L’Università di Torino ha ideato nel 2017 un progetto per aiutare gli studenti fuori corso a completare gli studi. Il progetto si è evoluto nel tempo e ha coinvolto anche il CSI, arrivando all’applicazione di algoritmi di machine learning per analizzare e prevedere le carriere studentesche, con l’obiettivo di offrire un modello educativo personalizzato e data-driven.

Un aiuto per gli studenti fuori corso

Il “Progetto Fuoricorso” è nato da un gruppo di docenti del Dipartimento di Giurisprudenza dell’Università di Torino e propone agli studenti fuori corso di frequentare i corsi online su piattaforma Moodle, con materiali didattici e verifiche settimanali. L’iniziativa ha coinvolto oltre 1.100 studenti e rappresenta un caso di applicazione concreta della tecnologia, che ha portato alla riduzione del tasso di abbandono e all’aumento del numero di laureati.

AI che prevede le carriere universitarie

Nel 2019, in parallelo al progetto per il recupero degli studenti fuori corso, il Dipartimento di Giurisprudenza ha avviato il progetto “In Corso”, coinvolgendo il CSI in una ricerca (diventata poi sviluppo) sull’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare l’andamento accademico degli studenti. Abbiamo sviluppato un algoritmo di machine learning che ha analizzato i percorsi accademici (resi anonimi) di oltre 15.000 studenti dal 2005/2006, includendo informazioni su anno di iscrizione, CFU acquisiti e mancanti, media esami, genere, provenienza scolastica e voto di maturità. L’algoritmo, sulla base delle informazioni analizzate, può prevedere le carriere degli studenti non ancora laureati, offrendo così dati concreti per orientare le politiche didattiche del Dipartimento.

Decisioni basate sui dati

Il successo del progetto ha portato la sua estensione ad altri corsi di studio: oggi il sistema che abbiamo costruito per l’Università di Torino analizza oltre 200.000 carriere in 62 corsi di laurea, coinvolgendo 22 dipartimenti. L’ateneo ha quindi a disposizione un servizio avanzato che raccoglie e analizza, in forma aggregata e statistica, diverse informazioni sugli studenti: genere, età di iscrizione, provenienza, domicilio, titolo di studio precedente e relativo voto, frequenza part-time o full-time, corso di laurea, media degli esami e durata del percorso accademico. Grazie all’intelligenza artificiale, il sistema è in grado di effettuare un’analisi predittiva, classificando gli studenti in base agli anni stimati per il conseguimento della laurea. Questa soluzione permette all’Università di prendere decisioni basate sui dati, migliorando l’offerta formativa e adottando strategie di supporto mirate.