Risorse umane, scienze del lavoro e innovazione

(A) Aspetti di base: Modelli per la rappresentazione e l’analisi di dati e di processi - Rappresentazione dell’informazione e concetti di base: introduzione alle Basi di Dati e ai Sistemi Informativi. - Modellazione dei processi organizzativi: Diagramma degli Stati. Reti di Petri. Esempi di analisi di processi e rappresentazione con editor grafico (yED). - Valutazione di prestazioni dei processi e sintesi di metriche (Key Performance Indicators): metodo di analisi di problemi, definizione di KPI ed ottimizzazione di processo, con esemplificazioni. - Tecniche avanzate di analisi dei dati per il Supporto alle Decisioni: Elementi basilari ed esempi di Machine Learning. - Modelli per l’interpretazione di dati transazionali: Grafi, Reti Sociali, Reti Associative. (B) Gestione Digitale delle Risorse Umane (e-HRM) - Introduzione alla digitalizzazione nella Gestione delle Risorse Umane (HRM) [T18 - Premessa, cap 1 (tutto)] Evoluzione del mondo digitale; lavoro digitale e impatto sulla forza lavoro; caratterizzazione di HRM digitale ed utilizzo nelle diverse funzioni HR; impatto sulle relazioni e sull’engagement. - HRM Strategica abilitata dalla tecnologia [T18 - cap 2 (tutto)] Trasformazione delle attività lavorative; nuove modalità di lavoro e “gig economy”; HR ed obiettivi aziendali; approccio strategico alla e-HRM; vantaggio competitivo. - Big data ed e-HRM [T18 - cap 5 (tutto)] Big data nella vita quotidiana e nel mondo del lavoro; alfabetizzazione sui big data; big data nella HRM e nelle sue diverse funzioni; costruzione di conoscenze dai big data. - Analisi di prestazioni di HR e relativi KPI [T18 - cap 6 (tutto)] Motivazione all’analisi di HR; KPI (metriche) per l’analisi delle HR e per il supporto alle decisioni; cruscotti per HR; sfide per la funzione HR. - Cloud Computing ed e-HRM [T18 - cap 7 (tutto)] Importanza del cloud computing nell’e-HRM; Incremento di efficienza ed efficacia per le funzioni HR; intensificazione delle relazioni con HR e sviluppo dei servizi; Outsourcing di servizi basati su cloud; Soluzioni IaaS, PaaS, SaaS. - Social media ed e-HRM [T18 - cap 8 (tutto)] Evoluzione dei Social Media; Opportunità e sfide nell’uso dei Social Media per funzioni HR; Esempi di utilizzo nelle diverse funzioni. - Gamification ed e-HRM [T18 - cap 9 (tutto)] Caratterizzazione della Gamification; Gamification Operativa e Strategica. - Gestione elettronica dei talenti (eTM) [T18 - cap 10 (tutto)] Gestione dei talenti in rapporto alle normali funzioni HRM dedicate a tutti i dipendenti; Diversificazione nell’uso di risorse; Supporto di IT per individuazione, sviluppo e ritenzione di talenti. - Sicurezza dei dati e Privacy in e-HRM [T18 - cap 15 (prima parte)] Introduzione; Importanza crescente della sicurezza delle informazioni; Sistemi di Gestione della Sicurezza delle Informazioni (ISMS).

1. Aspetti fondamentali relativi alla organizzazione del lavoro e delle risorse umane. 2. Utilizzo basilare di un computer e di applicazioni per l’automazione di ufficio.

(A) Aspetti di base: Modelli per la rappresentazione e l’analisi di dati e di processi: [N23] Umberto Nanni, materiale distribuito (2023): Slide dalle lezioni, Esercizi proposti e svolti. (B) Gestione Digitale delle Risorse Umane (e-HRM): [T18] Mohan Thite (ed), e-HRM - Digital Approaches, Directions & Applications (Routledge, 2018). ISBN: 9781138043978.

Il modello didattico prevalente è la lezione frontale (in presenza e/o a distanza) avente come obiettivo il trasferimento dei principali concetti relativi a: 1. rappresentazione dell'informazione, sistemi informativi e loro supporto nelle organizzazioni; 2. analisi di problemi rilevanti con riferimento alla gestione delle risorse umane; 3. soluzioni tecnologiche per i problemi proposti. Gli aspetti metodologici (progetto) sono accompagnati da esempi sviluppati da zero che portano alla discussione di alternative con gli allievi. Le esercitazioni sono illustrate progressivamente, richiedendo agli studenti di sviluppare la loro soluzione contestualmente, con la possibilità di interagire in qualunque momento con il docente.

La frequenza è facoltativa anche se fortemente consigliata.

