Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, delle Infrastrutture e dell'Energia Sostenibile - Università Mediterranea di Reggio Calabria - Didattica

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Corso	Ingegneria Elettronica
Curriculum	Curriculum unico
Orientamento	Elettronica per la biomedica
Anno Accademico	2019/2020

Corso	Ingegneria Elettronica
Curriculum	Curriculum unico
Orientamento	Elettronica per la biomedica
Anno Accademico	2019/2020
Crediti	6
Settore Scientifico Disciplinare	ING-IND/31
Anno	Primo anno
Unità temporale	Secondo semestre
Ore aula	48
Attività formativa	Attività formative affini ed integrative

Docente	FABIO LA FORESTA
Obiettivi	Il corso ha l’obiettivo di avviare lo studente ala conoscenza degli strumenti principali per il trattamento (o elaborazione) di segnali unidimensionali e multidimensionali (analisi e sintesi temporale, spaziale, frequenziale, tempo-frequenziale), ivi incluse le immagini di provenienza da diversi sensori (i.e., infrarosso, satellitare, da apparecchiature biomedicali, da drone, ...). L’elaborazione dei segnali verte su concetti di base di elaborazione numerica con l'ausilio di tecniche statistiche e analitico-numeriche implementabili al calcolatore. Obiettivo fondamentale del corso è la comprensione e l’utilizzo di “tools” e strumenti standard a livello internazionale per la soluzione al calcolatore di problemi complessi principalmente di natura stocastica. In particolare, è suggerito l’uso estensivo di MatLab, o codici equivalenti, anche attraverso la presentazione di esercitazioni specifiche. Obiettivi formativi specifici: Conoscenza dei principali modelli deterministici e probabilistici per i segnali di natura elettrofisiologica. Conoscenza delle principali tecniche algoritmiche per il trattamento di segnali biomedici. Capacità di utilizzare codici di calcolo per l’elaborazione di segnali numerici. Abilità di strutturare un problema complesso di modellistica in termini di approcci computazionali. Conoscenza di terminologia specifica internazionale per le tematiche trattate. Modalità di valutazione La prova d'esame consiste in una prova orale articolata in diversi aspetti, focalizzati alla verifica della maturazione complessiva del candidato e all’accertamento del raggiungimento degli obiettivi specifici. La prova ha l’obiettivo di misurare le capacità critiche sviluppate dallo studente e il livello di approfondimento della conoscenza avanzata degli algoritmi di trattamento dei segnali per applicazioni ambientali e/o di natura biomedica. La prova orale consiste anche nella discussione pubblica di un elaborato di corso preparato dallo studente (o da piccoli gruppi di studenti) di concerto col docente, nel corso della quale si accertano le capacità comunicative acquisite con riferimento alla presentazione di ricerche o progetti sviluppati nel corso. Nel corso della presentazione, il candidato dovrà altresì eventualmente mostrare la capacità di lavorare in team su applicazioni specifiche del settore.
Programma	N.D.
Testi docente	N.D.
Erogazione tradizionale	No
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	No
Valutazione prova scritta	No
Valutazione prova orale	No
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	No
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No

Erogazione	36M061 TRATTAMENTO DEI SEGNALI AMBIENTALI in Ingegneria per l'Ambiente e il Territorio LM-35 MORABITO FRANCESCO CARLO
Docente	Francesco Carlo MORABITO

Corso	Ingegneria Elettronica
Curriculum	Curriculum unico
Orientamento	Elettronica per la biomedica
Anno Accademico	2019/2020
Crediti	6
Settore Scientifico Disciplinare	ING-INF/03
Anno	Primo anno
Unità temporale	Secondo semestre
Ore aula	48
Attività formativa	Attività formative affini ed integrative

