Tipo di corso
Accesso
Durata
Sede
Lingue
Struttura di riferimento
Il Corso di Studio in breve.
Il corso di Laurea Magistrale in Matematica si pone l'obbiettivo di completare la preparazione degli studenti in modo mirato, focalizzato sulla triplice vocazione di un matematico verso la ricerca accademica, l'insegnamento nelle scuole secondarie o l'inserimento in enti di ricerca pubblici e privati, nell'industria, nel mondo bancario, assicurativo e finanziario e, più generalmente, nel settore dei servizi ad alto contenuto tecnologico.
Per questo motivo il Corso è organizzato in tre percorsi distinti:
- Curriculum Generale, per una preparazione approfondita sia sugli aspetti teorici, sia sugli aspetti applicativi della Matematica, allo scopo di introdurre lo studente nel settore della ricerca scientifica in ambito nazionale e internazionale.
- Curriculum Didattica, storia e fondamenti della matematica, per una solida preparazione sulla Matematica, sulla sua storia e sulle metodologie didattiche, allo scopo di formare una figura di elevata professionalità nel settore dell'insegnamento.
- Curriculum Data Science, per una preparazione particolarmente approfondita su aspetti modellistici e computazionali della Matematica e dell'Informatica, allo scopo di formare una figura di elevata professionalità nei settori lavorativi che richiedono competenze avanzate di Machine Learning, Statistica, Big Data Analytics e Analisi di Segnali per la ricerca applicata sia in ambito aziendale e industriale che in ambiente accademico.
Il design personalizzato del piano di studi è facilitato dall'offerta di un'ampia gamma di insegnamenti opzionali, che consente di intraprendere diversi percorsi formativi. Le attività destinate all'esercitazione, ai laboratori e alla stesura della tesi di laurea offrono allo studente le occasioni per sviluppare in modo autonomo le proprie capacità e le proprie inclinazioni.
Info
prof. Marco Prato
tel. 059 205 5193
marco.prato@unimore.it
prof.ssa Michela Eleuteri
tel. 059 205 5183
michela.eleuteri@unimore.it
Piano di studi
Insegnamenti
Piani di studio
-
ALGEBRA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ANALISI SUPERIORE
12 crediti - 84 ore - Ciclo Annuale Unico
-
INGLESE SCIENTIFICO AVANZATO
3 crediti - 21 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
MECCANICA STATISTICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI ALLE DERIVATE PARZIALI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
FONDAMENTI DI ALGEBRA E GEOMETRIA
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
FONDAMENTI DI LOGICA E ANALISI MATEMATICA
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
STORIA DEL CALCOLO INFINITESIMALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
TEORIA DEI GRAFI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI ALLE DERIVATE PARZIALI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
FONDAMENTI DI ALGEBRA E GEOMETRIA
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
FONDAMENTI DI LOGICA E ANALISI MATEMATICA
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
METODI STOCASTICI PER SIMULAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROBLEMI INVERSI E APPLICAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROCESSI STOCASTICI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI DI PARTICELLE INTERAGENTI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
STORIA DEL CALCOLO INFINITESIMALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
TEORIA DEI GRAFI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALTRE ATTIVITÀ
3 crediti - 0 ore -
-
ELABORAZIONE NUMERICA DI SEGNALI E IMMAGINI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
GEOMETRIA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
PROVA FINALE
24 crediti - 0 ore -
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CALCOLO DELLE VARIAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
COMPUTATIONAL TOPOLOGY
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CONVEX ANALYSIS AND OPTIMIZATION
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI DI EVOLUZIONE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CALCOLO DELLE VARIAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
COMPUTATIONAL TOPOLOGY
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CONVEX ANALYSIS AND OPTIMIZATION
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI DI EVOLUZIONE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ANALISI SUPERIORE
12 crediti - 84 ore - Ciclo Annuale Unico
-
COMPUTATIONAL AND STATISTICAL LEARNING
9 crediti - 63 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INGLESE SCIENTIFICO AVANZATO
3 crediti - 21 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INTRODUCTION TO SCIENTIFIC PYTHON
3 crediti - 12 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
PROCESSI STOCASTICI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
TEORIA DEI GRAFI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE NUMERICA DI SEGNALI E IMMAGINI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MECCANICA STATISTICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
METODI STOCASTICI PER SIMULAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ALGEBRA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE DI DATI SCIENTIFICI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI ALLE DERIVATE PARZIALI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INTRODUCTION TO QUANTUM INFORMATION PROCESSING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
