Perché grazie all'IA l'abbandono degli studenti si è dimezzato
Grazie all'Intelligenza Artificiale, il Politecnico di Milano è riuscito a dimezzare gli studenti che abbandonano gli studi universitari: lo studio
Gli studenti che abbandonano gli studi universitari prima della laurea si sono dimezzati negli ultimi 3 anni al Politecnico di Milano. Tutto grazie all’Intelligenza Artificiale. Scopriamo come è stato possibile e quali sono le principali cause di abbandono universitario emerse.
- Le principali cause dell'abbandono universitario prima della laurea
- L'esperimento riuscito del Polimi grazie all'IA: i risultati
Le principali cause dell’abbandono universitario prima della laurea
Un innovativo studio del Politecnico di Milano ha coinvolto più di 110 mila studenti iscritti tra il 2010 e il 1019 per analizzare le principali cause di abbandono degli studi prima del conseguimento della laurea, in modo tale da elaborarli con algoritmi di machine learning basati sull’IA e prevedere quali sono i ragazzi a rischio.
Ad essere analizzati sono stati i dati degli studenti relativi, tra gli altri, alla data d’inizio della loro carriera universitaria, all’iscrizione agli esami e ai voti. In totale si tratta di circa 10 milioni di voci raccolte, che ha contribuito ad addestrare modelli predittivi in grado di riconoscere con largo anticipo i segnali di un potenziale abbandono.
In particolare, dallo studio è emerso che del campione composto da 31 mila studenti iscritti al corso di Ingegneria fino al 2016, il 62% si sono laureati, quasi il 22% ha abbandonato prima del terzo semestre e più del 15% ha lasciato più tardi.
A spiegare le cause che pesano maggiormente sulla decisione di lasciare gli studi prima del termine è lo stesso ateneo milanese, come riportato da La Repubblica: “I dati hanno dimostrato che le performance accademiche iniziali sono fondamentali per prevenire l’abbandono. Gli studenti che non ottengono crediti significativi nel primo semestre sono più propensi ad abbandonare”. Chi inizia il percorso universitario con un buon numero di crediti, al contrario, “mostra una probabilità significativamente inferiore di interrompere il percorso”.
Un altro elemento chiave che pesa sulla scelta di lasciare gli studi è rappresentato dalle borse di studio. Infatti, è emerso che i giovani che beneficiano di borse di studio registrano una minore probabilità di abbandonare l’università nel lungo periodo. Un dato che dimostrerebbe “come il supporto socioeconomico sia un fattore chiave per ridurre l’abbandono”.
L’esperimento riuscito del Polimi grazie all’IA: i risultati
“Prevenire è meglio che curare”, recita il famoso detto. Per il Polimi è stato proprio così. Il modello predittivo basato sull’IA adottato dal Politecnico di Milano, la più grande università tecnica d’Italia e la migliore a livello nazionale per Ingegneria, ha permesso di individuare i singoli studenti a rischio abbandono e di muoversi in anticipo per disincentivare tale scelta.
“Li abbiamo contattati uno a uno, spiegando che in passato chi aveva caratteristiche simili ha lasciato l’università”, ha spiegato Anna Maria Paganoni, delegata della rettrice (Donatella Sciuto) alle Data Analytics. Sono state quindi messe a punto diverse soluzioni specifiche per prevenire l’abbandono, come il tutoraggio personalizzato e il supporto psicologico.
I risultati sono stati sorprendenti: negli ultimi tre anni il tasso di abbandono si è dimezzato, passando dal 20% al 10%. “Aumentare il numero di laureati e ridurre l’abbandono universitario sono obiettivi strategici per lo sviluppo del nostro Paese – ha commentato Stefano Ronchi, vicedirettore per la didattica -. Come Politecnico, vogliamo mettere i nostri studenti nelle condizioni di affrontare con fiducia il loro percorso fin dall’inizio”.