Obiettivo della prova La prova d’esame ha un duplice obiettivo: 1. valutare le conoscenze dello studente relative alle diverse parti del programma, 2. verificare la sua capacità di mettere in pratica le conoscenze metodologiche acquisite. Questa seconda parte consiste nell’affrontare un problema progettuale tratto da un contesto realistico, ed impostandone, attraverso l’utilizzo di tecnologie e metodi impartiti a lezione: la formulazione e gli obiettivi, l’analisi, la sua soluzione. Modalità di esame A. Prova orale; B. Discussione di un progetto. A. Nella prova orale vengono poste domande sul programma didattico erogato in aula e può richiedere la discussione di alcune situazioni nelle quali occorre fare ricorso alle tecniche e alle conoscenze acquisite. La prova orale permette di valutare conoscenza e comprensione individuali, e capacità di integrare tra loro le conoscenze acquisite nei diversi ambiti coperti dal programma. B. Il project work prevede un lavoro individuale o in un piccolo gruppo, che richiede di produrre: (1) la stesura di un documento di specifica, analisi e progetto di un caso di studio e (2) una parte sperimentale. La consegna della relazione e la presentazione richiedono a ciascuno studente di esporre una parte del progetto, illustrando su computer gli aspetti sperimentali. Tale presentazione consente di valutare abilità di comunicazione, capacità di applicare modelli e metodi, autonomia di giudizio, capacità di team-working degli studenti e la capacità di sfruttare tecnologie digitali per supportare l’analisi e la soluzione di problemi nel contesto HR. Valutazione finale La valutazione dello studente sarà basata sulle due parti adottando i seguenti pesi: 1. Prova orale - peso: 2/3 2. Project work - peso: 1/3

Luca Allulli, Umberto Nanni. Fondamenti di basi di dati. Teoria, metodo ed esercizi. Hoepli, 2017. Franca Cantoni, Gianluigi Mangia (ed.). Human Resource Management and Digitalization. Routledge, 2019.

Il modello didattico prevalente è la lezione frontale (in presenza) avente come obiettivo il trasferimento dei principali concetti relativi a: 1. rappresentazione dell'informazione, sistemi informativi e loro supporto nelle organizzazioni; 2. analisi di problemi rilevanti con riferimento alla gestione delle risorse umane; 3. soluzioni tecnologiche per i problemi proposti. Gli aspetti metodologici (progetto) sono accompagnati da esempi sviluppati da zero che portano alla discussione di alternative con gli allievi. In alcuni casi è richiesto l'uso dell'elaboratore per utilizzare applicazioni per modellazioni grafiche.

(A) Aspetti di base: Modelli per la rappresentazione e l’analisi di dati e di processi - Rappresentazione dell’informazione e concetti di base: introduzione alle Basi di Dati e ai Sistemi Informativi. - Modellazione dei processi organizzativi: Diagramma degli Stati. Reti di Petri. Esempi di analisi di processi e rappresentazione con editor grafico (yED). - Valutazione di prestazioni dei processi e sintesi di metriche (Key Performance Indicators): metodo di analisi di problemi, definizione di KPI ed ottimizzazione di processo, con esemplificazioni. - Tecniche avanzate di analisi dei dati per il Supporto alle Decisioni: Elementi basilari ed esempi di Machine Learning. - Modelli per l’interpretazione di dati transazionali: Grafi, Reti Sociali, Reti Associative. (B) Gestione Digitale delle Risorse Umane (e-HRM) - Introduzione alla digitalizzazione nella Gestione delle Risorse Umane (HRM) [T18 - Premessa, cap 1 (tutto)] Evoluzione del mondo digitale; lavoro digitale e impatto sulla forza lavoro; caratterizzazione di HRM digitale ed utilizzo nelle diverse funzioni HR; impatto sulle relazioni e sull’engagement. - HRM Strategica abilitata dalla tecnologia [T18 - cap 2 (tutto)] Trasformazione delle attività lavorative; nuove modalità di lavoro e “gig economy”; HR ed obiettivi aziendali; approccio strategico alla e-HRM; vantaggio competitivo. - Big data ed e-HRM [T18 - cap 5 (tutto)] Big data nella vita quotidiana e nel mondo del lavoro; alfabetizzazione sui big data; big data nella HRM e nelle sue diverse funzioni; costruzione di conoscenze dai big data. - Analisi di prestazioni di HR e relativi KPI [T18 - cap 6 (tutto)] Motivazione all’analisi di HR; KPI (metriche) per l’analisi delle HR e per il supporto alle decisioni; cruscotti per HR; sfide per la funzione HR. - Cloud Computing ed e-HRM [T18 - cap 7 (tutto)] Importanza del cloud computing nell’e-HRM; Incremento di efficienza ed efficacia per le funzioni HR; intensificazione delle relazioni con HR e sviluppo dei servizi; Outsourcing di servizi basati su cloud; Soluzioni IaaS, PaaS, SaaS. - Social media ed e-HRM [T18 - cap 8 (tutto)] Evoluzione dei Social Media; Opportunità e sfide nell’uso dei Social Media per funzioni HR; Esempi di utilizzo nelle diverse funzioni. - Gamification ed e-HRM [T18 - cap 9 (tutto)] Caratterizzazione della Gamification; Gamification Operativa e Strategica. - Gestione elettronica dei talenti (eTM) [T18 - cap 10 (tutto)] Gestione dei talenti in rapporto alle normali funzioni HRM dedicate a tutti i dipendenti; Diversificazione nell’uso di risorse; Supporto di IT per individuazione, sviluppo e ritenzione di talenti. - Sicurezza dei dati e Privacy in e-HRM [T18 - cap 15 (prima parte)] Introduzione; Importanza crescente della sicurezza delle informazioni; Sistemi di Gestione della Sicurezza delle Informazioni (ISMS).