PROBLEMI INVERSI E APPLICAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI DI PARTICELLE INTERAGENTI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGEBRA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE DI DATI SCIENTIFICI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE NUMERICA DI SEGNALI E IMMAGINI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI ALLE DERIVATE PARZIALI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INTRODUCTION TO QUANTUM INFORMATION PROCESSING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MECCANICA STATISTICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
METODI STOCASTICI PER SIMULAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROBLEMI INVERSI E APPLICAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI DI PARTICELLE INTERAGENTI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALTRE ATTIVITÀ
3 crediti - 0 ore -
-
PROVA FINALE
24 crediti - 0 ore -
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGORITMI DISTRIBUITI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
BIG DATA ANALYTICS
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CALCOLO DELLE VARIAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI DI EVOLUZIONE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
GEOMETRIA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
COMPUTATIONAL TOPOLOGY
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CONVEX ANALYSIS AND OPTIMIZATION
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGORITMI DISTRIBUITI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
BIG DATA ANALYTICS
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CALCOLO DELLE VARIAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
EQUAZIONI DI EVOLUZIONE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
GEOMETRIA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
DIDATTICA DELLA MATEMATICA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
FONDAMENTI DI MATEMATICA
12 crediti - 84 ore - Ciclo Annuale Unico
-
INGLESE SCIENTIFICO AVANZATO
3 crediti - 21 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STORIA DELLA MATEMATICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE NUMERICA DI SEGNALI E IMMAGINI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MECCANICA STATISTICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
METODI STOCASTICI PER SIMULAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROBLEMI INVERSI E APPLICAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROCESSI STOCASTICI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI DI PARTICELLE INTERAGENTI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGEBRA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ANALISI DI FOURIER
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
ANALISI FUNZIONALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PHYSICS EDUCATION: THEORETICAL AND EXPERIMENTAL METHODS
6 crediti - 36 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STORIA DEL CALCOLO INFINITESIMALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
TEORIA DEI GRAFI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGEBRA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ANALISI DI FOURIER
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
ANALISI FUNZIONALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
CURVE ALGEBRICHE SU CAMPI FINITI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
ELABORAZIONE NUMERICA DI SEGNALI E IMMAGINI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MECCANICA STATISTICA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
METODI STOCASTICI PER SIMULAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
OTTIMIZZAZIONE NUMERICA PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PHYSICS EDUCATION: THEORETICAL AND EXPERIMENTAL METHODS
6 crediti - 36 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROBLEMI INVERSI E APPLICAZIONI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROCESSI STOCASTICI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI DI PARTICELLE INTERAGENTI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
STORIA DEL CALCOLO INFINITESIMALE
6 crediti - 42 ore - Ciclo Annuale Unico
-
TEORIA DEI GRAFI
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TOPOLOGIA GEOMETRICA DELLE VARIETÀ
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALTRE ATTIVITÀ
3 crediti - 0 ore -
-
MATEMATICHE ELEMENTARI DA UN PUNTO DI VISTA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
PROVA FINALE
24 crediti - 0 ore -
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
COMPUTATIONAL TOPOLOGY
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CONVEX ANALYSIS AND OPTIMIZATION
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
GEOMETRIA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ALGORITMI DI CRITTOGRAFIA
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
COMPUTATIONAL TOPOLOGY
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
CONVEX ANALYSIS AND OPTIMIZATION
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
ELEMENTI DI FISICA MODERNA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
GEOMETRIA SUPERIORE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI COMPLESSI
6 crediti - 42 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
STRUTTURE ALGEBRICHE
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
Ulteriori informazioni
Requisiti di accesso e modalità di ammissione
Conoscenze richieste per l'accesso.
