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Percorso della pagina
  1. Psychology
  2. Master Degree
  3. Neuropsicologia e Neuroscienze Cognitive [F5110P - F5108P]
  4. Courses
  5. A.A. 2025-2026
  6. 2nd year
  1. Practical Class: New Technologies for Neuropsycology
  2. Summary
Insegnamento Course full name
Practical Class: New Technologies for Neuropsycology
Course ID number
2526-2-F5108P019
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

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Area di apprendimento

Introduzione alla progettazione, realizzazione e sperimentazione di metodologie e tecnologie di bioingegneria, intelligenza artificiale e neuro-robotica in neuropsicologia.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione (attraverso le lezioni teoriche):

  • Acquisire i principi relativi alla progettazione di sistemi avanzati per neuroriabilitazione e assistenza personale in neuropsicologia.
  • Acquisire le metodologie di sviluppo teorico e sperimentale di protocolli mediati da robotica e intelligenza artificiale per neuroriabilitazione e assistenza personale in neuropsicologia.
  • Acquisire la capacità di dialogo e lavoro in team multidisciplinari di neuropsicologi, bioingegneri e neuro-robotici per la progettazione di tecnologie e sistemi avanzati a supporto delle terapie e dell’assistenza personale.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate (attraverso il lavoro individuale, il lavoro di gruppo, le attività̀ svolte in classe):

  • Capacità di comprensione dei principi di funzionamento di sistemi basati sulla tecnologia per applicazioni in neuropsicologia mediata da neuro-robotica e intelligenza artificiale.
  • Capacità di comprensione applicata delle metodologie di progettazione e sperimentazione dei protocolli di neuropsicologia basati su neuro-robotica e bioingegneria.
  • Capacità di comprensione applicata dei linguaggi e dei metodi della bioingegneria e neuro-robotica per neuropsicologia.

Autonomia di giudizio (attraverso le attività svolte in classe):
Il corso favorisce lo sviluppo della capacità critica e riflessiva nell’analisi degli strumenti diagnostici, terapeutici e di assistenza personale basati su tecnologie avanzate di neuro-robotica e intelligenza artificiale.
Attraverso discussioni di casi clinici, simulazioni e letture guidate, gli studenti acquisiscono strumenti per valutare le potenzialità della applicazione delle tecnologie in neuropsicologia, con particolare riferimento all’analisi dei rischi, dei benefici e degli obiettivi clinici.

Abilità comunicative (attraverso il lavoro di gruppo):
Il corso mira a sviluppare la capacità di definire specifiche cliniche e ingegneristiche per la progettazione di sistemi tecnologici in modo chiaro ed eticamente responsabile in contesti clinico-professionali, e in team di lavoro interdisciplinari con bioingegneri e neuro-robotici.
Particolare attenzione viene dedicata al tema della interazione fra la tecnologia e il paziente, alla accettabilità delle tecnologie e al loro corretto utilizzo favorendo la comunicazione con il paziente e la spiegazione e comprensione della tecnologia e del suo utilizzo secondo i principi di human-centered design.

Capacità di apprendere:
Il corso fornisce strumenti teorici e pratici per favorire l’apprendimento autonomo e il continuo aggiornamento nel campo della tecnologia per applicazioni in neuro-psicologia. Gli studenti vengono stimolati a riflettere in modo critico sulle metodologie di progettazione e sperimentazione dei sistemi tecnologici, imparando a selezionare fonti scientifiche rilevanti e a integrare saperi interdisciplinari, anche mediante lo studio di articoli recenti in lingua inglese e la acquisizione di documentazione relativa a brevetti e invenzioni dalle principali banche dati.

Contenuti sintetici

Introduzione alla progettazione e realizzazione di metodologie e tecnologie di bioingegneria, biorobotica e neuro-robotica in neuropsicologia.
Metodologie di ricerca, innovazione clinica e sperimentazione di nuovi protocolli basati sulle tecnologie avanzate e su terapie digitali.
Analisi di casi specifici riguardanti l’utilizzo di strumenti avanzati in neuropsicologia, per sviluppare competenze trasversali volte alla collaborazione con bioingegneri e con esperti di neuro-robotica.

Programma esteso

Introduzione alla bioingegneria, robotica, neurorobotica e intelligenza artificiale applicate alla medicina, alla diagnosi, neuroriabilitazione, e assistenza personale per la cronicità. Introduzione alle terapie digitali.
Analisi critica di un set di articoli scientifici di introduzione alla letteratura scientifica nell’ambito della bioingegneria e biorobotica applicata alla neuropsicologia.
Metodologie per la progettazione e valutazione sperimentale di strumentazione avanzata per lo sviluppo di protocolli di ricerca in neuropsicologia.
La relazione fra la tecnologia e il paziente, l’accettazione della tecnologia, la motivazione e l’engagement, e la progettazione human-centered.
Analisi comparativa di metodologie di neuro-robotica, teoriche e sperimentali.
Casi di studio di neuro-robot autonomi, teleoperati, indossabili e loro sviluppi in neuropsicologia.
Le domande scientifiche riguardanti lo sviluppo di robot cognitivi, le sfide per la neuropsicologia, come la robotica e la bioingegneria possono offrire delle soluzioni.

