Università: l’IA dimezza l’abbandono degli studi, ecco come

L’intelligenza artificiale sta emergendo come un validissimo strumento nel panorama dell’istruzione superiore, contribuendo in maniera sostanziale alla riduzione del tasso di abbandono universitario. Un esempio lampante di questo successo è rappresentato dal Politecnico di Milano, dove l’implementazione di modelli di previsione basati sull’IA ha determinato un calo del 50% degli abbandoni negli ultimi tre anni. Questo risultato non solo dimostra la validità dell’IA, ma sottolinea anche l’importanza di un approccio dinamico e personalizzato nel sostenere gli studenti nel loro percorso accademico.

Analisi dei Fattori di Rischio: Uno Studio Approfondito

Il Politecnico di Milano ha realizzato una ricerca approfondita su un gruppo di oltre 110.000 studenti immatricolati tra il 2010 e il 2019, con lo scopo di individuare le principali cause di interruzione degli studi universitari. Tramite l’analisi di circa 10 milioni di dati, relativi a risultati scolastici, prenotazione agli esami e altre variabili importanti, sono stati sviluppati modelli di apprendimento automatico capaci di anticipare con largo anticipo i segnali di un potenziale abbandono.

I risultati della ricerca hanno messo in luce come i risultati accademici iniziali svolgano un ruolo determinante. *Gli studenti che, durante il primo semestre, non riescono a raggiungere un certo quantitativo di crediti formativi, presentano una maggiore predisposizione all’interruzione degli studi. Viceversa, gli studenti che cominciano il proprio percorso accademico con un adeguato numero di crediti dimostrano una possibilità sensibilmente minore di abbandonare il percorso intrapreso.* Un ulteriore fattore importante è rappresentato dal sostegno socio-economico: gli studenti che usufruiscono di borse di studio tendono a interrompere gli studi in misura inferiore, evidenziando l’importanza di assicurare uguali opportunità a tutti gli studenti.

L’Intervento Proattivo: Tutoraggio Personalizzato e Supporto Psicologico

Grazie ai modelli predittivi basati sull’IA, il Politecnico di Milano è stato in grado di identificare rapidamente gli studenti a rischio di abbandono e di intervenire con soluzioni ad hoc. Come ha spiegato Anna Maria Paganoni, delegata della rettrice alle Data Analytics, gli studenti identificati come a rischio sono stati contattati individualmente, ricevendo spiegazioni sulle difficoltà che studenti con caratteristiche simili avevano incontrato in passato.

Sono state quindi messe in atto diverse misure di supporto, tra cui il tutoraggio personalizzato e il supporto psicologico, per aiutare gli studenti a superare le difficoltà e a completare con successo il loro percorso accademico. Questo approccio proattivo ha permesso di dimezzare il tasso di abbandono, passando dal 20% al 10% negli ultimi tre anni.

Un Modello di Successo: L’IA al Servizio degli Studenti

Il successo del Politecnico di Milano dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale nel migliorare l’esperienza degli studenti e nel ridurre il tasso di abbandono universitario. L’IA non solo consente di identificare precocemente gli studenti a rischio, ma permette anche di personalizzare gli interventi di supporto, tenendo conto delle specifiche esigenze di ciascuno. Questo approccio mirato si rivela particolarmente efficace nel contrastare l’abbandono, offrendo agli studenti gli strumenti e le risorse necessarie per affrontare le sfide del percorso universitario.

Verso un Futuro Inclusivo: L’Importanza di Investire nell’Istruzione

I risultati ottenuti dal Politecnico di Milano rappresentano un importante passo avanti verso un sistema di istruzione più inclusivo ed equo. Come ha sottolineato Stefano Ronchi, vicedirettore per la didattica, aumentare il numero di laureati e ridurre l’abbandono universitario sono obiettivi strategici per lo sviluppo del Paese. Investire nell’istruzione significa fornire agli studenti le competenze necessarie per affrontare le sfide del futuro e per contribuire attivamente alla crescita economica e sociale. L’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo fondamentale in questo processo, aiutando le università a creare un ambiente di apprendimento più accogliente e stimolante per tutti gli studenti.

L’esperienza del Politecnico di Milano ci ricorda che l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia, ma uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare la vita delle persone. In questo caso, l’IA si è rivelata un alleato prezioso per gli studenti, aiutandoli a superare le difficoltà e a realizzare il loro potenziale.

Nozione base di Intelligenza Artificiale: Il machine learning, utilizzato in questo caso, è una branca dell’IA che permette ai sistemi di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. Gli algoritmi di machine learning analizzano grandi quantità di dati per identificare modelli e relazioni, che possono essere utilizzati per fare previsioni o prendere decisioni.
Nozione avanzata di Intelligenza Artificiale: L’utilizzo di tecniche di Natural Language Processing (NLP) potrebbe ulteriormente migliorare l’efficacia degli interventi di supporto. L’NLP permette ai sistemi di comprendere e interpretare il linguaggio umano, consentendo di analizzare le conversazioni degli studenti con i tutor o i messaggi sui forum online per identificare segnali di difficoltà o frustrazione.
Riflettiamo: l’IA può essere uno strumento prezioso per migliorare l’istruzione, ma è fondamentale utilizzarla in modo etico e responsabile, garantendo la privacy degli studenti e evitando di creare algoritmi discriminatori. L’obiettivo deve essere quello di creare un sistema di istruzione più inclusivo ed equo, in cui tutti gli studenti abbiano la possibilità di realizzare il loro potenziale.