Gli studenti che intendono iscriversi al Corso di Laurea Magistrale in Matematica devono possedere una adeguata preparazione iniziale nei settori dell'algebra, della geometria, dell'analisi matematica, della probabilità, della fisica matematica, e dell'analisi numerica, nonché buone conoscenze della fisica di base e dell'informatica. Devono inoltre essere in grado di produrre e riconoscere dimostrazioni rigorose, di formalizzare matematicamente problemi formulati nel linguaggio naturale, avere capacità di costruire e sviluppare argomenti di matematica con una chiara identificazione di assunti e conclusioni, essere capaci di leggere e comprendere testi anche avanzati di Matematica.
Per gli studenti in possesso di una Laurea triennale in una delle classi L-08, L-30, L-31, L-35, o di una laurea conseguita ex D.M. 509/99 in classi dichiarate equivalenti alle classi ex D.M. 270/04 elencate, la verifica della preparazione iniziale avviene attraverso la valutazione dei titoli e un colloquio.
Gli studenti in possesso di una Laurea triennale in classe diversa o di una Laurea conseguita secondo il previgente ordinamento, o di altro titolo conseguito all'estero, riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente, devono preventivamente possedere i seguenti requisiti curricolari:
1) 30 CFU nei SSD MAT/01-08;
2) 18 CFU nei SSD FIS/01-04, INF/01, ING-INF/05.
Devono inoltre sostenere con esito positivo un colloquio atto a dimostrare una buona base di competenze teoriche, metodologiche ed applicative nelle aree fondamentali della matematica. Inoltre, è richiesto che lo studente abbia acquisito almeno 3 CFU del settore L-LIN12 o sia in possesso di una certificazione internazionale ritenuta equivalente almeno al livello B1.
Se la verifica della preparazione iniziale non è positiva, la Commissione giudicatrice indica le specifiche integrazioni curriculari, le modalità e i termini da comare entro il termine previsto per l'immatricolazione.
Modalità di ammissione.
Gli studenti che intendono iscriversi al Corso di Studi devono essere in possesso di una Laurea o un Diploma Universitario di durata triennale, o di un altro titolo conseguito all'estero e riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente, unitamente ai requisiti curriculari e a una adeguata preparazione iniziale.
In conformità a quanto previsto nell'ordinamento didattico del CdS, gli studenti che intendono iscriversi devono preventivamente possedere i seguenti requisiti curriculari:
1) 30 CFU nei SSD MAT/01-08;
2) 18 CFU nei SSD FIS/01-04, INF/01, ING-INF/05.
Per gli studenti in possesso di una Laurea triennale in una delle classi L-08, L-30, L-31, L-35 il possesso dei requisiti curriculari è verificato attraverso la valutazione del curriculum da parte di una Commissione nominata dal Dipartimento.
Per gli studenti in possesso di una Laurea triennale in classe diversa o di una Laurea conseguita secondo il previgente ordinamento, o di altro titolo conseguito all'estero, riconosciuto idoneo in base alla normativa vigente, il possesso dei requisiti curriculari è verificato attraverso la valutazione del curriculum e dei titoli da parte di una commissione nominata dal Dipartimento. Se la verifica non è positiva, vengono indicate specifiche integrazioni curriculari da colmare entro i termini assegnati e comunque entro la data specificata annualmente nell'apposito bando. La verifica delle integrazioni avviene attraverso il superamento di esami indicati dalla Commissione.
Le modalità di accertamento sono dettagliatamente pubblicizzate, con congruo anticipo, nell'apposito bando o avviso.
Gli studenti che intendono iscriversi devono preventivamente possedere una adeguata preparazione iniziale nei settori dell'algebra, della geometria, dell'analisi matematica, della probabilità, della fisica matematica, e dell'analisi numerica, nonché buone conoscenze della fisica di base e dell'informatica. Devono inoltre essere in grado di produrre e riconoscere dimostrazioni rigorose, di formalizzare matematicamente problemi formulati nel linguaggio naturale, avere capacità di costruire e sviluppare argomenti di matematica con una chiara identificazione di assunti e conclusioni, essere capaci di leggere e comprendere testi anche avanzati di Matematica.
Tale preparazione viene verificata attraverso un colloquio, da svolgersi entro la scadenza ultima per l'iscrizione al Corso di Studi.
Profilo e sbocchi occupazionali
Competenze associate alla funzione.
