Alumni politecnico di milano
In tutti gli atenei a livello internazionale si sta sviluppando sempre di più l’idea di sfruttare i dati, e la loro analisi (data analytics) per cercare di cogliere fenomeni complessi anche all’interno della propria comunità, in modo da mettere in atto delle azioni per cercare di migliorare il processo.
Al Politecnico se ne occupa un gruppo di ricerca coordinato da Anna Maria Paganoni, docente di statistica e delegata dal rettore per i data analytics. Una delle attività del gruppo riguarda i learning analytics, cioè la valutazione dei dati relativi alla carriera degli studenti:
“Uno dei maggiori obiettivi su cui ci stiamo concentrando in questi anni è quello di capire quali siano i fattori che influenzano la probabilità che uno studente abbandoni gli studi durante la laurea triennale: variabili sociali, genere, livello ISEE, provenienza, così come anche, importantissimo, il numero di crediti acquisiti nel primo semestre”.
Queste informazioni aiutano a individuare gli studenti che rischiano di abbandonare gli studi entro il primo anno e a progettare le azioni per contrastare questo fenomeno.
“Io, per esempio, ho un corso del terzo anno, con 200 e passa studenti”, commenta Paganoni, spiegandoci che è impossibile, con questi numeri, individuare per tempo quali siano gli studenti che vanno stimolati prima che abbandonino. “Gli analytics compensano l’impossibilità del docente di agire studente per studente: chi si trova in difficoltà, oggi, riceve una comunicazione ad hoc che lo informa della possibilità di seguire percorsi di tutorato. I più apprezzati sono i tutoraggi peer to peer, dove sono gli studenti più maturi a farsi carico dei compagni più giovani. Poi vi sono corsi di tutoring sulle materie di base (e.g. chimica, fisica, analisi, statistica…) che gli studenti possono seguire indipendentemente dal corso che frequentano. Quello che è importante trasmettere, non è solo di dominio, ma anche il metodo di studio. Serve a crescere e superare la mentalità con cui si studia al liceo. Abbiamo potuto misurare che questo tipo di intervento fa aumentare il numero di crediti che lo studente acquisisce, e di conseguenza diminuisce la probabilità di drop-out stimata”.
Ovviamente, una quota di abbandono è inevitabile, e gli Alumni del Poli raccontano spesso di come si sentano dei “sopravvissuti” dopo aver ripetuto Analisi II o Scienza delle Costruzioni un gran numero di volte. L’idea di farcela con le proprie forze è ben radicata nella community. Oggi come ieri, i docenti del Poli non fanno “sconti” sulla didattica, come testimonia la preparazione dei nostri laureati. Ma, con l’obiettivo di trattenere i migliori talenti, il gruppo di data analytics lavora affinché anche gli studenti che all’inizio hanno qualche difficoltà possano avere una chance di mettersi alla prova.
“Non necessariamente il talento si trova nei posti più ovvi: una persona che ha delle difficoltà iniziali potrebbe comunque rivelarsi un ottimo studente, o un ottimo ricercatore. Il talento è qualcosa che abbraccia la persona nel suo insieme, un’attitudine globale che non sempre può essere misurata con un semplice voto”.
Questa e tante altre news le potrai trovare nel prossimo numero di MAP. Per riceverlo, sostieni il progetto.
Credits home/header: Photo by Maximalfocus on Unsplash
