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Tesi e laurea

Per gli/le studenti del Corso di Laurea è attivo il Percorso formativo "base" per l'utilizzo delle risorse bibliotecarie: può essere utile consultarlo prima di iniziare la ricerca bibliografica per la stesura della tesi.

La prova finale consiste nella preparazione e nella discussione di una tesi individuale. 

Alla tesi magistrale sono assegnati 10 cfu.

La tesi è un elaborato originale che testimonia la padronanza delle conoscenze acquisite nel corso di studi e la capacità di sviluppare un lavoro di ricerca o di revisione e analisi critica della letteratura scientifica nell'ambito di riferimento scelto. L'elaborato è preparato sotto la supervisione di un relatore e valutato in un esame finale da una commissione nominata in accordo con il Regolamento di Dipartimento.

La supervisione può essere richiesta a tutti i docenti del corso di laurea.

Linee Guida Tesi LM Psicologia 

Tesi disponibili

Per evitare episodi di plagio, il Consiglio della ex Facoltà (leggi la delibera) ha deciso di prevedere una dichiarazione di assunzione di responsabilità dell'originalità del lavoro da parte del laureando. Tale dichiarazione dovrà essere firmata e consegnata alla Segreteria Studenti al momento della consegna della copia cartacea e/o ricevuta della tesi online.

Il reato di plagio è regolato dalla legge 19 aprile 1925, n. 475 e successive modifiche e integrazioni. All'accertata falsità dell'elaborato consegue la cancellazione del diploma di laurea.

Se per la redazione della tesi occorre svolgere delle attività in presenza presso Enti o Aziende esterne al Dipartimento di Psicologia è necessario compilare 2 moduli:

  • Modulo A da compilare a cura del Docente - relatore della tesi. Il modulo verrà in seguito trasmesso dallo studente via e-mail in Segreteria Studenti (che lo archivierà nel fascicolo personale dello studente).
  • Modulo B da compilare a cura del Docente - relatore della tesi. Il modulo, una volta firmato dalla Direttrice del Dipartimento, verrà inviato allo studente che si occuperà di farne avere una copia all'azienda.

I 2 moduli devono essere inviati via e-mail a didattica.psicologia@unito.it

Gli Studenti che svolgono una tesi presso Enti o Aziende estere devono prendere visione delle linee guida e delle indicazioni utili per acquisire consapevolezza circa i rischi correlati allo svolgimento di attività all'estero leggendo le pagine web disponibili ai link sotto indicati e devono inviare un'e-mail a jobplacement.psicologia@unito.it dichiarando di avere letto e compreso i contenuti:

È possibile richiedere una tesi con relatore/trice esterno al Dipartimento di Psicologia compilando il Modulo di autorizzazione.

Il modulo deve essere inviato a didattica.psicologia@unito.it per la firma del presidente del corso di laurea

Periodo

  • Sessione Straordinaria Anno Accademico 23/24

Come presentare la domanda

Documento da leggere:

Iter:

  1. Entro il 7 febbraio 2025, contatta il/la docente che desideri indicare come relatore/trice:
    Prima di iniziare la procedura di presentazione della domanda di laurea online, è necessario contattare il/la docente che desideri indicare come relatore/trice, per proporre un argomento, un titolo di tesi e per ricevere il suo consenso. Il contatto con il/la relatore/trice avviene nelle modalità indicate nelle Istruzioni compilazione domanda conseguimento titolo - Nuovo processo.

  2. Entro il 7 febbraio 2025, il/la relatore/trice prende in carico il/la laureando/a autorizzandolo/a a presentare domanda di laurea attraverso le modalità citate nelle istruzioni. Lo stato della domanda di presa in carico risulterà “Assegnata”.