Elenco c) I anno

Modulo: Circuiti ed algoritmi per il trattamento dei segnali

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: INTERNET OF THINGS

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: SICUREZZA INFORMATICA

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: Teoria della crittografia

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: TEORIA DEI GRAFI

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: Calcolo numerico

Canale unico

Ulteriori informazioni

Modulo: Fondamenti di bioingegneria elettronica

Canale unico

Ulteriori informazioni

Erogazione	1000593 INTERNET OF THINGS in Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni LM-27 MOLINARO ANTONELLA
Docente	Antonella MOLINARO
Obiettivi	Il corso si propone di fornire le nozioni di base relative ad paradigma in forte ascesa nello scenario dell’ICT, l’Internet of Things, alle tecnologie che lo caratterizzano e alle soluzioni di rete che sottendono alle infrastrutture globali per l’interoperabilità di elementi di una IoT. Il corso inoltre intende fornire le conoscenze sui principi di base delle reti di comunicazione device2device con particolare attenzione alle reti inter-veicolari . CONOSCENZA E COMPRENSIONE: a seguito del superamento dell’esame, lo studente conosce le principali soluzioni tecnologiche e protocollari impiegate nell'ambito dell’IoT e delle sue applicazioni. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZE: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di analizzare e progettare soluzioni basate sulle tecnologie e i protocolli presentati durante il corso. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: per il superamento dell'esame lo studente deve rispondere autonomamente a domande teoriche sui concetti erogati durante il corso e sapere impostare campagne di misure sperimentali per l'analisi prestazionale delle tecnologie e protocolli presentati ed è quindi portato a sviluppare autonomia di giudizio nel commentare in maniera critica i risultati ottenuti. ABILITÀ COMUNICATIVE: il corso e l’esame aiutano lo studente a migliorare la capacità di comunicazione dello studente che deve essere in grado di illustrare le motivazioni teoriche e tecniche che sono alla base delle principali tecnologie IoT e IoV, e presentare i tool utilizzati e i risultati ottenuti nella prova pratica. CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: a seguito del superamento dell’esame, lo studente è in grado di apprendere in autonomia possibili evoluzioni delle tecnologie e protocolli presentati durante il corso, applicare le metodologie di valutazione apprese a nuove tecnologie, e utilizzare strumenti per la valutazione delle prestazioni. MODALITÀ DI ACCERTAMENTO E VALUTAZIONE: Gli esami di accertamento e di valutazione consistono: - in una prova progettuale, da svolgere in gruppo, volta ad accertare la capacità di analizzare il comportamento dei protocolli e delle tecnologie presentati durante il corso tramite strumenti sperimentali e di valutarne le prestazioni. - in una prova orale, finalizzata ad accertare la comprensione delle tecnologie e dei protocolli presentati durante il corso. Ai fine del superamento dell’esame con votazione minima di 18/30 è necessario che le conoscenze/competenze della materia siano almeno ad un livello elementare, sia per la prova progettuale che per quella orale. È attribuito un voto compreso fra 20/30 e 24/30 quando lo studente sia in grado di realizzare correttamente la parte progettuale e possegga competenze sufficienti nella parte teorica. È attribuito un voto compreso fra 25/30 e 30/30 quando lo studente sia in grado di svolgere correttamente la parte progettuale e dimostri buone competenze nella parte orale. Agli studenti che abbiano acquisito competenze eccellenti sia nella parte progettuale che in quella teorica può essere attribuita la lode.
Programma	Introduzione al concetto di IoT La prima generazione di IoT: Tagged Things • Principali innovazioni • Principali soluzioni architetturali: rete EPCglobal, architetture per comunicazioni Machine-to-Machine, architetture per integrazione RFID e WSN in IoT • Principali progetti correlati, principali risultati di ricerca, principali sperimentazioni industriali La seconda generazione di IoT: completa interconnessione delle "cose" e (social) web of things • Principali innovazioni • Principali soluzioni architetturali: 6loWPAN, CoRe Architecture, Web of Things, Social Web of Things • Principali progetti correlati, principali risultati di ricerca, principali sperimentazioni industriali La terza generazione di IoT: l'era dei “social objects”, il “cloud computing”, e “future internet” • Principali innovazioni • Principali soluzion architetturali: IoT e Cloud computing, Social-IoT, IoT e ICN • Principali progetti correlati, principali risultati di ricerca, principali sperimentazioni industriali Scenari applicativi per ambienti intelligenti: dalla smart home alla smart city alla smart grid • Principali tecnologie abilitanti layer-2 • Principali progetti correlati, principali risultati di ricerca, principali sperimentazioni industriali Il caso di Internet dei Veicoli (IoV) • Principali innovazioni • Principali soluzioni architetturali: ETSI ITS station; il protocollo WAVE; V2X e la rete cellulare • Principali progetti correlati, principali risultati di ricerca, principali sperimentazioni industriali
Testi docente	Materiale didattico • Lucidi preparati dal docente • The Internet of Things: From RFID to the Next-Generation Pervasive Networked Systems, Auerbach Pub. 2008 • Interconnecting Smart Objects with IP: The Next Internet, Jean-Philippe Vasseur and Adam Dunkels, Morgan Kaufmann, 2010 • The Internet of Things in the Cloud: A Middleware Perspective, Honbo Zhou, Taylor & Francis • 6LoWPAN: The Wireless Embedded Internet, Zach Shelby, Carsten Bormann, Wiley 2009 • Vehicular ad hoc Networks, Standards, Solutions, and Research, Springer, 2015
Erogazione tradizionale	Sì
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	No
Valutazione prova scritta	No
Valutazione prova orale	Sì
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	Sì
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No

