Skip to main content
If you continue browsing this website, you agree to our policies:
  • Condizioni di utilizzo e trattamento dei dati
Continue
x
e-Learning - UNIMIB
  • Home
  • My Media
  • More
Listen to this page using ReadSpeaker
English ‎(en)‎
English ‎(en)‎ Italiano ‎(it)‎
 Log in
e-Learning - UNIMIB
Home My Media
Percorso della pagina
  1. Sociology
  2. Bachelor Degree
  3. Scienze dell'Organizzazione [E1602N - E1601N]
  4. Courses
  5. A.A. 2025-2026
  6. 3rd year
  1. Laboratory 5
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Laboratory 5
Course ID number
2526-3-E1601N084
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
  • English ‎(en)‎
Export

Obiettivi formativi

Il laboratorio "Scelte data-driven e evidence-based nella pubblica amministrazione e nelle organizzazioni complesse" si propone di mostrare agli studenti come evidenze empiriche e dati possano essere utilizzati nella pubblica amministrazione e nelle organizzazioni per predere decisioni. Nel farlo, adotta un stile dialogico, partecipato e applicato: gli studenti avranno infatti l'opportunità di ascoltare le testimonianze e di interagire con professionisti del mondo della PA e di importanti aziende, di approfondire casi studio e di condurre in prima persona (semplici) analisi dati sul software statistico STATA. Il laboratorio consentirà quindi agli studenti di mettere in pratica quanto appreso nei moduli curricolari, con particolare riferimento ai moduli Politiche Pubbliche - Decisione e Implementazione e Politiche Pubbliche - Valutazione.

Di conseguenza, il laboratorio "Scelte data-driven e evidence-based nella pubblica amministrazione e nelle organizzazioni complesse" consentirà agli studenti di sviluppare i seguenti Descrittori di Dublino (DdD):

  • DdD 1 – Conoscenza e capacità di comprensione, sviluppate attraverso brevi lezioni di stampo teorico su contenuti mirati.
  • DdD 2 – Conoscenza e capacità di comprensione applicate, sviluppate attraverso esercitazioni e analisi di casi studio.
  • DdD 3 – Autonomia di giudizio e DdD 4 – Abilità comunicative, entrambe promosse tramite la realizzazione di un lavoro di gruppo.
  • DdD 5 – Capacità di proseguire lo studio in modo autonomo, promossa attraverso l'indicazione di risorse e materiali per approfondire.

Contenuti sintetici

Gli argomenti principali del laboratorio sono:

  • I modelli decisionali: in che misura gli attori, pubblici e privati, sono "razionali" quando prendono una decisione?
  • Valutare ex ante: evidenze empiriche e dati per scegliere che cosa fare.
  • Valutare in itinere: evidenze empiriche e dati per capire se stiamo andando nella giusta direzione o no.
  • Valutare ex post: evidenze empiriche e dati per apprendere dai successi e dai fallimenti.
  • Una piccola cassetta degli attrezzi per condurre il lavoro di gruppo:
    • Breve introduzione al disegno della ricerca;
    • Brevi cenni a tecniche qualitative quali interviste in profondità e focus groups;
    • Focus su semplici strumenti di statistica inferenziale su STATA (statistiche descrittive, grafici, regressione lineare bivariata, regressione lineare multivariata).

Programma esteso

Il laboratorio si concentra sul tema del decision-making, nei contesti della pubblica amministrazione e delle organizzazioni complesse.

In primo luogo, introduce gli studenti ai modelli decisionali: che processi - individuali e collettivi - si attivano quando dobbiamo prendere una decisione? Siamo davvero "razionali" o cadiamo vittime delle abitudini e di informazioni limitate? Usare delle "scorciatoie" per prendere le decisioni è positivo o negativo?

In seguito, ci chiederemo in che misura le evidenze empiriche - e in particolare i dati - possano essere d'aiuto per scegliere tra opzioni alternative; per capire se l'opzione scelta si stia rivelando quella giusta o se ci stia portando su una cattiva strada; per valutare infine come sono andate le cose. La scelta presa ha sortito gli effetti sperati o no? Capiremo che anche una risposta negativa alla domanda può essere molto utile per l'apprendimento, individuale e organizzativo.

Infine, gli studenti dovranno impegnarsi in un lavoro di gruppo. La docente fornità ad ogni gruppo una domanda alla quale rispondere conducendo uno studio di caso e un'analisi dati utilizzando il software STATA. Per svolgere il lavoro adeguatamente, la docente fornirà agli studenti una "cassetta degli attrezzi", costituita da:

  • Breve introduzione al disegno della ricerca;
  • Brevi cenni a tecniche qualitative quali interviste in profondità e focus groups;
  • Semplici strumenti di statistica inferenziale su STATA (statistiche descrittive, grafici, regressione lineare bivariata, regressione lineare multivariata).

Prerequisiti

Per poter partecipare al laboratorio, gli studenti devono:

  • essere iscritti al 3 anno,
  • aver superato gli esami di Matematica e Statistica,
  • aver conseguito almeno 90 CFU,
  • avere il laboratorio nel piano di studi,
  • avere familiarità coi contenuti dei moduli Politiche Pubbliche - Decisione e Implementazione e Politiche Pubbliche - Valutazione.

