Il Politecnico di Milano ha dimezzato il tasso di abbandono universitario, portandolo dal 20% al 10% grazie a un esempio di uso virtuoso dell’intelligenza artificiale. Il traguardo è stato raggiunto implementando algoritmi di machine learning che identificano precocemente gli studenti a rischio, analizzando i dati di oltre 110.000 iscritti in nove anni.
Il sistema ha rivelato che le performance del primo semestre sono un indicatore cruciale per prevedere l’abbandono, confermando i trend osservati dall’OCSE a livello internazionale. In risposta ai dati predittivi, l’ateneo ha attivato alcuni interventi mirati, tra cui tutoraggio personalizzato, supporto psicologico e borse di studio specifiche. Il supporto economico si conferma uno degli strumenti più efficaci per favorire l’inclusione e ridurre le disuguaglianze nel percorso universitario. I dati mostrano infatti che gli studenti beneficiari di borse di studio, come quelle del DSU (Diritto allo Studio Universitario), tendono ad avere una probabilità significativamente inferiore di abbandonare gli studi. Secondo il vicerettore Stefano Ronchi, l’obiettivo è “mettere gli studenti nelle condizioni di affrontare con fiducia il loro percorso fin dall’inizio”.
Il successo del Politecnico appare ancor più rilevante considerando che l’Italia registra un tasso di abbandono tra i più elevati d’Europa. Il 30,8% degli italiani che si iscrivono ad una triennale non completano il corso di studio nei termini previsti, contro l’11,9% della Spagna e il 12,8% del Regno Unito. Il progetto del Politecnico dimostra che un approccio umano e consapevole nell’uso dell’IA rappresenta uno strumento complementare all’insegnamento tradizionale, non sostitutivo ma potenziante, capace di trasformare i dati in interventi concreti a beneficio degli studenti.
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