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Percorso della pagina
  1. Sociology
  2. Bachelor Degree
  3. Scienze del Turismo e Comunità Locale [E1503N - E1501N]
  4. Courses
  5. A.A. 2025-2026
  6. 3rd year
  1. Laboratory 1
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Laboratory 1
Course ID number
2526-3-E1501N107
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
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Obiettivi formativi

1. Conoscenza e capacità di comprensione. Gli studenti acquisiranno le conoscenze di base sul funzionamento dell'intelligenza artificiale (modelli linguistici, prompt engineering) e sulle sue applicazioni al settore turistico ed eventistico, dall'AI generativa all'AI agentica.
2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate. Gli studenti saranno in grado di applicare l'AI alle fasi di progettazione e organizzazione di un evento (business plan, budget, comunicazione) e di costruire, con strumenti no-code, un workflow di automazione funzionante.
3. Autonomia di giudizio. Al termine del laboratorio gli studenti avranno sviluppato una capacità critica sui limiti, i rischi e le implicazioni etiche e di sostenibilità dell'intelligenza artificiale applicata al turismo.
4. Abilità comunicative. Gli studenti saranno in grado di presentare in pubblico, singolarmente e in gruppo, i progetti realizzati, usando i termini propri dell'event management e dell'intelligenza artificiale.
5. Capacità di apprendere. Il laboratorio stimola l'aggiornamento continuo rispetto a un settore, quello dell'AI, in rapidissima evoluzione.
6. Acquisizione di competenze di base. Gli studenti nel corso del laboratorio acquisiranno delle competenze di base sulle fasi e attività riguardanti l'organizzazione eventi e sull'Intelligenza Artificiale

Contenuti sintetici

  • Come funziona un modello linguistico: pattern, pesi, allucinazioni; rischi dell'AI (bias, privacy, diritti d'autore, AI Act).
  • Prompt engineering e confronto tra le principali piattaforme AI generaliste.
  • Progettazione di un evento: concept, target, marketing mix, business plan, budget, piano di comunicazione.
  • L'AI nel turismo: pianificazione personalizzata, revenue management, da SEO a GEO.
  • Dall'AI generativa all'AI agentica: autonomia, uso di strumenti, workflow.
  • Costruzione pratica di automazioni AI con strumenti no-code.
  • Etica e sostenibilità dell'intelligenza artificiale.
  • Casi studio ed esercitazioni sul cicloturismo e gli eventi bike.
  • Lavori di gruppo e presentazione finale (pitch).

Programma esteso

Il laboratorio utilizza come caso empirico ricorrente l'organizzazione di un evento di cicloturismo/bike, sul quale gli studenti, divisi in gruppi, lavorano per l'intera durata del corso applicando via via i temi trattati a lezione.
Nel corso di alcune lezioni sono inoltre previste testimonianze di professionisti del settore turistico con competenze di intelligenza artificiale.
Nella prima parte il laboratorio fornisce le basi per comprendere e utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (funzionamento dei modelli linguistici, tecniche di prompt engineering, confronto tra le principali piattaforme) e per applicarla alle fasi tipiche dell'organizzazione di un evento: ideazione, business plan, budget e piano di comunicazione.
Nella seconda parte il laboratorio introduce l'AI agentica — la capacità dell'AI di agire in autonomia utilizzando strumenti esterni — a partire da una simulazione manuale e fino alla costruzione pratica, con strumenti no-code, di un'automazione realmente funzionante (ad esempio l'invio di comunicazioni personalizzate ai partecipanti in base ai dati di iscrizione).
Il laboratorio si chiude con la presentazione finale dei progetti di gruppo e con una riflessione critica sui limiti etici, sociali e ambientali dell'intelligenza artificiale.

Prerequisiti

Nessuno. È sufficiente una normale familiarità con l'uso del computer.

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni pratiche in laboratorio informatico, con lavori di gruppo. é prevista anche la testimonianza di alcuni professionisti del settore turistico con competenze in ambito AI

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'idoneità dello studente al termine del laboratorio verrà valutata sulla base della partecipazione attiva alle lezioni, alle esercitazioni e al progetto di gruppo realizzato

Testi di riferimento

Materiali e riferimenti forniti a lezione

Sustainable Development Goals

LAVORO DIGNITOSO E CRESCITA ECONOMICA | IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE | CITTÀ E COMUNITÀ SOSTENIBILI
Export

Learning objectives

Contents

Detailed program

Prerequisites

Teaching methods

Assessment methods

Textbooks and Reading Materials

Sustainable Development Goals

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH | INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE | SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
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Key information

Field of research
NN
ECTS
3
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
24
Degree Course Type
Bachelor Degree
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • SF
    Stefano Forbici

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

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH - Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE - Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES - Make cities and human settlements inclusive, safe, resilient and sustainable
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES

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