Matematico laureato (magistrale)
I laureati possiedono una preparazione generale in quasi tutti i settori della matematica. Sono in grado di utilizzare linguaggi di programmazione. Hanno acquisito competenze riguardo agli aspetti della didattica della matematica. A seconda del percorso formativo scelto hanno approfondito alcune specifiche materie, dove nel più dei casi sono in grado di svolgere autonomamente problemi anche complessi.
Funzione in contesto di lavoro.
Matematico laureato (magistrale)
Il laureato magistrale in Matematica si contraddistingue per la capacità di affrontare con rigore problemi logici, sia individualmente sia all'interno di gruppi di lavoro. Per questa ragione è in grado di svolgere in piena autonomia compiti di ricerca scientifica in contesti teorici o applicativi.
Le sue specifiche capacità per la comunicazione dei problemi e dei metodi della Matematica e le conoscenze delle relative metodologie didattiche lo rendono particolarmente indicato per l'insegnamento a livello scolastico e accademico e per l'avviamento alla ricerca.
Può svolgere funzioni di elevata responsabilità, anche dirigenziali.
Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati.
Matematico laureato (magistrale)
I laureati in possesso dei requisiti richiesti dalla normativa possono accedere ai percorsi per la formazione degli insegnanti. Possono inoltre accedere ai Master di II livello o intraprendere la carriera accademica attraverso il conseguimento di un Dottorato di Ricerca. Hanno cognizioni per occuparsi con perizia della diffusione della cultura scientifica.
Possono infine ambire a funzioni d'elevata responsabilità, inerenti alla costruzione, allo studio teorico e allo sviluppo computazionale di modelli matematici di varia natura, in diversi ambiti applicativi scientifici, ambientali, sanitari, industriali, finanziari, nei servizi e nella pubblica amministrazione.
Obiettivi e percorso formativo
Descrizione obiettivi formativi specifici.
Il Corso di Laurea Magistrale in Matematica è rivolto a studenti interessati ad approfondire sia gli aspetti teorici, sia quelli applicativi della matematica. Il Corso intende porre solide basi affinché lo studente possa proseguire gli studi con il Dottorato di ricerca o un Master di secondo livello, possa diventare insegnante nella Scuola Pubblica o privata, oppure possa inserirsi nel mondo del lavoro nel settore industriale e terziario. Gli studenti dovranno quindi essere in grado di: iniziare la ricerca in un campo di specializzazione; analizzare e risolvere problemi complessi, anche in contesti applicativi; tradurre attraverso modelli matematici situazioni che si presentano nel mondo reale e trasferire conoscenze matematiche a contesti non matematici; essere pronti nel rivolgere l'attenzione a problemi provenienti da nuove aree, comprenderne le difficoltà ed estrarne gli elementi sostanziali; formulare problemi complessi di ottimizzazione e di 'decision making' e di interpretare le soluzioni nei contesti originali dei problemi stessi. Gli studenti devono inoltre essere in grado di presentare argomenti e le loro conclusioni in termini matematici, con chiarezza e accuratezza e con modalità adeguate agli ascoltatori a cui ci si rivolge, sia in forma orale sia in forma scritta.
Lo strumento didattico privilegiato per lo sviluppo di tali conoscenze è costituito da lezioni frontali e sessioni di esercitazioni. Le esercitazioni sono essenziali in Matematica, dove la comprensione è rafforzata attraverso la pratica. Sono proposte esercitazioni da svolgere in modo autonomo, attraverso le quali gli studenti sono incoraggiati ad esplorare i limiti delle loro conoscenze. Il materiale didattico è costituito da libri di testo, da articoli scientifici e da dispense delle lezioni. La verifica avviene in forma classica attraverso la valutazione di un elaborato scritto e/o un colloquio orale. Agli studenti sono anche offerte attività formative utili a collocare le specifiche competenze che caratterizzano la classe nel generale contesto scientifico-tecnologico, culturale, sociale ed economico.
Un ulteriore, fondamentale, strumento didattico che caratterizza il Corso di Laurea Magistrale è costituito dai laboratori informatici. In essi, oltre ad essere svolte le esercitazioni degli insegnamenti di informatica e di matematica computazionale, vengono realizzate sperimentazioni numeriche su temi che di volta in volta emergono da spunti di tipo teorico presentati nel corso delle lezioni o da reali applicazioni.
