2025

Destinatari: Docenti, ricercatori, assegnisti, dottorandi

Durata: 4 lezioni da 3 ore ciascuna, totale 12 ore

Obiettivi: Lo scopo del corso è fornire le conoscenze teoriche e competenze tecniche per la registrazione ed analisi di diversi indici psicofisiologici allo scopo di condurre un assessment psicofisiologico e di impostare e condurre protocolli di intervento basati sul bio- e neurofeedback. Nello specifico, il training sarà focalizzato sui seguenti indici: elettrocardiogramma (ECG), elettromiogramma (EMG), attività elettrodermica (EDA) e elettroencefalogramma (EEG).

Programma del corso:

Lezione 1:

Teoria:

Introduzione al biofeedback e al neurofeedback

Costruzione di un protocollo di biofeedback

Le principali applicazioni cliniche del biofeedback

L'assesment psicofisiologico

Esercitazione pratica:

Familiarizzazione con il setting e la strumentazione

Conduzione di un assesment psicofisiologico

Lezione 2:

Teoria:

L’elettrocardiogramma e il biofeedback della variabilità della frequenza cardiaca (heart rate variability, HRV)

La conduttanza cutanea e il biofeedback della conduttanza cutanea

Esercitazione pratica:

Conduzione di una sessione di HRV biofeedback

Conduzione di una sessione di biofeedback della conduttanza cutanea

Lezione 3:

Teoria:

L’elettromiogramma e il biofeedback dell’attività elettromiografica (EMG)

L’elettroencefalogramma (EEG) e il neurofeedback tramite EEG

Esercitazione pratica:

Conduzione di una sessione di biofeedback dell’EMG dei muscoli frontali

Conduzione di una sessione di neurofeedback tramite EEG

Lezione 4:

Verifica e consolidamento delle conoscenze e competenze: esercitazione su un caso clinico e conduzione di una sessione di biofeedback

Discussione e approfondimenti: spazio per domande, dubbi e confronto su tematiche specifiche

Valutazione del corso: feedback dei partecipanti

Materiale didattico fornito ai membri del Dipartimento di Psicologia Generale:

1) Una presentazione Power Point per ognuno dei 5 moduli.

2) Un documento contenente alcuni dei protocolli di intervento tramite bio- e neurofeedback più comunemente utilizzati. Ogni protocollo conterrà una breve descrizione del disturbo, gli strumenti di valutazione indicati (assessment integrato) e lo schema di intervento tramite bio- o neurofeedback. Per esempio:

- Protocollo di HRV biofeedback per il disturbo di panico;

- Protocollo di biofeedback della conduttanza cutanea per i disturbi d’ansia;

- Protocollo di EMG biofeedback per la cefalea muscolo-tensiva e per il dolore cronico;

- Protocollo di neurofeedback EEG del rapporto theta/beta per l’ADHD;

- Protocollo di neurofeedback EEG del ritmo sensori-motorio per la sindrome di Tourette.

Partecipanti: per garantire un apprendimento completo e personalizzato, il numero massimo di partecipanti è stato fissato a 5.

Note: È prevista la frequenza obbligatoria di almeno il 70% delle lezioni per il rilascio dell'attestato di partecipazione. L’attestato di partecipazione permette di avere le competenze per l’utilizzo della strumentazione Infiniti del DPG.

Prerequisiti: Non ci sono prerequisiti strettamente necessari. 
Avere qualche nozione di programmazione base e conoscere un minimo di Python aiuterà la comprensione dei concetti. 

Conoscenze e abilità da acquisire: 
• Comprendere la struttura e le funzionalità principali di OpenSesame 
• Progettare, costruire e testare esperimenti comportamentali in ambito psicologico e cognitivo 
• Gestire variabili, stimoli e risposte in modo efficiente 
• Integrare codice Python per personalizzazioni avanzate 
• Esportare e analizzare i dati raccolti

Modalità di esame: Nessun esame previsto 

Criteri di valutazione: --------------------------

Contenuti:
• Panoramica di base di Opensesame: cos’è e per cosa viene utilizzato, installazione e primi passi.
• Costruzione di un esperimento semplice: inserimento di due condizioni, uso dei loop, registrazione risposte.
• Stimoli visivi e gestione delle variabili: presentazione di stimoli visivi, gestione delle tempistiche, personalizzazione delle variabili all’interno del loop, feedback visivo e acustico
• Integrazione di Python base: introduzione degli oggetti ‘inline’, uso di codice per controllare il flusso sperimentale
• Esecuzione controllata e troubleshooting: verifica dei tempi di esecuzione, debug del codice
• Log dei dati: esportazione dei dati e successiva apertura 

Attività di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali e interattive.
Svolgimento di esercitazioni individuali con feedback da parte del docente.

Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Le slide, gli esercizi e ulteriori materiali saranno messi a disposizione sulla pagina Moodle del corso. 

Testi di riferimento: Le slide preparate dal Docente