Erogazione	85M006 Sicurezza Informatica in Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni LM-27 BUCCAFURRI FRANCESCO ANTONIO
Docente	Francesco BUCCAFURRI

Docente	GIOIA FAILLA
Obiettivi	Conoscenza delle nozioni di base dell'Algebra, della Teoria dei numeri e della Geometria che risultano fondamentali nello sviluppo di protocolli crittografici. Conoscenza degli strumenti e delle tecniche proprie dell’Algebra, della teoria dei numeri e della Geometria per lo studio di protocolli crittografici. Capacità di comprendere ed utilizzare strumenti matematici adeguati per la risoluzione di problemi di Crittografia. Capacità di comunicare le conoscenze acquisite attraverso un linguaggio tecnico-scientifico adeguato.Conoscenze relative agli aspetti metodologico-operativi della crittografia, ai fini dell’interpretazione e descrizione di applicazioni nell’ambito dell’Ingegneria.
Programma	-Richiami sui numeri interi e sui campi finiti, aritmetica modulare, funzione di Eulero, teorema cinese del resto. Struttura di Z/pZ. Teorema di Gauss: esistenza delle radici primitive. (9cfu) - Primalità e fattorizzazione: conseguenze del Piccolo Teorema di Fermat, numeri pseudoprimi, alcuni test di primalità (Fermat, Miller-Rabin), metodo(p-1) di Pollard per la fattorizzazione. Cenni sulla complessità degli algoritmi.(10cfu) - Sistemi crittografici simmetrici e crittografia a chiave pubblica: RSA. Crittosistema di Diffie ed Hellman. Il problema del logaritmo discreto.(9cfu) - Curve ellittiche: equazione di Weierstrass, gruppo dei punti di una curva ellittica, curve ellittiche su campi finiti. Crittosistemi basati sulle curve ellittiche: scambio di chiavi di Diffie-Hellmann, protocollo di ElGamal.(10cfu) -Fattorizzazione con le curve ellittiche, test di primalità con le curve ellittiche.(10cfu)
Testi docente	1.N. Koblitz. A Course in Number Theory and Cryptography, Second Edition, Springer, 1994. 2. A. Languasco, A. Zaccagnini. Introduzione alla Crittografia, Ulrico Hoepli Editore, Milano, 2004. 3. A. Languasco, A Zaccagnini, Manuale di Crittografia, 2015, Hoepli Informatica.
Erogazione tradizionale	Sì
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	No
Valutazione prova scritta	Sì
Valutazione prova orale	Sì
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	No
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No

