| 
        
       | 
      
      
                  
          
                  
        
          
  
    
      
	  
	      - Concetti fondamentali nell'ASI: modelli statistici, tipi di variabili,
            variabili principali e supplementari; 
    
        - Avanzamenti nuovi in corso, diverse metafore dell'ASI, stabilità
        di indici, estensione a nuovi tipi di variabili, regole d'eccezione, dualità
        (spazio di soggetti-spazio di regole), struttura metrica e topologica
        dello spazio dei soggetti indotti dal loro contributo o dalla loro tipicità,
        analisi vettoriale, logica paracoerente nell'ASI, etc.;
    
        - Comparazione critica dei procedimenti, dei modelli, delle rappresentazioni
        e dei risultati dell'ASI con altri metodi di analisi di dati (reticoli
        di Galois, reti Bayesiane, alberi di induzione, analisi fattoriale, etc.);
    
       -  Pratica con il software CHIC, gli sviluppi attuali ed attesi ;
   
        -  Applicazioni trattate dall'ASI e comparativamente con altri metodi,
        negli ambiti della didattica, delle scienze dell'educazione, della psicologia,
        della sociologia, dell'economia, della storia dell'arte, della biologia,
        della medicina, dell'archeologia, etc.; 
    
        - Presentazioni grafiche e numeriche dei risultati applicativi, aiuti
        all'interpretazione di questi risultati, ruoli rispettivi e critici dei
        tipi di variabili, delle variabili principali e supplementari scelte;
    
        -  Specificità della formazione con l'ASI : uso del software
        CHIC, interpretazione delle rappresentazioni grafiche (grafo implicativo
        ; albero della gerarchia coesiva) 
    
       -  Interesse dell'ASI per la valutazione di prove internazionali
   
       - Problematiche della didattica dell'ASI; 
 
        
     | 
   
 
  
 
  
    | 
       Sfida 1:  
      
        
          - Cono implicativo: come qualificare e quantificare le qualità
            complessive delle variabili principali, da un lato, e le variabili
            secondarie dall'altro nel rapporto del cono implicativo. Identificare
            le connessioni più coerenti con la parte superiore del cono
 
           
         
       
      Sfida 2:  
      
        
          - Data una rete di archi di un grafico implicativo originale che rappresenta
            un carattere dinamico in cui gli archi sono ponderati per i casi che
            soddisfano le regole. Studiare se è possibile costruire una
            metafora meccanica per un tale grafo.. 
 
         
       
      Sfida 3:  
      
        
          - Arricchire l'estensione a variabili continue si esempi autentici
            da elaborare e analizzare . 
 
         
       
      Sfida 4:  
      
        
          - Doppia analisi di un file di dati binari; prima con l'analisi implicativa
            e poi utilizzando un approccio Bayesiano.
 
         
       
      Sfida 5:  
      
        
          - Ricerca e di elaborazione del grado di omogeneità/eterogeneità
            interna di una popolazione complessiva di programmazione generale
            dei dati coerenti con una struttura implicativa/coesiva particolare
 
         
       
      Sfida 6:  
      
        
          - Data una variabile e le sue conseguenti b, c, d .... Da a =>
            b, a => c, a => d ... è possibile definire un legame
            sulla congiunzione di b, c, d ... a dire: a => (b e c e d e ..)?
 
         
       
	  Sfida 7:  
      
        
          - Stabilire come la logica sottostante al gruppo di continuità,
            la logica statistica implicativa LSI, dove si gestiscono le contraddizioni
            di tipo dialettico, sono logiche paracoerenti (o paraconsistente).
 
         
       
	  Sfida 8:  
      
        
          - La gerarchia coesiva sembra essere una metafora di sviluppo cognitivo
            dell'uomo. Non è vero, che può definirsi come una metafora
            di evoluzione in senso darwiniano?
 
         
       
	  Sfida 9:  
      
        
          - Definire una specifica nozione di densità di scansione di
            tutti i rapporti implicativi (regole). Lo studio si basa sulla soglia
            selezionata (es. 0.95, 0.8., ...) e qualifica la compattezza di un
            grafo implicativo da un rapporto tra il numero di regole e rappresentati
            per la soglia. Questo studio può suggerire il concetto di dimensione
            frattale di una curva.
 
         
       
   |  
 
         
       |