Prerequisiti

Il corso è rivolto agli studenti di laurea magistrale in neuropsicologia, ma non ci sono prerequisiti specifici.

Metodi didattici

L'attività didattica sarà svolta in presenza e in italiano.
Si alterneranno lezioni frontali a discussioni di materiale clinico in gruppo.
Verranno utilizzati casi clinici attraverso testi e video.
Ore di attività didattica organizzate come lezioni frontali (Didattica Erogativa): 50% delle totali.
Ore di attività didattica che prevedono discussioni in aula, presentazione di casi, lavori di gruppo, svolgimento di esercizi (Didattica Interattiva): 50% delle totali.
Tipologia di attività didattica: lezione.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame sarà svolto in presenza.
La verifica dell'apprendimento sarà realizzata tramite lo sviluppo di un progetto individuale o in gruppo da svolgere sui temi del corso, sviluppando un'idea originale per rispondere a un bisogno clinico.
L’esame consisterà nella presentazione del progetto, al termine del quale la docente potrà porre domande sul progetto anche in relazione ai contenuti del corso.
I criteri di valutazione sono: l’originalità e la qualità della presentazione del progetto individuale o del gruppo e la correttezza delle risposte poste al termine della presentazione del progetto, e la padronanza dei modelli e delle metodologie apprese durante il corso.
Gli studenti/le studentesse Erasmus possono contattare il/la docente per concordare la possibilità di studiare su una bibliografia in lingua inglese e/o la possibilità di sostenere l'esame in inglese.

Testi di riferimento

Materiali supplementari (slides, articoli). Le slides sono fondamentali per il superamento dell'esame. Verranno caricate online prima di ciascuna lezione.
Eventuali altri riferimenti potranno essere dati a lezione.

Articoli di riferimento per casi di studio:
Wudarczyk, Olga A. et al, Bringing Together Robotics, Neuroscience, and Psychology: Lessons Learned From an Interdisciplinary Project Frontiers in Human NeuroscienceArticleOpen Access2021

Materiali e documentazione scientifica sulla piattaforma ICUB https://icub.iit.it

Materiali e documentazione scientifica sulle piattaforme neuro-robotiche indossabili https://www.santannapisa.it/en/institute/biorobotics/wearable-robotics-laboratory

Digital Health: 2025 Anno Cruciale https://www.healthtech360.it/salute-digitale/digital-health-2025/
Virtual Coaching Activities for Rehabilitation in Elderly https://cordis.europa.eu/article/id/442791-virtual-rehabilitation-coach-at-home
Spencer Finn, Theodore Aliyianis, Brooke Beattie, Lysa Boissé Lomax, Garima Shukla, Stephen H Scott, Gavin P Winston, Robotic assessment of sensorimotor and cognitive deficits in patients with temporal lobe epilepsy, Epilepsy & Behavior, Volume 151, 2024
Kaylin Russell, Aneri Bhatt, Kelsea Rackham, Ty Vernon, Online social interaction skill group for adolescents on the autism spectrum: Preliminary outcomes of the START Connections program, Research in Autism Spectrum Disorders, Volume 114, 2024, Article 102397
Minhwa Hwang, Seonghyeon Lee, Ga Eun Park, Yeon-Hwan Park, Effectiveness of a digital health coaching self-management program for older adults living alone with multiple chronic conditions: a randomized controlled trial, Geriatric Nursing, Volume 65, 2025

Sustainable Development Goals

SALUTE E BENESSERE
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Learning area

Introduction to the design, development, and testing of bioengineering methodologies and technologies, artificial intelligence, and neurorobotics in neuropsychology.

Learning objectives

Knowledge and Understanding (through theoretical lectures):

  • Acquire principles related to the design of advanced systems for neurorehabilitation and personal assistance in neuropsychology.
  • Acquire methodologies for the theoretical and experimental development of protocols mediated by robotics and artificial intelligence for neurorehabilitation and personal assistance in neuropsychology.
  • Develop the ability to engage in dialogue and collaborate within multidisciplinary teams of neuropsychologists, bioengineers, and neurorobotics specialists for the design of advanced technologies and systems supporting therapies and personal assistance.

Applied Knowledge and Understanding (through individual work, group work, and classroom activities):

  • Understand the operating principles of technology-based systems for neuropsychological applications mediated by neurorobotics and artificial intelligence.
  • Apply knowledge of design and testing methodologies for neuropsychological protocols based on neurorobotics and bioengineering.
  • Develop applied understanding of the languages and methods of bioengineering and neurorobotics as used in neuropsychology.

Independent Judgment (through classroom activities):
The course fosters the development of critical and reflective thinking in the analysis of diagnostic, therapeutic, and personal assistance tools based on advanced neurorobotics and artificial intelligence technologies.
Through clinical case discussions, simulations, and guided readings, students acquire tools to assess the potential of technology applications in neuropsychology, with a focus on analyzing risks, benefits, and clinical objectives.

