Gemelle si laureano insieme a Catania: il traguardo di Cristina e Beatrice

Due gemelle originarie di Enna e studente dell’Università di Catania hanno concluso insieme il loro percorso universitario all’Università di Catania, laureandosi alla magistrale in Ingegneria elettrica, elettronica e informatica. Le due ragazze, hanno coronato insieme il loro sogno

“La domanda che per cinque anni – dichiarano Beatrice e Cristina Gagliano – ci hanno posto i docenti durante gli esami, dopo aver visto la carta d’identità, e aver scoperto che siamo gemelle è stata sempre la stessa: se ci scambiavamo di identità. Poi ci guardavano meglio e notavano qualche piccola differenza e successivamente si tranquillizzavano anche perché sostenevamo l’esame una dopo l’altra per cui era impossibile scambiarci”.

“Non nascondiamo che sia stato un percorso veramente difficile, ma la nostra unione e la nostra determinazione sono state in grado di superarle – raccontano le due gemelle originarie di Gagliano Castelferrato in provincia di Enna -. All’interno dell’ambiente universitario ci siamo trovate abbastanza bene e grazie ai sacrifici e agli ottimi risultati ottenuti nel corso delle due carriere universitarie abbiamo potuto usufruire dei servizi dell’Ersu mensa e borsa di studio”.

“Un grande riconoscimento ai nostri docenti del Dipartimento di Ingegneria elettrica elettronica e informatica, siamo cresciute molto a livello personale, culturale e professionale grazie agli insegnamenti forniti – continuano -. Nonostante il periodo della pandemia, grazie alla didattica a distanza, abbiamo potuto proseguire il normale flusso di esami e lezioni. Siamo state supportate dai docenti in tutti i mesi di sperimentazione della tesi di laurea magistrale nonostante l’impossibilità di avere un contatto diretto a causa delle restrizioni per la pandemia”.

Beatrice Gagliano ha conseguito la laurea magistrale con una tesi dal titolo “IoT-based Token mediante Trustless Blockchain per la sostenibilità delle Smart Cities”, mentre Cristina su “Analisi previsionale dei dati pluviometrici mediante Machine Learning” con gli stessi relatori, i docenti Vincenzo Catania e Davide Patti.