Politecnico di Milano: grazie all’Intelligenza Artificiale dimezzato il tasso di abbandono degli studenti
Milano – Il Politecnico di Milano ha ottenuto risultati straordinari nell’affrontare il fenomeno dell’abbandono universitario, riuscendo a ridurre il tasso di abbandono degli studenti del 50%, passando dal 20% al 10%. Questo significativo miglioramento è stato reso possibile dall’utilizzo di modelli statistici avanzati e algoritmi di intelligenza artificiale, che, grazie all’analisi dei dati, hanno permesso […]
Milano – Il Politecnico di Milano ha ottenuto risultati straordinari nell’affrontare il fenomeno dell’abbandono universitario, riuscendo a ridurre il tasso di abbandono degli studenti del 50%, passando dal 20% al 10%. Questo significativo miglioramento è stato reso possibile dall’utilizzo di modelli statistici avanzati e algoritmi di intelligenza artificiale, che, grazie all’analisi dei dati, hanno permesso di individuare in anticipo gli studenti a rischio.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per prevedere e contrastare l’abbandono
L’Ateneo ha adottato tecnologie di Machine Learning per sviluppare modelli predittivi che analizzano in tempo reale i segnali di rischio di abbandono. L’approccio si basa sull’analisi dei dati di oltre 110.000 studenti, per un totale di 10 milioni di occorrenze, come l’iscrizione agli esami e i risultati degli stessi. Questa vasta base di dati ha permesso di prevedere con largo anticipo quali studenti avrebbero avuto maggiori difficoltà nel proseguire il proprio percorso accademico.
I risultati dell’analisi
L’analisi ha rivelato che le performance accademiche iniziali sono fondamentali nel prevenire l’abbandono. Gli studenti che non ottengono crediti significativi nel primo semestre mostrano una probabilità significativamente più alta di lasciare l’università. Al contrario, coloro che raggiungono un buon numero di crediti nel primo semestre hanno maggiori possibilità di completare il proprio percorso di studi.
Supporto psicologico e tutoraggio personalizzato
Grazie ai risultati ottenuti, il Politecnico ha introdotto interventi personalizzati, tra cui il tutoraggio mirato e il supporto psicologico, che si sono dimostrati efficaci nel ridurre il rischio di abbandono. In particolare, il tutoraggio tra pari è stato molto apprezzato, creando un senso di appartenenza che motiva gli studenti a perseverare nel loro percorso accademico. Questo approccio ha avuto anche un impatto positivo sul coinvolgimento e la motivazione degli studenti.
Il ruolo delle borse di studio nel contrastare l’abbandono universitario
Un altro elemento che ha contribuito al successo di questa iniziativa è il supporto socioeconomico. Gli studenti che beneficiano di borse di studio, come quelle offerte dalla DSU, hanno una minore probabilità di abbandonare l’università, soprattutto quelli provenienti da contesti svantaggiati. Questo dimostra che il sostegno economico gioca un ruolo fondamentale nella prevenzione dell’abbandono, consentendo agli studenti di concentrarsi sulle loro sfide accademiche senza le preoccupazioni finanziarie.
Oltre a misure preventive, il Politecnico sta investendo nell’adattamento dei metodi didattici per ridurre le difficoltà iniziali che potrebbero portare gli studenti all’abbandono. Il focus non è solo sulla previsione dei rischi, ma anche su azioni concrete che migliorano l’esperienza accademica e favoriscono il successo a lungo termine degli studenti, come borse di studio e supporto personalizzato.
Open Day 2025: strumenti per una scelta universitaria consapevole
Per contrastare l’abbandono fin dalla fase di scelta del percorso di studi, il Politecnico di Milano invita tutti gli interessati all’Open Day 2025, che si terrà il 29 marzo a partire dalle ore 08:30 presso il campus di Piazza Leonardo da Vinci. L’evento offrirà incontri tematici sui settori di architettura, urbanistica, design e ingegneria, oltre alla possibilità di visitare i laboratori di ricerca avanzata dell’ateneo e incontrare docenti e studenti, per esplorare in profondità le opportunità accademiche e di ricerca disponibili.