Communication Skills (through group work):
The course aims to develop the ability to define clinical and engineering specifications for the design of technological systems clearly and ethically in clinical-professional contexts and within interdisciplinary teams involving bioengineers and neurorobotics experts.
Special attention is given to the interaction between technology and patients, to technology acceptance, and to its proper use, promoting effective communication with patients and explaining and facilitating understanding of the technology and its use according to the principles of human-centered design.

Learning Skills:
The course provides theoretical and practical tools to promote autonomous learning and continuous updating in the field of technology for neuropsychological applications.
Students are encouraged to reflect critically on design and testing methodologies of technological systems, learning to select relevant scientific sources and to integrate interdisciplinary knowledge, including through the study of recent articles in English and the acquisition of documentation related to patents and inventions from major databases.

Contents

Introduction to the design and development of methodologies and technologies in bioengineering, biorobotics, and neurorobotics applied to neuropsychology.
Research methodologies, clinical innovation, and experimentation of new protocols based on advanced technologies and digital therapies.
Analysis of specific case studies involving the use of advanced tools in neuropsychology, aimed at developing cross-disciplinary skills for collaboration with bioengineers and neurorobotics experts.

Detailed program

Introduction to bioengineering, robotics, neurorobotics, and artificial intelligence applied to medicine, diagnosis, neurorehabilitation, and personal assistance in chronic conditions.
Introduction to digital therapies.
Critical analysis of a selected set of scientific articles to provide an overview of the scientific literature in the field of bioengineering and biorobotics applied to neuropsychology.
Methodologies for the design and experimental evaluation of advanced instrumentation for the development of research protocols in neuropsychology.
The relationship between technology and the patient, technology acceptance, motivation and engagement, and human-centered design.
Comparative analysis of theoretical and experimental neurorobotics methodologies.
Case studies of autonomous, teleoperated, and wearable neuro-robots and their applications in neuropsychology.
Scientific questions regarding the development of cognitive robots, the challenges posed to neuropsychology, and how robotics and bioengineering may provide innovative solutions.

Prerequisites

The course is intended for Master's students in Neuropsychology, but there are no specific prerequisites.

Teaching methods

Teaching activities will be conducted in person and in Italian.
Lectures will alternate with group discussions of clinical material.
Clinical cases will be presented through texts and videos.
Hours of teaching activities organized as lectures (Didactic Delivery): 50% of the total.
Hours of teaching activities including in-class discussions, case presentations, group work, and exercises (Interactive Didactics): 50% of the total.
Type of teaching activity: lecture.

Assessment methods

The exam will be conducted in person.
Assessment will be based on the development of an individual or group project on topics covered in the course, with the aim of proposing an original idea to address a clinical need.
The exam will consist of a presentation of the project, after which the instructor may ask questions related to the project and to the course content.
Evaluation criteria include: the originality and quality of the project presentation (individual or group), the accuracy of the responses to the instructor’s questions, and the mastery of the models and methodologies taught during the course.
Erasmus students may contact the instructor to arrange the possibility of studying with an English-language bibliography and/or taking the exam in English.

Textbooks and Reading Materials

Supplementary materials (slides, articles):
Slides are essential for passing the exam and will be uploaded online prior to each lecture.
Additional references may be provided during the lessons.

Reference articles for case studies:
Wudarczyk, Olga A. et al, Bringing Together Robotics, Neuroscience, and Psychology: Lessons Learned From an Interdisciplinary Project Frontiers in Human NeuroscienceArticleOpen Access2021

Materials and scientific documentation will be available on the ICUB platform https://icub.iit.it

Materials and scientific documentation on wearable neurorobotic platforms https://www.santannapisa.it/en/institute/biorobotics/wearable-robotics-laboratory

Digital Health: 2025 Anno Cruciale https://www.healthtech360.it/salute-digitale/digital-health-2025/
Virtual Coaching Activities for Rehabilitation in Elderly https://cordis.europa.eu/article/id/442791-virtual-rehabilitation-coach-at-home
Spencer Finn, Theodore Aliyianis, Brooke Beattie, Lysa Boissé Lomax, Garima Shukla, Stephen H Scott, Gavin P Winston, Robotic assessment of sensorimotor and cognitive deficits in patients with temporal lobe epilepsy, Epilepsy & Behavior, Volume 151, 2024
Kaylin Russell, Aneri Bhatt, Kelsea Rackham, Ty Vernon, Online social interaction skill group for adolescents on the autism spectrum: Preliminary outcomes of the START Connections program, Research in Autism Spectrum Disorders, Volume 114, 2024, Article 102397
Minhwa Hwang, Seonghyeon Lee, Ga Eun Park, Yeon-Hwan Park, Effectiveness of a digital health coaching self-management program for older adults living alone with multiple chronic conditions: a randomized controlled trial, Geriatric Nursing, Volume 65, 2025

Sustainable Development Goals

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
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Key information

Field of research
NN
ECTS
4
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
28
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • MC
    Maria Chiara Carrozza

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments

Sustainable Development Goals

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