Erogazione	1000274 Teoria dei Grafi in Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni LM-27 BONANZINGA VITTORIA, FAILLA GIOIA
Docente	Vittoria BONANZINGA
Obiettivi	l corso si propone inoltre di fornire le conoscenze di base della teoria dei grafi: definizioni, connettività, grafi planari, colorazioni, flussi. Si propone inoltre di fornire gli strumenti e le tecniche proprie della teoria dei grafi per lo studio di problemi concreti, per la costruzione di modelli e per la ricerca di soluzioni a problemi decisionali.
Programma	Origini: problema dei ponti di Königsberg. Definizioni e concetti fondamentali: raggio, diametro, eccentricità, distanza pesata, ciclo, multigrafo, grafo completo, grafo bipartito, cammini, circuiti, connettività, componenti, punto di taglio. Grado. Teorema: In un grafo o multigrafo la somma dei gradi dei vertici è uguale a due volte il numero dei lati. (con dimostrazione). Collezione grafica. Collezione valida. Operazioni con i grafi. Prodotto cartesiano di due grafi. Isomorfismo tra grafi. Rappresentazione di grafi. Alberi. Grafi diretti. Cammini e circuiti euleriani. Problema di cammino minimo. Matrice di adiacenza. Matrice di incidenza. Alberi di copertura minimali. Circuito Hamiltoniano. Grafo euleriano. Grafo Hamiltoniano. Flussi. Teorema del massimo flusso e minimo taglio. Algoritmi: di Dijkstra, di Kruskal e di Prim. Applicazioni della teoria dei grafi ai trasporti, alle reti elettriche, alle reti di calcolatori per la distribuzione e l’immagazzinamento di informazioni.
Testi docente	W. D. Wallis, A Beginner’s Guide to Graph Theory, Second edition, Birkhäuser, 2007.
Erogazione tradizionale	No
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	No
Valutazione prova scritta	No
Valutazione prova orale	No
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	No
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No