Sono inoltre previste attività seminariali e di tutorato mirate in particolare a sviluppare la capacità di affrontare e risolvere problemi. Il percorso formativo può comprendere un periodo di stage, svolto sotto la supervisione di un tutor esterno e di un tutor accademico. Il percorso formativo si conclude attraverso la redazione della tesi finale che di norma richiede allo studente la consultazione di testi e di bibliografia scientifica in lingua straniera e l'approfondimento personale di argomenti non trattati nelle attività didattiche comuni.
Una quota consistente delle attività formative previste si caratterizza per un forte rigore logico e per un livello elevato d'astrazione.
Il Corso di Laurea Magistrale in Matematica prevede la possibilità che alcuni insegnamenti siano erogati interamente in lingua inglese.
Il Corso secondo i Descrittori di Dublino
Abilità comunicative.
Si richiede che gli studenti:
- abbiano specifiche capacità per la comunicazione dei problemi e dei metodi della matematica;
- conoscano e sappiano applicare le diverse metodologie didattiche;
- siano in grado di utilizzare fluentemente, in forma scritta e orale, almeno una lingua dell'Unione Europea oltre l'italiano.
Gli strumenti didattici per il raggiungimento di tali obiettivi sono gli esami di profitto, la realizzazione e la discussione della Tesi di Laurea. Le ulteriori attività linguistiche e gli insegnamenti opzionali erogati in lingua inglese sono strumenti didattici per il raggiungimento del terzo obiettivo. Il tirocinio, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste abilità. La verifica del conseguimento di tali obiettivi avviene nelle prove di esame, svolte anche mediante l'ausilio di strumenti multimediali e nella discussione della tesi finale.
Autonomia di giudizio.
Si richiede che gli studenti:
- siano in grado di proporre e analizzare modelli matematici associati a situazioni concrete derivanti da altre discipline anche di elevata complessità, e di usare tali modelli per facilitare lo studio della situazione originale;
- siano capaci di lavorare con ampia autonomia, anche assumendo responsabilità scientifiche e organizzative;
- siano in grado di capire e valutare le difficoltà del processo insegnamento/apprendimento in base all'argomento trattato e alla situazione dei discenti.
Gli strumenti didattici per il raggiungimento di tali obiettivi sono lo studio individuale, la realizzazione e la discussione della Tesi di Laurea. Tali capacità sono peculiari di insegnamenti previsti dal corso di studi. In particolare, insegnamenti di ambito applicativo sono rivolti al conseguimento del primo obbiettivo, mentre insegnamenti di ambito teorico e didattico sono rivolti al conseguimento del terzo obbiettivo. Il tirocinio, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste capacità. La verifica del conseguimento di tali obiettivi avviene nelle prove di esame e in occasione della discussione della tesi finale.
Capacità di apprendimento.
Si richiede che gli studenti:
- siano in grado di fare ricerche utilizzando anche il materiale disponibile in lingua Inglese, come pure altre fonti di informazioni rilevanti per lo sviluppo della ricerca;
- siano in grado di mantenersi aggiornati ed informati sui nuovi sviluppi e metodi ed essere in grado di affrontare nuovi campi attraverso uno studio autonomo.
Gli strumenti didattici per il raggiungimento di tali obiettivi sono lo studio individuale, la realizzazione e la discussione della Tesi di Laurea. La verifica del conseguimento di tali obiettivi avviene nelle prove di esame e in occasione della discussione della tesi finale.
Conoscenza e comprensione.
Area Generale
Si richiede che gli studenti:
- sappiano leggere e approfondire un argomento della letteratura matematica e siano in grado di riproporlo in modo chiaro ed accurato;
- abbiano facilità di astrazione, incluso lo sviluppo logico di teorie formali e delle loro relazioni;
- sappiano collegare tra loro i diversi concetti matematici, tenendo presente la struttura logica e gerarchica della matematica;
- conoscano approfonditamente il metodo logico deduttivo e scientifico.
Lo strumento didattico privilegiato per il raggiungimento di tali obiettivi sono le lezioni e sessioni d'esercitazione; la verifica avviene in forma classica attraverso la valutazione di un elaborato scritto e/o un colloquio orale.
