Politecnico di Milano: l’Intelligenza Artificiale contro l’abbandono universitario

Il Politecnico di Milano si distingue per un progetto ambizioso che unisce innovazione tecnologica e inclusione educativa: grazie all’impiego di algoritmi di Machine Learning, è stato possibile prevedere con largo anticipo quali studenti fossero a rischio di abbandono. Una buona pratica che potrebbe presto diventare modello per l’intero sistema universitario italiano ed europeo. Con oltre 110.000 studenti analizzati nell’arco di nove anni, l’iniziativa ha già portato risultati concreti, dimezzando il tasso di abbandono.

Un progetto innovativo su larga scala

Il progetto ha coinvolto un’enorme mole di dati: sono stati presi in esame oltre 110.000 studenti del Politecnico di Milano appartenenti ai corsi di laurea triennale nelle aree di Architettura, Design e Ingegneria, tra il 2010 e il 2019. L’analisi ha riguardato esclusivamente il primo anno di studi, considerato cruciale per il proseguimento del percorso universitario. Gli algoritmi di Machine Learning hanno elaborato circa 10 milioni di occorrenze, ovvero ogni evento significativo nel percorso accademico di ciascuno studente: iscrizioni, superamento (o mancato superamento) degli esami, e momenti chiave della carriera universitaria.

I risultati dell’analisi: early e late dropout

Nel complesso, sono state analizzate 31.071 carriere concluse, suddivise in:

• 62,7% di laureati
• 21,7% di studenti definiti “early dropout”, ovvero coloro che abbandonano entro il terzo semestre
• 15,6% di “late dropout”, studenti che interrompono gli studi in una fase più avanzata

Il fenomeno dell’abbandono precoce, l’early dropout, è confermato anche a livello internazionale: secondo l’OCSE, rappresenta un problema sistemico nei paesi industrializzati, con impatti negativi su studenti, famiglie e istituzioni.

Il confronto europeo: Italia in ritardo

Secondo i dati ANVUR (Agenzia Nazionale di Valutazione del sistema Universitario e della Ricerca), l’Italia presenta uno dei tassi di abbandono più elevati in Europa: circa il 28% degli studenti abbandona gli studi universitari. Più nello specifico, il 30,8% non completa la laurea triennale entro i tempi previsti, a fronte dell’11,9% in Spagna e del 12,8% nel Regno Unito.

Prevedere l’abbandono per prevenirlo

L’analisi ha rivelato fattori chiave che incidono sul rischio di abbandono. In particolare:

• Gli studenti che non superano esami nel primo semestre sono più inclini ad abbandonare.
• Chi inizia con buoni risultati ha minori probabilità di interrompere gli studi.
• Le borse di studio si confermano uno strumento fondamentale per sostenere il percorso universitario, soprattutto per gli studenti provenienti da contesti socio-economici svantaggiati.
• Il tutoraggio tra pari, sia in forma individuale che di gruppo, è stato molto apprezzato e ha avuto un impatto positivo sulla motivazione degli studenti.

Dalla previsione all’azione: misure concrete

Il Politecnico di Milano non si è limitato a raccogliere e interpretare i dati: ha avviato una serie di interventi mirati per migliorare l’esperienza accademica e accompagnare gli studenti verso il successo. Tra le iniziative più efficaci:

• Rimodulazione dei metodi didattici per favorire l’apprendimento attivo
• Potenziamento dei servizi di orientamento e supporto
• Programmi personalizzati di recupero e affiancamento

Grazie a queste misure, l’ateneo ha ridotto il tasso di abbandono dal 20% al 10%, dimostrando che la combinazione tra tecnologia, analisi dei dati e attenzione alla persona può fare la differenza.