  3. Dal 13 gennaio 2025 al 7 febbraio 2025, inoltra la domanda di laurea esclusivamente tramite la tua MyUnito (Segui le Istruzioni di compilazione della domanda per il conseguimento del titolo - Nuovo processo). Dopo la chiusura della procedura non sarà più possibile presentare domanda in alcun modo. Puoi sostenere gli esami entro l’ 8 febbraio 2025.
    Dopo aver compilato la domanda online, ma entro il 7 febbraio 2025, è necessario:

    • Effettuare il pagamento della tassa di laurea esclusivamente attraverso la procedura PagoPa. Non si deve caricare la ricevuta di pagamento nella procedura on line. Conserva la ricevuta di pagamento che può essere richiesta per eventuali verifiche.
    • Allegare la scansione del libretto universitario se possiedi la versione cartacea.
    • Richiedere il diploma di maturità originale, se lo avevi consegnato contestualmente all’immatricolazione, compilando il modulo di restituzione.
    • Rientrare in procedura e caricare il modulo di dichiarazione di autenticità relativa alla originalità del proprio elaborato finale (compilato e firmato). Per ulteriori informazioni vedi le linee guida.
    • Codice fiscale (fotocopia fronte/retro scansionata)
    • Novità: a partire da questa sessione l’indicazione del nominativo del correlatore non avverrà attraverso la pubblicazione di un modulo ma direttamente in procedura con l’inserimento del dato all’atto della presa in carico del relatore e/o della presentazione della domanda di laurea.
  4. Dal 14 gennaio 2025 ed entro e non oltre il 10 febbraio 2025 è obbligatorio caricare l’elaborato finale (il file della tesi) facendo riferimento alle Istruzioni compilazione domanda conseguimento titolo - Nuovo processo. Non si devono consegnare i volumi cartacei. Per la copertina e il frontespizio delle tesi: leggi le indicazioni riportate nella sezione "Frontespizio".

Al termine della procedura non è rilasciata nessuna ricevuta. La Segreteria Studenti verifica l'esito della procedura e in caso di anomalie il candidato è tempestivamente contattato.

Nota bene:
Solo per studenti/esse immatricolate/i fino all' a.a. 2013-2014
Entro il 7 febbraio 2025 consegna anche la documentazione del tirocinio curriculare inviando via posta il libretto di tirocinio al seguente indirizzo: Segreteria Studenti di Psicologia Via Santa Croce, 6 - 10123 Torino.

Rinuncia alla sessione di laurea

Gli/le studenti/esse che hanno presentato domanda di laurea e intendono rinunciare alla sessione devono obbligatoriamente presentare la richiesta di rinuncia alla Segreteria studenti attraverso l'Help Desk Direzione Didattica e Servizi per gli Studenti.

Chi rinuncia ad una sessione di laurea non è automaticamente iscritta/o alla sessione successiva: occorre presentare nuovamente la domanda per la sessione prescelta. Rimane valido il versamento effettuato in precedenza.

La copertina e il frontespizio della tesi di laurea dovranno essere redatte secondo le indicazioni pubblicate su Frontespizio e informazioni per la stampa della tesi
Le copie cartacee della tesi di laurea dei corsi di studio in psicologia dovranno avere la copertina di colore granata
Si ricorda inoltre che il frontespizio della tesi deve essere controfirmato dal relatore. La firma dovrà essere apposta sotto il nome e cognome del relatore.

Prima Sessione estiva 2023/2024
Periodo utile per la presentazione della documentazione richiesta:
dal 20 maggio 2024 al 14 giugno 2024
Discussione: dal 1°luglio 2024 al 12 luglio 2024

Sessione autunnale 2023/2024
Periodo utile per la presentazione della documentazione richiesta:
dal 9 settembre 2024 al 27 settembre 2024
Proclamazione: dal 4 novembre 2024 al 15 novembre 2024

Sessione straordinaria 2023/2024
Periodo utile per la presentazione della documentazione richiesta:
dall'8 gennaio 2025 al 7 febbraio 2025
Proclamazione: dal 3 marzo 2025 al 21 marzo 2025

Prima Sessione estiva 2024/2025
Periodo utile per la presentazione della documentazione richiesta:
dal 19 maggio 2025 al 13 giugno 2025
Proclamazione: dal 1°luglio 2025 al 18 luglio 2025

 

Il calendario delle discussioni di tesi è pubblicato nella sezione Didattica > Esame di laurea (Bacheca appelli di laurea, Università di UNITO).

