Sta accadendo al Politecnico di Milano e si preannuncia come una buona pratica: grazie ad algoritmi di Machine Learning, è stato possibile prevedere in anticipo gli studenti a rischio di abbandono, utilizzando modelli statistici e di AI.
Il progetto ambizioso ha coinvolto un campione enorme, oltre 110.000 studenti in un arco di nove anni.
I dati analizzati
Le analisi sono state condotte sulla base dei dati di tutti gli studenti del Politecnico, separatamente per le tre aree Architettura, Design ed Ingegneria.
Sono state analizzate diverse corti di studenti del primo anno di laurea triennali, dal 2010 al 2019. Sono state prese in considerazione circa 10 milioni di occorrenze, cioè ogni evento specifico relativo al percorso dello studente: l’inizio della carriera, l’iscrizione agli esami, i risultati degli esami.
Il campione analizzato ha compreso tutte le carriere concluse, sia per abbandono che per laurea. Sono state contate 31.071 carriere concluse, di cui il 62,7% i laureati, il 21,7% costituito da studenti che hanno abbandonato prima del terzo semestre definiti early dropout, e il 15,6%, definiti late drop out, cioè chi ha abbandonato più tardi.
Il dato trova conferma anche a livello internazionale, infatti secondo l’OCSE, l’early dropout è un problema frequente nei paesi industrializzati, con impatti negativi sia individuali che sistemici.
Secondo l’ANVUR – Agenzia Nazionale di Valutazione del sistema Universitario e della Ricerca, il tasso di abbandono universitario in Italia si attesta intorno al 28%; a livello europeo, l’Italia presenta uno dei tassi di abbandono più elevati, infatti, il 30,8% degli studenti non completa il percorso di laurea triennale entro la durata prevista, rispetto all’11,9% della Spagna e al 12,8% del Regno Unito
La prevenzione dell’abbandono
I dati hanno mostrato che gli studenti che non ottengono risultati significativi nel primo semestre sono più propensi ad abbandonare, mentre coloro che iniziano con un buon numero di esami superati mostrano una probabilità significativamente inferiore di interrompere il percorso universitario.
E’ emerso che coloro che ricevono borse di studio hanno una minore probabilità di abbandonare nel lungo periodo e questo dimostra come il supporto socioeconomico sia un fattore chiave per ridurre l’abbandono, soprattutto tra gli studenti provenienti da contesti svantaggiati.
Anche altre azioni, come per esempio quelle di tutoraggio tra pari sono state molto apprezzate sia da chi le riceve che da chi le offre, facendo aumentare la motivazione degli studenti a continuare il percorso accademico.
L’Ateneo, grazie ai dati emersi dall’analisi, ha lavorato anche per evitare e prevenire gli abbandoni a partire dall’insegnamento, il progetto infatti dopo avere analizzato i dati in termini preventivi, sta anche lavorando sull’adozione di misure concrete per migliorare l’esperienza accademica degli studenti e favorire il loro successo a lungo termine. L’ateneo lombardo attraverso varie azioni mirate ha ridotto il tasso di abbandono del dal 20% al 10%.
