Negli ultimi anni, l’abbandono universitario ha rappresentato una sfida significativa per molte istituzioni accademiche. Il Politecnico di Milano ha affrontato questa problematica implementando un approccio innovativo basato sull’Intelligenza Artificiale (IA), riuscendo a ridurre il tasso di abbandono del 50%.
L’ateneo ha analizzato i dati di oltre 110.000 studenti iscritti ai corsi di laurea triennale in Ingegneria tra il 2010 e il 2019, esaminando circa 10 milioni di “eventi” nel percorso accademico di ciascuno. Questi eventi includevano l’inizio degli studi, l’iscrizione agli esami e i risultati ottenuti. Utilizzando algoritmi di machine learning, il Politecnico ha sviluppato modelli predittivi capaci di individuare segnali precoci di possibile abbandono.
Identificati gli studenti a rischio, l’università ha implementato interventi su misura, tra cui tutoraggio tra pari e supporto psicologico. Queste misure hanno avuto un impatto positivo, aumentando la motivazione degli studenti e riducendo il tasso di abbandono. Inoltre, è emerso che gli studenti beneficiari di borse di studio presentavano una minore probabilità di abbandono nel lungo periodo.
Oltre agli interventi personalizzati, il Politecnico sta lavorando per modificare le modalità di insegnamento, adattando i metodi didattici per ridurre le difficoltà iniziali degli studenti. L’obiettivo è prevenire gli abbandoni migliorando l’esperienza universitaria e favorendo il successo a lungo termine.