Metodi didattici

  • Lezioni frontali, ma partecipate (modalità erogativa e modalità interattiva);
  • Testimonianze di professionisti del mondo della PA e di importanti aziende;
  • Analisi di casi studio;
  • Esercitazioni sul software STATA;
  • Lavori di gruppo.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Elaborazione di un breve progetto su un caso empirico (con una semplice analisi dei dati) e presentazione in classe dei risultati.
Il lavoro di gruppo consente alla docente di valutare le capacità di approfondimento e riflessione autonoma degli studenti sul programma, nonché le loro capacità di lavoro in team, di problem solving e di comunicazione.
Valutazione: Approvato/Non approvato.
È richiesta la frequenza di almeno il 75% delle ore.

Testi di riferimento

Il materiale didattico verrà distribuito, di volta in volta, prima degli incontri laboratoriali.

Sustainable Development Goals

ISTRUZIONE DI QUALITÁ | PACE, GIUSTIZIA E ISTITUZIONI SOLIDE
Export

Learning objectives

The laboratory "Data-driven and Evidence-based Decision-making in Public Administration and Complex Organizations" aims to show students how empirical evidences and data can be utilized in public administration and organizations for decision-making. In doing so, it adopts a dialogic, participatory, and applied approach: students will have the opportunity to listen to testimonials and interact with professionals from the public administration and major companies, delve into case studies, and personally conduct (simple) data analyses using the statistical software STATA. The laboratory will enable students to put into practice what they have learned in the curriculum modules, with particular reference to the modules "Public Policies - Decision and Implementation" and "Public Policies - Evaluation".

Consequently, the workshop “Data-driven and evidence-based decision-making in public administration and complex organizations” will enable students to develop the following Dublin Descriptors (DdD):

  • DdD 1 – Knowledge and understanding, developed through short theoretical lectures on targeted content.
  • DdD 2 – Applying knowledge and understanding, developed through practical exercises and case study analyses.
  • DdD 3 – Making judgements and DdD 4 – Communication skills, both fostered through the completion of a group project.
  • DdD 5 – Learning skills, promoted through the provision of resources and materials for further study.

Contents

The main topics of the laboratory are:

  • Decision models: to what extent are actors, both public and private, "rational" when making a decision?
  • Ex ante evaluation: empirical evidence and data to choose what to do.
  • In-process evaluation: empirical evidence and data to understand whether we are moving in the right direction or not.
  • Ex post evaluation: empirical evidence and data to learn from successes and failures.
  • A small toolbox for conducting team work:
    • Brief introduction to research design.
    • Brief overview of qualitative techniques such as in-depth interviews and focus groups.
    • Focus on basic tools of inferential statistics using STATA (descriptive statistics, graphs, bivariate linear regression, multivariate linear regression).

Detailed program

The laboratory focuses on decision-making in the context of public administration and complex organizations.

Firstly, it introduces students to decision-making models: what processes - individual and collective - come into play when we have to make a decision? Are we truly "rational," or do we fall victim to habits and limited information? Is using "shortcuts" to make decisions positive or negative?

Next, we will explore to what extent empirical evidence - particularly data - can help us choose between alternative options, understand if the chosen option is proving to be the right one or leading us astray, and ultimately evaluate how things have turned out. Did the chosen course of action produce the desired outcomes or not? We will learn that even a negative answer to this question can be very useful for individual and organizational learning.

Finally, students will engage in team work. The instructor will provide each group with a question to answer by conducting a case study and data analysis using the STATA software. To perform the work effectively, the instructor will provide students with a "toolbox" consisting of:

  • Brief introduction to research design;
  • Brief overview of qualitative techniques such as in-depth interviews and focus groups;
  • Basic tools of inferential statistics using STATA (descriptive statistics, graphs, bivariate linear regression, multivariate linear regression).

Prerequisites

To participate in the laboratory, students must:

  • be enrolled in the 3rd year,
  • have passed the exams in Mathematics and Statistics,
  • have obtained at least 90 ECTS credits,
  • have the laboratory included in their study plan,
  • be familiar with the contents of the modules Public Policies - Decision and Implementation and Public Policies - Evaluation.

Teaching methods

  • Lectures with active student participation (both expository and interactive modes);
  • Testimonials from professionals in the public administration field and major companies;
  • Case study analysis;
  • STATA software exercises;
  • Team work.

Assessment methods

Development of a short project based on an empirical case (including a simple data analysis) and in-class presentation of the results.
The group work allows the instructor to assess students’ ability to explore and reflect independently on the course content, as well as their teamwork, problem-solving, and communication skills.
Assessment: Pass/Fail.
Attendance of at least 75% of the sessions is required.

Textbooks and Reading Materials

Materials will be distributed, on each occasion, before the laboratory sessions.

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION | PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
Enter

Key information

Field of research
NN
ECTS
2
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
24
Degree Course Type
Degree Course
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • Fedra Negri
    Fedra Negri

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION - Ensure inclusive and equitable quality education and promote lifelong learning opportunities for all
QUALITY EDUCATION
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS - Promote peaceful and inclusive societies for sustainable development, provide access to justice for all and build effective, accountable and inclusive institutions at all levels
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS

You are not logged in. (Log in)
Policies
Get the mobile app
Powered by Moodle
© 2025 Università degli Studi di Milano-Bicocca
  • Privacy policy
  • Accessibility
  • Statistics