotondamento dei valori numerici
• Familiarità con i numeri reali e le operazioni su di essi, comprese le potenze con esponente razionale e reale, e il logaritmo di un numero reale positivo
• Comprensione del concetto di funzione matematica
• Conoscenza di vettori e matrici, incluse le operazioni fondamentali su di essi

• Concetti di base sull'elaborazione dell'informazione e sugli algoritmi
• Proprietà di un algoritmo
• Notazioni testuali e grafiche per esprimere algoritmi
• Sviluppo di algoritmi semplici

• Sistemi numerici e conversioni tra di essi
• Sistema di numerazione binaria
• Operazioni tra numeri binari
• Rappresentazione dei numeri interi, inclusi quelli con segno
• Gestione di overflow e underflow
• Rappresentazione in virgola fissa e mobile
• Codici e rappresentazione dei caratteri
• Algebra di Boole, funzioni logiche, espressioni logiche e applicazioni dell'algebra booleana

• Struttura di un elaboratore: unità centrale, memoria centrale, unità di ingresso/uscita, memoria di massa
• Funzionamento elementare dell'elaboratore
• Introduzione al sistema operativo: struttura e modalità di funzionamento
• Linguaggi di programmazione: tipologie, traduzione ed esecuzione dei programmi
• Compilatori e interpreti

• Ambiente di sviluppo

• Tipi primitivi: int, float, str, bool
• Operatori aritmetici, logici e di confronto
• Input/output
• Conversioni di tipo

• Condizioni: if, elif, else
• Cicli: while, for
• Iterazione su stringhe e range
• Debugging e uso del print per tracciare l’esecuzione

• Liste: indicizzazione, slicing, metodi
• Tuple e dizionari
• Set
• Iterazione su liste e dizionari
• Liste nidificate
• Esercizi di manipolazione dati
• Pattern comuni di iterazione

• Definizione di funzione: def
• Parametri e valori di ritorno
• Scope e binding delle variabili
• Ricorsione (introduzione)
• Esempi di decomposizione funzionale

• Divide et impera
• Backtracking (accenno)
• Convergenza di un algoritmo
• Convergenza nei cicli iterativi: quando una sequenza di valori (es. una serie, un’approssimazione) tende a un valore finale
• Strategie di terminazione di un programma: guess and check, approssimazione, bisezione

• Efficienza dei programmi ed elementi di valutazione dell’efficienza di un algoritmo
• Algoritmi di ricerca e ordinamento

• Kenneth A. Lambert, Programmazione in Python, Maggioli Editore (Apogeo Education)
• Dispense ed esercizi svolti distribuiti dal docente attraverso la piattaforma Studium UniCT e/o Microsoft Teams

Prova finale del modulo Programmazione I

La prova finale del Modulo 1 consiste in:

1. Questionario a risposte aperte e/o chiuse sui contenuti del programma (valutato in decimi), in particolare su:

• Architettura dei sistemi di elaborazione
• Sistemi di numerazione
• Algebra di Boole
• Algoritmi e programmi
• Gestione della memoria
• Concetti dei linguaggi di programmazione, incluso Python

2. Prova al calcolatore, che prevede la scrittura di codice Python, la correzione e la verifica del funzionamento (valutata in ventesimi)

La prova contribuirà percentualmente all’attribuzione del voto finale dell’insegnamento.

Prova d’esame dell’insegnamento

Consiste nel superamento delle prove finali del Modulo 1 e del Modulo 2.
Le prove di entrambi i moduli possono essere sostenute nello stesso appello o in appelli differenti.
Il superamento della prova del Modulo 1 è propedeutico al superamento della prova del Modulo 2, anche se svolte nello stesso appello.
Se la prova del Modulo 2 viene sostenuta nello stesso appello della prova del Modulo 1, sarà ritenuta valida solo se la prova del Modulo 1 è stata superata.
Il voto finale è determinato dalla media dei punteggi ottenuti nelle due prove.
Non sono previste prove in itinere.