Scienze aziendali

Modulo 1 - Gamification ed apprendimento esperenziale Modulo 2 - Linguaggio base della finanza: tempo, rischio e valore Modulo 3 - L'impresa come giocatore Modulo 4 - I mercati come ambienti di gioco Modulo 5 - Costruzione del "Finance Game" (design e sviluppo se in possesso delle capacità) Modulo 6 - Presentazione e torneo finale

Non sono richieste conoscenze pregresse specifiche di finanza o programmazione. Il laboratorio è concepito come corso introduttivo e sperimentale, destinato a studenti del primo anno. Sono tuttavia consigliate le seguenti competenze di base: 1. Competenze logico-matematiche di base Capacità di comprendere e applicare semplici formule algebriche e percentuali. Nozioni elementari di statistica descrittiva (media, scostamenti, probabilità). Comprensione del concetto di funzione e rappresentazione grafica (es. rendimento nel tempo). 2. Competenze digitali di base Utilizzo di fogli di calcolo (Excel o Google Sheets) per calcolare, rappresentare e confrontare dati. Familiarità con la navigazione e la ricerca online di dati economici o finanziari. 3. Curiosità verso il linguaggio della finanza Interesse per il comportamento economico di imprese, mercati e istituzioni. Attitudine alla sperimentazione e alla partecipazione attiva in contesti di simulazione o gioco. 4. (Facoltativo ma utile) Introduzione alla programmazione Conoscenza elementare di Python o disponibilità ad apprendere i fondamenti durante il corso. Comprensione dei concetti di variabile, input/output, ciclo e condizione, che saranno illustrati in modo guidato. --- Nota per il piano didattico: Il laboratorio è strutturato in modo che anche studenti senza esperienza informatica o economica possano comprendere i meccanismi fondamentali attraverso giochi, esercitazioni e simulazioni.

Shiller, R. – Finance and the Good Society. McGonigal, J. – Reality is Broken: Why Games Make Us Better. Zichermann, G. & Cunningham, C. – Gamification by Design.

In presenza.

Attività e peso relativo Partecipazione attiva e riflessioni sui game: 30% Mini-progetto di gruppo “Finance Game” (design + codice Python): 40% Discussione report individuale riflessivo (analisi economica del proprio gioco): 30%

Lezioni interattive, esercitazioni pratiche, lavori di gruppo e simulazioni digitali. Si utilizzeranno strumenti semplici (Excel, Python, Dash/Streamlit) per favorire l’apprendimento esperienziale. Ogni modulo prevede un momento di debriefing per collegare esperienza e teoria.