L’abbandono universitario rappresenta una delle sfide più significative per il sistema educativo italiano, con conseguenze che impattano non solo sui percorsi individuali degli studenti ma anche sul capitale umano del Paese. Negli ultimi anni, questo fenomeno ha spinto gli atenei a cercare soluzioni innovative per contrastarlo efficacemente.
Il Politecnico di Milano, eccellenza accademica nel panorama italiano, ha affrontato questa problematica con un approccio pionieristico orientato alla prevenzione. L’ateneo milanese ha deciso di intervenire in modo proattivo per ridurre il tasso di dropout, fenomeno che colpisce particolarmente i primi anni di università quando gli studenti si trovano a fronteggiare nuove sfide accademiche e personali.
Al centro di questa strategia innovativa si colloca l’intelligenza artificiale, impiegata attraverso sofisticati algoritmi di machine learning capaci di analizzare enormi quantità di dati relativi alle carriere universitarie. Questo sistema predittivo ha permesso di identificare precocemente i segnali di rischio, consentendo interventi mirati prima che la decisione di abbandonare diventi irreversibile.
Analisi delle cause dell’abbandono
L’analisi condotta dal Politecnico di Milano ha evidenziato chiaramente quali sono i fattori determinanti che portano gli studenti a interrompere prematuramente il proprio percorso universitario. I dati raccolti dimostrano che le performance accademiche iniziali rappresentano un elemento cruciale: gli studenti che non riescono a ottenere un numero significativo di crediti durante il primo semestre mostrano una probabilità nettamente maggiore di abbandonare gli studi.
Lo studio ha inoltre rivelato l’importanza fondamentale del supporto socioeconomico nel prevenire l’abbandono universitario. Gli studenti beneficiari di borse di studio manifestano una minore propensione a interrompere il percorso accademico nel lungo periodo, confermando come l’assistenza economica costituisca un fattore chiave per garantire la continuità degli studi e ridurre il fenomeno dell’abbandono prima del conseguimento della laurea.
L’esperimento del politecnico grazie all’ia
L’innovativo approccio del Politecnico di Milano ha previsto l’utilizzo di algoritmi di machine learning in grado di elaborare una vasta quantità di dati raccolti. Lo studio ha analizzato oltre 10 milioni di voci relative a carriere universitarie, iscrizioni agli esami e performance degli studenti, creando così modelli predittivi sofisticati capaci di identificare precocemente i segnali di potenziale abbandono.
Il sistema, una volta individuati gli studenti a rischio, ha permesso all’ateneo di intervenire in modo mirato e personalizzato. “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 alle Data Analytics. Per ciascuno studente sono state quindi implementate misure di supporto specifiche, che includevano programmi di tutoraggio personalizzato e assistenza psicologica professionale.
I risultati dell’iniziativa non hanno tardato a manifestarsi e sono stati particolarmente significativi. Negli ultimi tre anni, il Politecnico ha registrato un impressionante dimezzamento del tasso di abbandono, che è passato dal 20% a solo il 10%. Stefano Ronchi, vicedirettore per la didattica, ha sottolineato l’importanza strategica di questo successo: “Aumentare il numero di laureati e ridurre l’abbandono universitario sono obiettivi fondamentali per lo sviluppo del nostro Paese”.
Impatto e prospettive future
L’iniziativa del Politecnico di Milano rappresenta un caso emblematico di come l’intelligenza artificiale possa trasformare concretamente il sistema educativo universitario italiano. Il dimezzamento del tasso di abbandono si traduce direttamente in un aumento significativo di laureati che entrano nel mercato del lavoro con competenze tecniche avanzate, rispondendo alla crescente domanda di professionisti qualificati nel settore STEM.
L’impatto positivo di questo approccio preventivo non si limita solo ai numeri. Gli studenti che, grazie all’intervento tempestivo, proseguono il proprio percorso universitario sviluppano maggiore resilienza e fiducia nelle proprie capacità, elementi fondamentali per affrontare con successo non solo la carriera accademica ma anche le sfide professionali future.
La chiave del successo di questa strategia risiede nella personalizzazione degli interventi. Identificare precocemente i segnali di difficoltà permette di offrire supporto mirato quando è ancora possibile correggere la rotta, evitando che lo studente raggiunga un punto di non ritorno nel proprio percorso formativo. L’esperienza del Politecnico dimostra come un monitoraggio attento e continuo, unito a interventi tempestivi, possa fare la differenza nella vita di migliaia di giovani.
Questo modello potrebbe rappresentare un punto di riferimento per altri atenei italiani, contribuendo a ridurre il gap tra il nostro paese e il resto d’Europa riguardo al numero di laureati. L’approccio preventivo basato sui dati costituisce infatti una risposta concreta all’annoso problema della dispersione universitaria, con benefici che si estendono all’intero sistema economico e sociale.
