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Il contrasto agli abbandoni universitari resta una sfida ancora aperta

Lo scopo ambizioso di predire gli studenti a rischio con adeguato anticipo è una delle sfide che il Politecnico di Milano ha assegnato alla propria Data Analytics Unit (DAU)

di Tommaso Agasisti e Anna Maria Paganoni *

(ActionGP - stock.adobe.com)

4' di lettura

Una sfida ancora aperta, per le università italiane, è quella del contrasto al fenomeno degli abbandoni universitari. Le statistiche riportate dal Rapporto Anvur 2018 (il più recente documento istituzionale sul tema) rilevano numeri impietosi, che rendono ragione della preoccupazione di politici e di gestori degli Atenei. Nell'anno accademico 2016/17, hanno abbandonato gli studi oltre il 12% degli studenti del primo anno. Sebbene gli abbandoni avvengano anche dopo il primo anno, il maggiore impatto del fenomeno si riscontra proprio in esso.

Costo elevato

Gli abbandoni universitari sono un fenomeno con un elevato costo individuale e sociale. Da un lato, gli individui che non conseguono un titolo di studio universitario ottengono (in media) risultati di medio-lungo periodo peggiori dei loro colleghi laureati – in particolare, profili di carriera meno soddisfacenti e salari più bassi. Inoltre, il tempo impiegato in attività universitarie senza che queste portino al titolo rappresentano un “mancato guadagno” per gli interessati, cui corrisponde una perdita netta di salario e di esperienza professionale. Al contempo, le università spendono ogni anno centinaia di migliaia di euro per spese correnti e di investimento per istruire individui che non termineranno i propri studi; risorse che, nella maggior parte dei casi, vengono dalla fiscalità generale e che potrebbero essere più efficacemente destinate ad altre finalità in ambito educativo. In sintesi: è interesse di tutti – degli studenti e della collettività – agire per ridurre al minimo la scelta di abbandonare gli prima del conseguimento del titolo.

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Progetti specifici

Tradizionalmente, le università italiane hanno per queste ragioni introdotto progetti specifici e dedicati per aiutare gli studenti in difficoltà, soprattutto durante il primo anno: tutorato disciplinare supportato da docenti, lezioni integrative, mentoring anche psicologico, gruppi di studio per il supporto metodologico, ecc. Pur all'interno di un generale insieme di risultati interessanti e positivi, a seconda dei casi, la magnitudine del problema non è significativamente calata negli ultimi anni. Una delle possibili cause è da rintracciarsi nel fatto che tali interventi agiscono quando oramai gli studenti sono in difficoltà conclamata – ad esempio, non hanno sostenuto esami (o ne hanno sostenuti molto pochi) in tutto l'anno accademico.

Identificare in anticipo

Cosa accadrebbe se, invece, gli Atenei fossero in grado di identificare in anticipo gli studenti “a rischio di abbandono”? E come le università potrebbero muoversi per verificare una tale eventualità? Lo scopo ambizioso di predire gli studenti a rischio con adeguato anticipo è una delle sfide che il Politecnico di Milano ha assegnato alla propria Data Analytics Unit (DAU). La DAU, istituita tre anni or sono, prevede il coinvolgimento di docenti e studenti di dottorato di diversi dipartimenti (Matematica, Elettronica, Ingegneria Gestionale) e di personale tecnico amministrativo per analizzare dati e informazioni di natura quantitativa, con l'obiettivo di supportare le decisioni su processi “critici” per l'Ateneo. Una delle prime domande di ricerca ha proprio riguardato la prevenzione del fenomeno degli abbandoni, a partire da analisi statistiche al fine di prevedere la probabilità di ciascun studente di essere “a rischio”. In tal modo, una volta identificati gli studenti in difficoltà – a metà del primo anno accademico – l'università può mettere a disposizione interventi personalizzati e sostegno agli studi più fragili. Dopo due anni di sperimentazione, si può affermare che questa attività di analisi abbia ottenuto risultati più che soddisfacenti.

Modelli di analisi

Gli studiosi della DAU hanno sviluppato modelli di analisi dei dati (a livello di singolo studente) attraverso tecniche statistiche avanzate e di machine learning. In questo modo, gli analisti sono in grado di identificare già al termine del primo semestre gli studenti che lasceranno gli studi, al termine del primo anno o nel secondo anno, con una accuratezza superiore al 90%. Le informazioni utilizzate dai modelli di analisi riguardano i dati individuali degli studenti, posseduti e gestiti dal Politecnico. In particolare, i modelli considerano due macro-categorie di informazioni: (1) le caratteristiche individuali degli studenti (genere, età, risultati nella prova di ingresso al Politecnico, condizione socio-economica della famiglia di origine) e (2) i risultati ottenuti dagli studenti negli esami al termine del primo semestre di studio. Inoltre, l'analisi statistica condiziona la predizione dei risultati allo specifico corso di studio scelto, tra le diverse opzioni disponibili nella Scuola di Ingegneria. Tutti i dati sono, ovviamente, utilizzati con tutte le cautele e in vincoli posti dalla normativa vigente in materia di privacy e di trattamento dei dati individuali sensibili.

I risultati

I risultati di dettaglio del lavoro di ricerca ed analisi sono contenuti in un recente articolo pubblicato dalla prestigiosa rivista accademica Studies in Higher Education, e possono essere sintetizzati nei seguenti tre messaggi-chiave.
1.I risultati ottenuti dagli studenti nel primo semestre di università sono molto più importanti delle loro caratteristiche di partenza per stimare la probabilità di abbandono – da questo risultato, consegue la necessità di concentrare l'attenzione in modo prioritario a supportare questa iniziale e delicata fase di ingresso nell'esperienza universitaria.
2.Tra le singole variabili che descrivono i risultati degli studenti che incidono sulla probabilità di abbandono, il numero di crediti formativi ottenuti nel primo semestre (in altri termini, il numero di esami superati) è molto più significativo di tutti gli altri indicatori – in questo senso, “tenere il passo” sembra più importante che eccellere nelle prove di accesso.
3.Le differenze tra corsi di studio differenti sono significative; in alcuni corsi, la probabilità di abbandonare gli studi (a parità degli altri fattori) è molto più elevata che in altri, e questa evidenza implica una riflessione interna sulle necessarie attività di orientamento.

I prossimi passi

Quali sono i prossimi passi di questa attività di ricerca, analisi e approfondimento? Dati i risultati incoraggianti in termini empirici, in quanto studiosi ed analisti ci sentiamo sufficientemente confidenti nel suggerire l'utilizzo delle informazioni per supportare politiche personalizzate di supporto agli studenti in difficoltà. Per esempio, i dati potrebbero essere utilizzati dagli organi decisionali (Senato Accademico, Presidenze, Consigli di Corso di Studio) per prendere contatto in modo diretto e individualizzato con gli studenti identificati come maggiormente a rischio di abbandono. Al di là dello specifico uso che verrà deciso di fare delle informazioni generate dalla Data Analytics Unit, questa positiva esperienza dimostra il potenziale pratico degli strumenti avanzati di analisi dei dati e di intelligenza artificiale per migliorare i processi e i risultati delle istituzioni universitarie. Ci sembra una linea auspicabile per nuove sperimentazioni nel settore, e una possibile indicazione manageriale per Rettori e Direttori Generali.

* Politecnico di Milano

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