  1. Coloro che si laureano entro la sessione straordinaria a.a. 2018-2019, avendo pagato la seconda rata del contributo onnicomprensivo unico relativa all’anno accademico 2019-2020, potranno utilizzare l’importo di tale rata per un’eventuale iscrizione ad altro corso di studio oppure ottenerne il rimborso, a condizione di non aver modificato il piano carriera nell’a.a. 2019-2020.
    Coloro che avranno modificato il piano carriera nell’a.a. 2019-2020, potranno laurearsi solo a partire dalla sessione anticipata dell’a.a. 2019-2020 (gennaio-aprile).
    Coloro che utilizzano la sessione di laurea gennaio-aprile come sessione anticipata dell’a.a. 2019-2020 sono tenuti al pagamento di tutte le rate della contribuzione relativa all’a.a. 2019-2020.
  2. Coloro che si iscrivono al primo anno di un corso di laurea magistrale hanno diritto al rimborso della seconda rata a.a. 2019-2020, a condizione che siano in possesso di tutti i seguenti requisiti:
    • abbiano conseguito il titolo di laurea triennale presso l’Università degli Studi di Torino nell’a.a. 2018-2019, in qualità di iscritti al terzo anno in corso, entro la prima sessione utile prevista dal Corso di Studi di appartenenza, con il voto di 110/110 e lode;
    • non abbiano ottenuto un’abbreviazione di carriera, a seguito di passaggio, trasferimento, iscrizione a seconda laurea o riconoscimento crediti carriere pregresse italiane ed estere (a seguito di decadenza, interruzione, rinuncia);
  3. Coloro che conseguono il titolo di laurea specialistico/magistrale o magistrale a ciclo unico presso l’Università degli Studi di Torino nell’a.a. 2019-2020, in qualità di iscritti all’ultimo anno, entro la prima sessione utile prevista dal Corso di Studi di appartenenza, con il voto di 110/110 e lode, hanno diritto al rimborso della seconda rata a condizione che siano in possesso di tutti i seguenti requisiti:
    • non abbiano ottenuto un’abbreviazione di carriera a seguito di passaggio, trasferimento, iscrizione a seconda laurea o riconoscimento crediti carriere pregresse italiane ed estere (a seguito di decadenza, interruzione, rinuncia);
    • siano stati iscritti per un numero di anni non superiore alla durata normale del corso.

Per informazioni consultare il Regolamento tasse e contributi pubblicato nella sezione tasse del portale d'Ateneo o rivolgersi alla Segreteria Studenti.

É attivo lo Sportello Metodologico, rivolto agli/alle studenti dei Corsi di Laurea Magistrali del Dipartimento di Psicologia (Psicologia clinica, Psicologia Criminologica e Forense, Psicologia del lavoro e dell’organizzazione e Scienze del Corpo e della Mente) con l’obiettivo di accompagnare e sostenere lo svolgimento della tesi di ricerca.

Gli/Le studenti avranno a disposizione 5 tutor che si collocano in differenti aree di competenza per il supporto metodologico.

  • Il Dott. Marco Viola e il Dott. Lorenzo Cena si occupano di supportare le tesi di ricerca quantitativa sociale/applicata.
    Email: m.viola@unito.it
    Email: lorenzo.cena@unito.it
  • La Dott.ssa Francesca Borghesi si occupa di supportare le tesi di ricerca sperimentale.
    Email: francesca.borghesi@unito.it
  • La Dott.ssa Annalisa Grandi si occupa di supportare le tesi di ricerca qualitativa.
    Email: annalisa.grandi@unito.it
  • La Dott.ssa Karina Tatu si occupa di supportare le tesi di ricerca quantitativa del Neuro-imaging.
    Email: monakarina.tatu@unito.it
  • La Dott.ssa Marzia Di Girolamo si occupa di supportare le tesi di ricerca nell’ambito dei principali metodi e strumenti per la valutazione e la diagnosi delle psicopatologie e della personalità.
    Email: marzia.digirolamo@unito.it

Per prenotare il supporto dei Tutor è possibile prendere appuntamento, previo consenso della/del relatrice/relatore, scrivendo un’email all’indirizzo istituzionale indicato. Gli incontri si svolgeranno presso i locali del Dipartimento di Psicologia, via Verdi 10.