Erogazione	1001186 CALCOLO NUMERICO in Ingegneria Informatica e dei sistemi per le Telecomunicazioni LM-27 COTRONEI MARIANTONIA
Docente	Mariantonia COTRONEI
Obiettivi	Il corso si propone di fornire le conoscenze di base relative ai principali metodi dell’algebra lineare numerica, dell’approssimazione di dati, dell’ottimizzazione numerica e di introdurre gli ambienti di calcolo scientifico Matlab e Octave. Gli obiettivi formativi del corso prevedono l’acquisizione di: capacità di costruire modelli numerici e di progettare algoritmi risolutivi; consapevolezza delle problematiche relative all’utilizzo del calcolatore per la risoluzione di problemi matematici; capacità di implementare algoritmi numerici sul calcolatore, realizzare test numerici e analizzare criticamente i risultati ottenuti. Le lezioni di teoria si svolgeranno con l'uso di slides e con spiegazioni dettagliate alla lavagna. Le lezioni pratiche si svolgeranno con l'ausilio dei PC presenti nelle Aule di Informatica. MODALITA' DI VALUTAZIONE L’esame prevede una prova pratica (da svolgersi utilizzando il proprio laptop o uno dei computer delle Aule di Informatica), e una prova orale. La prova pratica, della durata di 4 ore, ha lo scopo di verificare se lo studente ha sviluppato sia le competenze richieste che le capacità di applicare le conoscenze acquisite. Sarà somministrato un test con tre esercizi, che potranno prevedere l’implementazione in Matlab/Octave di un metodo numerico e/o la realizzazione di test numerici. A conclusione della prova lo studente elaborerà una breve sintesi scritta commentata relativa a quanto svolto/ottenuto. La prova si riterrà superata se lo studente implementa correttamente almeno 1 metodo e realizza almeno 1 test numerico con un’esauriente analisi critica dei risultati. La valutazione sarà effettuata usando una scala di giudizi, da “insufficiente” ad “ottimo”. La corrispondenza tra tali giudizi e il range dei voti in trentesimi è indicativamente la seguente: “ottimo” (29-30), “buono” (26-28), “discreto” (23-25), “sufficiente” (18-22), “insufficiente” (<18). La prova orale si svolgerà previo superamento della prova pratica (giudicata almeno “sufficiente”) e servirà ad accertare le conoscenze degli argomenti oggetto delle lezioni e specificati nel programma, la capacità di approfondimento e le abilità comunicative. Il voto nella prova orale sarà attribuito secondo il seguente criterio di valutazione: 29 - 30: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio 26 - 28: conoscenza completa degli argomenti, piena proprietà di linguaggio; 24 - 25: conoscenza degli argomenti con un buon grado di apprendimento, buona proprietà di linguaggio; 21 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti, ma scarsa padronanza degli stessi, sufficiente proprietà di linguaggio; 18 - 20: conoscenza di base degli argomenti principali, appena sufficiente proprietà di linguaggio; Insufficiente: scarsa conoscenza degli argomenti trattati durante il corso. La votazione finale terrà conto, in egual misura, sia del giudizio ottenuto nella prova pratica che della valutazione della prova orale. La lode sarà assegnata in caso di giudizio “ottimo” nella prova pratica e di voto uguale a 30 nella prova orale.
Programma	ARITMETICA FLOATING-POINT E ANALISI DEGLI ERRORI Rappresentazione dei numeri in un calcolatore. Precisione numerica. Aritmetica floatingpoint. Errori e loro propagazione. Condizionamento di un problema matematico. Stabilità di un algoritmo. SISTEMI DI EQUAZIONI LINEARI Richiami di calcolo matriciale. Analisi di stabilità per sistemi lineari. Numero di condizionamento di una matrice. Metodi diretti. Risoluzione di sistemi triangolari. Metodo di eliminazione di Gauss. Pivoting. Fattorizzazione LU. Metodi iterativi. Matrice di iterazione. Convergenza e rapidità di convergenza. Criteri d'arresto. Metodo di Richardson e del gradiente. APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI E DI DATI Interpolazione polinomiale. Polinomio interpolatore nella forma di Lagrange. Interpolazione trigonometrica e FFT. Effetto Runge. Interpolazione con funzioni spline. Spline lineari e cubiche. Approssimazione nel senso dei minimi quadrati. Sistemi sovradeterminati. OTTIMIZZAZIONE NUMERICA Ottimizzazione non vincolata. Metodi per funzioni monodimensionali: bisezione, Newton, di ricerca dicotomica, sezione aurea, interpolazione parabolica. Metodi di discesa: gradiente, Newton, quasi-Newton, gradiente coniugato. Cenni su metodi di ottimizzazione vincolata. INTRODUZIONE AL MATLAB Ambiente di calcolo scientifico Matlab: comandi principali, matrici, funzioni matematiche. Istruzioni per la grafica. Progettazione e sviluppo dei programmi. Implementazione di metodi numerici e analisi/validazione dei risultati su problemi test.
Testi docente	A. Quarteroni, F. Saleri, P. Gervasio. Calcolo Scientifico. Esercizi e problemi risolti con MATLAB e Octave, Springer.
Erogazione tradizionale	No
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	No
Valutazione prova scritta	No
Valutazione prova orale	No
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	No
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No