Area teorica avanzata
Si richiede che gli studenti abbiano conoscenze ad alto livello nei seguenti ambiti:
- algebra, geometria differenziale e combinatoria, topologia;
- analisi funzionale, analisi convessa, equazioni differenziali e calcolo delle variazioni;
- probabilità, statistica e fisica matematica;
- analisi numerica e signal processing.
Area per la formazione degli insegnanti
Si richiede che gli studenti abbiano conoscenze avanzate nei seguenti ambiti:
- storia della matematica ed esperienze didattiche ad essa collegate;
- metodologie didattiche ed esperienze didattiche ad esse collegate.
Area per la formazione applicativa
Si richiede che gli studenti abbiano conoscenze avanzate, con particolare attenzione rivolta agli aspetti modellistici e computazionali, nei seguenti ambiti:
- geometria computazionale, analisi funzionale, probabilità e statistica;
- estrazione di informazioni da grandi quantità di dati, utilizzando con facilità strumenti informatici e computazionali come supporto ai processi matematici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Area Generale
Si richiede che gli studenti:
- abbiano conoscenze matematiche specialistiche, anche di supporto ad altre scienze;
- siano in grado di costruire esempi od esercizi che siano graduati nelle difficoltà e si colleghino il più possibile alla realtà ed alle altre discipline;
- sappiano muoversi nell'ambito i problemi la cui modellizzazione e risoluzione porti alla scoperta di un concetto o allo sviluppo di una teoria;
- abbiano capacità di intuire, immaginare, ipotizzare, dedurre e verificare, al fine di interpretare, ordinare, quantificare, prevedere e misurare fenomeni della realtà;
- siano in grado di formalizzare matematicamente problemi di elevata difficoltà formulati in linguaggio non matematico e di individuare in modo autonomo ed utilizzare le tecniche matematiche più appropriate per il loro studio.
Queste competenze sono acquisite e verificate in tutti gli insegnamenti obbligatori, nella maggior parte degli insegnamenti opzionali del Corso di Laurea e nella realizzazione del lavoro di Tesi. Il tirocinio, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste competenze.
Area teorica avanzata
Si richiede che gli studenti abbiano capacità di:
- sostenere ragionamenti matematici e produrre dimostrazioni rigorose di risultati matematici anche di livello avanzato in diversi ambiti della matematica;
- risolvere problemi complessi in diversi campi della matematica.
Queste competenze sono acquisite e verificate negli insegnamenti obbligatori del Curriculum Generale, negli insegnamenti opzionali del Corso di Laurea e nella realizzazione del lavoro di Tesi. Il tirocinio, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste competenze attraverso tirocini interni con docenti del Corso di Studi o attività seminariali.
Area per la formazione degli insegnanti
Si richiede che gli studenti abbiano capacità di:
- ideare lezioni e progetti didattici adeguati per diversi livelli scolastici in grado di sollecitare, stimolare, favorire e guidare all'interesse per il pensiero matematico per un indirizzo rivolto all'insegnamento;
- utilizzare strumenti multimediali e software didattici per l'insegnamento e la divulgazione della matematica;
- inquadrare le conoscenze acquisite nello sviluppo storico della matematica.
Queste capacità di applicare conoscenza e comprensione sono acquisite e verificate negli insegnamenti obbligatori del Curriculum Didattico, in altri insegnamenti del Corso di Laurea e nel lavoro di tesi. Il tirocinio negli istituti scolastici, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste competenze.
Area per la formazione applicativa
Si richiede che gli studenti abbiano capacità di:
- proporre e analizzare modelli matematici per problemi anche complessi o provenienti da altre discipline;
- utilizzare strumenti informatici e computazionali come supporto ai processi matematici, e per acquisire ulteriori informazioni;
- estrarre informazioni qualitative da dati quantitativi anche in situazioni complesse.
Queste capacità di applicare conoscenza e comprensione sono acquisite e verificate negli insegnamenti obbligatori del Curriculum Data Science, in altri insegnamenti del Corso di Laurea e nel lavoro di tesi. Il tirocinio in azienda, non obbligatorio, può essere utilizzato per sviluppare queste competenze.