Il laboratorio è il primo insegnamento della complessiva struttura didattica di Informatica Giuridica del corso di laurea magistrale a ciclo unico in Giurisprudenza della LUISS, che si compone di cinque laboratori propedeutici ed un corso distribuiti sui primi tre anni. Tali insegnamenti costituiscono un percorso unitario e progressivo secondo un itinerario logico studiato al fine di implementare la sensibilità dello studente per la reciproca interazione fra l’informatica ed il diritto. L’intento è quello di formare un giurista realmente pronto ad affrontare le sfide legali della dimensione digitale, sempre più pervasiva e trasversale in ogni settore professionale, e delle applicazioni informatiche nell’ambito legale. A tal fine lo studente dovrà acquisire conoscenze anche puramente tecniche ed informatiche per comprendere a fondo i fenomeni tecnologici dei quali potrà essergli/le richiesto di valutare risvolti ed effetti giuridici. È questo un obiettivo strategico che il Dipartimento di Giurisprudenza si è prefisso, non potendosi contemplare la figura di un giurista che oggi non possieda piena dimestichezza anche degli strumenti digitali e non sappia analizzare l’impatto delle applicazioni tecnologiche più dirompenti sulla società, sul diritto, sui mercati e sulle istituzioni a livello globale. L’innovazione travolgente ed incentivata dalle politiche pubbliche nazionali ed europee esige figure professionali versatili, capaci di applicare le categorie tradizionali del diritto a fenomeni tecnologici inediti, o addirittura di costruirne di nuove meglio in grado di regolare il presente. Per far ciò si richiede una comprensione dell’architettura di base delle reti, nonché dei linguaggi della matematica e della logica degli algoritmi, per poterli quindi leggere nelle forme del diritto. Il Laboratorio di Linguaggio e logica delle macchine, nello specifico, vuole costituire il fondamento di tali complesse conoscenze, fornendo il vocabolario, la grammatica e la sintassi del pensiero computazionale, della programmazione e del coding e della crittografia.

Conoscenza e capacità di comprensione: raggiungere la conoscenza di alcuni argomenti d'avanguardia nel campo di studio con il supporto didattico appropriato, comprensione elementare dei linguaggi di programmazione e conoscenza dell'architettura e delle reti dei computer. Conoscenza e comprensione applicate: capacità di utilizzare il coding di base per ottenere risultati efficaci. Autonomia di giudizio: raccogliere e interpretare informazioni e dati rilevanti. Abilità comunicative: comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni. Capacità di apprendere: aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere gli studi successivi con un elevato grado di autonomia.

I. Logica e pensiero computazionale II. Linguaggi di programmazione e coding III. Architettura hardware e software IV. Protezione del dato e sicurezza dell’informazione

Il materiale didattico è costituito dal contenuto delle lezioni impartite dal docente, relative dispense e altri materiali condivisi su Luiss Learn. Letture consigliate: G.D’Acquisto, M. Naldi, Big Data e privacy by Design, Giappichelli G.D’Acquisto, D.Benedetti, L.Nobile, Innovazione tecnologica per umanisti, Giappichelli Jake VanderPlas, A Whirlwind Tour of Python, ed. O'Reilly Dennis Curtin, Kim Foley, Kunal Sen, Cathy Morin, Agostino Marengo e Alessandro Pagano, Informatica di base, McGraw-Hill

Apprendimento: lezioni frontali, podcast e quiz online Pratica: ospiti esperti e simulazioni di coding Indagine: analisi di idee e informazioni fra una gamma di materiali e risorse, utilizzando metodi convenzionali per raccogliere e analizzare dati e confrontare testi Collaborazione: lavori in piccoli gruppi, discussione dei risultati altrui e proposta di risultati comuni Discussione: seminari, discussioni di gruppo in classe, forum online e discussioni sincrone e asincrone Produzione: saggi, relazioni, presentazioni e blog

Il voto finale, espresso in 30/trentesimi deriverà dalla valutazione delle seguenti voci per la rispettiva quota percentuale 20% frequenza 10% partecipazione attiva in aula 50% valutazioni delle prove intermedie 20% esame finale (scritto e orale) N.B. Il voto conseguito all’esito dell’esame del presente Laboratorio parteciperà per 1/7 al voto finale che sarà attribuito all’esito dell’esame del corso di Macchine intelligenti e diritto (MID1) e che rientra regolarmente nella media curriculare dello studente.

La valutazione sarà basata su una prova scritta e orale. Il 50% della valutazione verrà data parte di teoria, il 50% della valutazione verrà dato dalla parte pratica.