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didattica
Insegnamenti nei corsi di laurea magistrale in Linguistics, Speech & Language Processing e Multilingualism dell’Università di Costanza.
semestre estivo 2027
Advanced Statistics
Il seguito di Statistics. Si parte da un ripasso dei modelli lineari e misti, si passa a grafici onesti e pronti per la pubblicazione con ggplot2, e si arriva ai modelli additivi generalizzati (misti) per curve come le traiettorie formantiche e la dilatazione pupillare, con dati simulati e una lezione pratica. Seguono due lezioni sulle random forest, una teorica e una pratica, poi una lezione sull’analisi della potenza tramite simulazione, con simr, e sul perché la potenza post hoc non è informativa. Le lezioni successive tratteranno analisi fattoriale e analisi dei cluster. Le slide (in inglese) sono file HTML autonomi: clicca su una lezione per aprirle.
- 01–05 Modelli, grafici e curve
- 06–10 Random forest, potenza e metodi multivariati
- 01 Statistics refresher Linear models, interactions and mixed models
- 02 Figures for publication Honest, accessible and ready for print
- 03 Generalised additive models Modelling curves with smooth terms
- 04 Generalised additive mixed models Random smooths, autocorrelation and non-linear interactions
- 05 GAMMs in practice A guided analysis of pupil curves
- 06 Random forests Trees, forests and variable importance
- 07 Random forests in practice A guided analysis of accent features
- 08 Power analysis Planning sample sizes by simulation
-
09 Factor analysis Latent variables behind many measures in preparazione
-
10 Cluster analysis Finding groups in data in preparazione
semestre invernale 2027/28
Introduction to Forensic Speech Science
Un’introduzione alla fonetica forense: profilazione e confronto tra parlanti, testimonianze uditive, autenticazione e miglioramento delle registrazioni, trascrizione, analisi linguistica nelle procedure d’asilo, linguaggio negli interrogatori di polizia e nei tribunali, analisi dell’autorialità e ruolo dei periti. Le lezioni seguono i capitoli di Leemann, Perkins, Sullivan Buker & Foulkes (2024), An Introduction to Forensic Phonetics and Forensic Linguistics, con casi tratti dal libro e dati simulati. Le ultime due lezioni sono esercitazioni con Praat sulle registrazioni degli studenti. Le slide sono in inglese: clicca su una lezione per aprirle.
- 01 Course introduction Forensic phonetics, forensic linguistics, and this course
- 02 Phonetic analysis Segments, prosody and acoustic measurement
- 03 Speaker profiling What a voice can and cannot tell us
- 04 Speaker comparison Methods, evidence and conclusions
- 05 Earwitness evidence Voice recognition and voice parades
- 06 Authentication, enhancement and speech content Is the recording genuine, and what was said?
- 07 Linguistic analysis in the asylum procedure Where did this speaker grow up?
- 08 Language in the legal process From the police caution to the courtroom
- 09 Authorship analysis Profiling and comparing the writers of texts
- 10 Expert witnesses Reports, courts and legal systems
- 11 Praat practical 1 Measuring your own voice
- 12 Praat practical 2 Casework with the class recordings
semestre invernale 2026/27
Statistics
Un’introduzione all’analisi dei dati in R: dal tidyverse e dalla statistica descrittiva alla regressione lineare, alle interazioni, ai test di significatività, ai modelli misti e alla regressione logistica a effetti misti. Le lezioni seguono la struttura di Winter (2019), Statistics for Linguists: An Introduction Using R, con esempi e dataset nuovi. Le slide di ogni lezione (in inglese) sono un file HTML autonomo: clicca su una lezione per aprirle.
- 01–03 R, dati e statistica descrittiva
- 04–08 Il modello lineare
- 09–13 Inferenza e modelli misti
- 01 Course introduction Organisation, R and RStudio, and first steps in R
- 02 Data wrangling Reading and wrangling data with the {tidyverse}
- 03 Descriptive statistics Describing distributions: centre and spread
- 04 Linear models Intercepts, slopes and residuals
- 05 Transformations Centering, standardising, correlation and logarithms
- 06 Multiple regression More than one continuous predictor
- 07 Categorical predictors Treatment coding, sum coding and factors
- 08 Interactions When the effect of one predictor depends on another
- 09 Significance testing Effect sizes, standard errors, confidence intervals and p-values
- 10 Mixed models 1 A conceptual introduction
- 11 Mixed models 2 Fitting, testing and troubleshooting
-
12
Mixed logistic regression
Binary outcomes with
glmer() - 13 Power and model building p-values, power, uncertainty and building models
Insegnamenti
- Statistics (dal 2021, ogni semestre): R, regressione lineare, modelli lineari misti, regressione logistica, analisi di dati sperimentali.
- Advanced Statistics (dal 2021): modelli non lineari (GAMM), analisi dei cluster, analisi fattoriale, random forest.
- Pupillometry (2026, con Yining Yan): corso pratico di pupillometria per compiti cognitivi e linguistici.
- Introduction to Forensic Speech Science (2023, 2025): analisi fonetica per la comparazione vocale e il profilo del parlante.
- Eye-tracking and Pupillometry (2024, con la Dr. Ilaria Venagli): entrambi i metodi applicati allo studio del linguaggio, con un taglio pratico.
Valutazioni dei corsi
Il grafico mostra il Lehr-Lern-Index del mio corso di Statistics; la finestra mostra, uno alla volta, una selezione di commenti positivi tratti dalle valutazioni dei miei corsi e workshop, citati testualmente in lingua originale.
Medie tratte dai report evasys (scala da 1 = trifft zu, valore migliore, a 5 = trifft nicht zu). Barre di errore: ±1 errore standard; n = numero di questionari. ★ Mittelbau Teaching Award 2024.
mostra i dati in tabella
| Semestre | n | LLI | DS |
|---|---|---|---|
| WS 2023/24 | 6 | 1,83 | 1,28 |
| SoSe 2024 ★ | 19 | 1,22 | 0,38 |
| WS 2024/25 | 16 | 1,44 | 0,66 |
| SoSe 2025 | 13 | 2,06 | 1,06 |
| WS 2025/26 | 12 | 1,35 | 0,55 |
| SoSe 2026 | 9 | 1,40 | 0,58 |
Traduzione:
Statistics, 2022