Marco Viola è dottorando in Psicologia presso l’Università degli Studi di Torino, afferente all’area psicometrica con la Tutor Rosalba Rosato.
Ha svolto per due anni (A.A. 2021-22 e 2022-23) le esercitazioni di Statistica (STP) come tutor/esercitatore per gli studenti del triennio.
La sua formazione matematico-statistica potrà aiutare gli studenti nei modelli e nelle metodologie di analisi statistica (descrittiva e inferenziale) e nell’utilizzo dei principali software statistici di analisi dati (R, Jamovi, SPSS), in particolare su analisi quantitative.

  • Analisi descrittiva:
    media, moda, media, errore standard, deviazione standard, varianza, covarianza, curtosi, asimmetria, minimi, massimi, frequenze, barplot, boxplot, Q-Q plot
  • Analisi inferenziale:
    teoria di probabilità, variabili aleatorie, stima per punti o per intervalli, test di verifica d’ipotesi, intervalli di confidenza, test del Chi quadrato, K di Cohen, Q di Yule, regressione lineare, test sul coefficiente di correlazione, t-test, one-way Anova, Anova, rmAnova, SEM (EFA-CFA)

Lorenzo Cena è dottorando all’Università degli Studi di Torino, afferente all’area di Psicologia Sociale con tutor Michele Roccato. È laureato in Psicologia del Lavoro e del Benessere nelle Organizzazioni. È specializzato nei campi della psicologia sociale e psicologia politica.
Per il tutorato si occuperà di supportare i/le tesisti/e nelle loro analisi dei dati (su SPSS), nella progettazione e nella stesura della parte metodologica della tesi, con l’obiettivo di favorire l’apprendimento e l’autonomia dei/lle laureandi/e.  

  • Analisi descrittiva: media, deviazione standard, varianza, covarianza, frequenze, grafici, esplorazione dei dati e dei valori outlier.
  • Analisi inferenziale: test di verifica d’ipotesi, test del Chi quadrato, regressione lineare, differenza tra medie, t-test, ANOVA, analisi di moderazione e mediazione, analisi fattoriali, SEM, analisi della potenza.

Annalisa Grandi è dottoranda presso l'Università degli Studi di Torino, afferente all’area Psicologia del Lavoro, con tutor prof.ssa Lara Colombo. È laureata in Psicologia, CdS in Gestione delle Risorse Umane e Sviluppo Organizzativo, con una formazione post lauream in psicoterapia. Si occupa di diversi progetti di ricerca in tema di benessere organizzativo.
Attraverso il servizio di Sportello Metodologico fornirà supporto a laureandi e laureande che hanno scelto di lavorare su disegni di ricerca di natura qualitativa. Il supporto potrà riguardare una o più fasi della ricerca, a seconda delle singole esigenze (progettazione, raccolta dati, analisi dati, restituzione dati).

Francesca Borghesi è  dottoranda dell’Università di Torino, afferente all’area Psicometria con Tutor Prof. Pietro Cipresso. Si è laureata in Scienze del Corpo e della Mente. Si occupa di psicologia sperimentale ed in particolare dell’applicazione di modelli statistici lineari e non lineari nell'ambito dell’Affect Dynamics e Mental Flexibility. Svolge da due anni le esercitazioni di statistica per il triennio.
La sua expertise riguarda la costruzione e l’analisi di disegni sperimentali between, within e misti, considerando variabili psico-fisiologiche e con diversi software statistici (SPSS, Jamovi, R e MPLUS).
In particolare le competenze inerenti le analisi quantitative riguardano:

  • statistica inferenziale parametrica e non parametrica e analisi della potenza statistica
  • tecniche univariate e multivariate (differenza tra medie, analisi della varianza, analisi di regressione, analisi fattoriale)

Karina Tatu - PhD, presta attività lavorativa presso l’Università degli Studi di Torino - Laboratorio di Neuroimaging, via Verdi 10 e CNI RM3T Molinette. Collabora con il Gruppo Clinico Sperimentale di RM funzionale GCS-fMRI Osp. Koelliker.
Esperienza nell’utilizzo di protocolli MRI dedicati per lo studio del SNC in ambito clinico e sperimentale e nell’utilizzo di strumentazione tecnica specifica per acquisizioni dati fMRI. 