1. Aspetti fondamentali relativi alla organizzazione del lavoro e delle risorse umane. 2. Utilizzo basilare di un computer e di applicazioni per l’automazione di ufficio.

(A) Aspetti di base: Modelli per la rappresentazione e l’analisi di dati e di processi: [N23] Umberto Nanni, materiale distribuito (2023): Slide dalle lezioni, Esercizi proposti e svolti. (B) Gestione Digitale delle Risorse Umane (e-HRM): [T18] Mohan Thite (ed), e-HRM - Digital Approaches, Directions & Applications (Routledge, 2018). ISBN: 9781138043978.

Il modello didattico prevalente è la lezione frontale (in presenza e/o a distanza) avente come obiettivo il trasferimento dei principali concetti relativi a: 1. rappresentazione dell'informazione, sistemi informativi e loro supporto nelle organizzazioni; 2. analisi di problemi rilevanti con riferimento alla gestione delle risorse umane; 3. soluzioni tecnologiche per i problemi proposti. Gli aspetti metodologici (progetto) sono accompagnati da esempi sviluppati da zero che portano alla discussione di alternative con gli allievi. Le esercitazioni sono illustrate progressivamente, richiedendo agli studenti di sviluppare la loro soluzione contestualmente, con la possibilità di interagire in qualunque momento con il docente.

La frequenza è facoltativa anche se fortemente consigliata.

Obiettivo della prova La prova d’esame ha un duplice obiettivo: 1. valutare le conoscenze dello studente relative alle diverse parti del programma, 2. verificare la sua capacità di mettere in pratica le conoscenze metodologiche acquisite. Questa seconda parte consiste nell’affrontare un problema progettuale tratto da un contesto realistico, ed impostandone, attraverso l’utilizzo di tecnologie e metodi impartiti a lezione: la formulazione e gli obiettivi, l’analisi, la sua soluzione. Modalità di esame A. Prova orale; B. Discussione di un progetto. A. Nella prova orale vengono poste domande sul programma didattico erogato in aula e può richiedere la discussione di alcune situazioni nelle quali occorre fare ricorso alle tecniche e alle conoscenze acquisite. La prova orale permette di valutare conoscenza e comprensione individuali, e capacità di integrare tra loro le conoscenze acquisite nei diversi ambiti coperti dal programma. B. Il project work prevede un lavoro individuale o in un piccolo gruppo, che richiede di produrre: (1) la stesura di un documento di specifica, analisi e progetto di un caso di studio e (2) una parte sperimentale. La consegna della relazione e la presentazione richiedono a ciascuno studente di esporre una parte del progetto, illustrando su computer gli aspetti sperimentali. Tale presentazione consente di valutare abilità di comunicazione, capacità di applicare modelli e metodi, autonomia di giudizio, capacità di team-working degli studenti e la capacità di sfruttare tecnologie digitali per supportare l’analisi e la soluzione di problemi nel contesto HR. Valutazione finale La valutazione dello studente sarà basata sulle due parti adottando i seguenti pesi: 1. Prova orale - peso: 2/3 2. Project work - peso: 1/3

Luca Allulli, Umberto Nanni. Fondamenti di basi di dati. Teoria, metodo ed esercizi. Hoepli, 2017. Franca Cantoni, Gianluigi Mangia (ed.). Human Resource Management and Digitalization. Routledge, 2019.

Il modello didattico prevalente è la lezione frontale (in presenza) avente come obiettivo il trasferimento dei principali concetti relativi a: 1. rappresentazione dell'informazione, sistemi informativi e loro supporto nelle organizzazioni; 2. analisi di problemi rilevanti con riferimento alla gestione delle risorse umane; 3. soluzioni tecnologiche per i problemi proposti. Gli aspetti metodologici (progetto) sono accompagnati da esempi sviluppati da zero che portano alla discussione di alternative con gli allievi. In alcuni casi è richiesto l'uso dell'elaboratore per utilizzare applicazioni per modellazioni grafiche.