Il progetto "Scrivere Come Risorsa Professionale nella Svizzera Italiana": aspetti linguistici quantitativi e qualitativi delle tesi di laurea nella Scuola Universitaria Professionale della Svizzera italiana

In questo contributo viene introdotto il progetto Scrivere Come Risorsa Professionale nella Svizzera italiana (SCRiPSIt), promosso dal Dipartimento formazione e apprendimento (DFA) della Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI). Il progetto si propone di identificare le difficoltà e gli errori più ricorrenti nella scrittura delle tesi di laurea in lingua italiana degli studenti di tre dipartimenti della SUPSI (Dipartimento Formazione e Apprendimento, Dipartimento Tecnologie Innovative, Dipartimento Economia Aziendale, Sanità e Sociale) e di una scuola affiliata (Accademia Teatro Dimitri), con l’obiettivo di migliorarne la qualità linguistica e formale. Dopo una descrizione degli obiettivi e dello stato attuale di realizzazione del corpus, ci si sofferma sull’illustrazione dei software impiegati per l’analisi automatica, sui primi esiti dell’analisi relativa al lessico e sulle potenzialità dell’impiego della pipeline Tint. I risultati del progetto consentiranno di attivare corsi specifici dedicati alla scrittura delle tesi di laurea e più in generale alla scrittura di tipo funzionale e professionale, con applicazione potenzialmente estesa a tutti i dipartimenti della SUPSI e alle scuole affiliate.

This paper describes the highlights of Project SCRiPSIt (Writing as a Professional Resource in Southern Switzerland), led by the Department of Teaching and Learning of the University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland (SUPSI). Located in the largest Italian-speaking population centre outside of Italy, SUPSI is a heterogeneous higher-learning institution with a strong emphasis on professional development. Project SCRiPSIt investigates a relatively large corpus of SUPSI bachelor’s theses by bringing together a heterogeneous research team featuring a combination of qualitative and quantitative research expertise in linguistics as well as in automated text processing. After a description of the key project objectives, we present an overview of the current state of the corpus and of the text-processing pipeline, along with some preliminary results.