Competenze :  

  • acquisizione ed elaborazione dati RM strutturale e funzionale (task-fMRI, RS-fMRI, DTI-tractography, ASL-perfusion, DCS-perfusion, QSM, CSF-Flow, MR-Angiography); integrazione di dati morfologici, funzionali, trattografici e vascolari per neuronavigazione e planning pre-chirurgico; ricostruzione modelli 3D strutture anatomiche, attivazioni fMRI, fasci di sostanza bianca, strutture vascolari e lesioni.
  • analisi statistica di dati di neuroimaging strutturale e funzionale, analisi dei pattern di co- alterazione su dati meta-analitici e calcolo della propagazione delle alterazioni cerebrali in varie patologie; analisi dati MRI di singolo paziente e a livello di gruppo (es. GLM applicato ai dati fMRI, ICA, analisi DTI, trattografia deterministica e probabilistica, network-analysis, ALE, VBM)
  • analisi dati meta-analitici (VBM, fMRI) e studio della connettività cerebrale con tecniche
    avanzate di network analysis 
  • MRI Radiomics Analysis, Quantitative Susceptibility Mapping analysis
  • software neuroimaging: FSL, BrainVoyager XQ, TrackVis, Diffusion Toolkit, FreeSurfer, Matlab, 3D Slicer, GingerALE, QSM Toolbox, SPM, Quantib ® ND, IntelliSpace Portal - Neuro Applications (analisi di base, analisi avanzate dati MRI/CT e post-processing multi-modale avanzato : MR Diffusion, MR FiberTrack, MR IViewBOLD, MR T2* Neuro Perfusion, MR Spectro View, Advanced Vessel Analysis).

Marzia Di Girolamo – PhD. Lavora presso l’Università degli Studi di Torino come Tecnico della ricerca. Collabora con il gruppo Evidence-based Psychological Assessment (EPA) e ha svolto attività di formazione, di ricerca e di consulenza sia in ambito clinico che peritale.
Ambiti di competenza clinica:

  • Evidence-Based Psychological Assessment, ovvero il processo diagnostico basato su prove di efficacia, dall’impostazione della domanda diagnostica fino alla stesura della relazione.
  • Costruzione delle batterie diagnostiche sulla base dell’approccio multitratto-multimetodo.
  • Simulazione o dissimulazione delle condizioni sintomatologiche sia in ambito peritale che clinico.
  • Conoscenza dei principali modelli diagnostici: DSM-5, PDM-2, ICD-11, HiTOP, RDoC.

Competenze in ambito testistico:

  • Test narrativi self-report: MMPI-2, MMPI-2-RF, PAI, NEO-PI-3, PID 5, MCMI, BFI, TIPI, IOP-29, BIDR-6, SPECTRA.
  • Test narrativi informant-report: SWAP-200, SCID 5
  • Test di performance massima: WAIS-IV, Matrici di Raven, IOP-M, TOMM
  • Test di performance tipica: test di Rorschach metodo R-PAS, del quale è referente in Italia per la raccolta dei dati normativi e reviewer per l’acquisizione della proficiency.

Competenze metodologiche

  • Statistica inferenziale e descrittiva, parametrica e non parametrica: verifica di ipotesi, ampiezza campionaria, descrizione del campione, confronto fra medie, relazioni fra le variabili.
  • Misure di Validità: concorrente, predittiva, convergente, divergente, di contenuto, incrementale, efficienza diagnostica (Correlazione, CFA, EFA, regressione lineare e logistica, sensibilità e specificità).
  • Misure di Affidabilità: coerenza interna, affidabilità test-retest, affidabilità fra giudici, (Split-half, Alpha di Cronbach, Omega, Intraclass Correlation Coefficient, K di Cohen).

 

Ultimo aggiornamento: 22/11/2024 13:28

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