Docente	LUIGI BIBBO'
Obiettivi	L’insegnamento si propone di fornire una conoscenza di base, attraverso nozioni sui segnali biomedici(ECG, EMG), sulla strumentazione per impieghi biomedici, sulle metodologie di acquisizione ed elaborazioni di segnali biomedici, sui sensori ed i principi di trasduzione(sensori per analisi del movimento, trasduttori di spostamento, trasduttori capacitivi, trasduttori induttivi); analisi dei dati e metodi decisionali con cenni all’Intelligenza Artificiale, Realta’ Virtuale, elementi di sicurezza elettrica della strumentazione biomedica. La seconda parte del corso è dedicata alle nanobiotecnologie, si analizzeranno: le nano strutture e le tecniche di fabbricazione, i principali strumenti di caratterizzazione; si analizzeranno i metamateriali e le loro proprietà. Conoscenza e comprensione(Knowledge and understanding) Al termine del corso lo studente conosce gli aspetti tecnico-funzionali di circuiti e sistemi elettronici.Conosce il funzionamento dei principali dispositivi biomedicali. Conosce le principali problematiche tecnologiche in ambito medico-biologico.Conosce le caratteristiche dei biomateriali ed e´ in grado di valutare l´opportunita´ del loro utilizzo.Conosce gli aspetti fondamentali dei sistemi biologici ed e´ in grado di definire il loro modello attraverso l´applicazione delle metodologie esistenti. Capacita´ di applicare conoscenza e comprensione (Applying knowledge and understanding) Al superamento dell´esame lo studente e´ in grado di approfondire lo studio di problemi connessi con il funzionamento dei principali dispositivi biomedici. Proseguendo gli studi nell´ambito della laurea magistrale acquisira´ competenze che gli consentiranno di poter interagire con il personale sanitario. Le competenze acquisite nell´ambito delle discipline dell´area dell´informazione abbinate con le discipline caratteristiche dell´area biomedica lo renderanno uno specialista che potra´ facilmente inserisi in ambito bioingegneristico quali ad esempio: - societa´ di fabbricazione di circuiti elettrici e /o software per strumentazione biomedica - aziende ospedaliere per la gestione del parco tecnologico medicale - societa´ di informatica per la progettazione di sistema sanitario o telemedicina - responsabile di pianificazione ed organizzazione di Servizi Sanitari - attivita´ di ricerca su modelli di sistemi fisiologici, simulazione e controllo. Autonomia di giudizio (Making Judgements) Lo studente sa reperire, consultare le principali riviste tecniche del settore. Sa aggiornarsi su strumenti e tecniche nel campo dell´ingegneria biomedica e dell´informazione.E' in grado di riconoscere situazioni in cui applicare le competenze acquisite e distinguere il tipo di problema e proporre soluzioni adatte. Abilita´ comunicative( Communication Skills) Lo studente sa comunicare in forma scritta e orale in italiano ed in inglese. Sa redigere relazioni tecniche relative ad attivita´ svolte.E' in grado di interagire con interlocutori specialisti e non con adeguato linguaggio tecnico-scientifico. L'abilita' comunicativa e' valutata durante l'esame Capacita´ di apprendimento( Learning Skills) Lo studente e´ in grado di apprendere le novita´ tecniche di interesse dell´Ingegneria biomedica . Lo studente e´ in grado di approfondire le conoscenze acquisite e applicarle in maniera autonoma allo studio di nuove problematiche.E' in grado di intraprendere autonomamente studi di approfondimento su tematiche specifiche del suo corso di laurea.
Programma	Il corso prevede le seguenti unità didattiche: 1- Bioingegneria elettronica • Definizione • Area di attivita’ 2- Segnali biologici • Sorgenti • Classificazione 3-Strumentazione biomedica • Classificazione • Definizione e principali caratteristiche • Apparecchiature 4-Metodologie di acquisizione e elaborazione dei segnali biomedici • ECG • EMG • Bioimmagini 5- Sensori e Trasduttori • Classificazione • Parametrici caratteristici • Principi fisici utilizzati 6- Realtà Virtuale 7- Analisi dei dati e metodi decisionali • Informatica medica (biodati,biosegnali,bioimmagini,biofilmati) • Sistemi esperti e reti neurali 8- Sicurezza elettrica della strumentazione biomedica 9-Nanobiotecnologie • Definizione • Classificazione • Strutture 10-Strumenti di caratterizzazione 11-Metamateriali • Definizioni • Funzionalità e proprietà
Testi docente	The Biomedical Engineering Handbook, Joseph D. Bronzino Medical Instrumentation, J.G. Webster Handbook of Nanotechnology, Bharat Bhushan Editor, Springer Handbook of Nanomaterials, Bharat Bhushan Editor, Springer
Erogazione tradizionale	Sì
Erogazione a distanza	No
Frequenza obbligatoria	Sì
Valutazione prova scritta	No
Valutazione prova orale	Sì
Valutazione test attitudinale	No
Valutazione progetto	No
Valutazione tirocinio	No
Valutazione in itinere	No
Prova pratica	No