Il Dipartimento di Giurisprudenza dell’Università di Torino ha intrapreso un percorso di innovazione accademica volto a supportare gli studenti fuoricorso attraverso l’integrazione di didattica online e intelligenza artificiale.
Dal 2017, questo progetto pionieristico non solo facilita il completamento degli studi, ma utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e prevedere le carriere accademiche, offrendo un modello educativo personalizzato e data-driven. Questa iniziativa rappresenta un esempio significativo di come la tecnologia possa trasformare l’istruzione superiore, migliorando l’accessibilità e l’efficacia dei percorsi formativi.
Il progetto di ricerca del Dipartimento di Giurisprudenza di Torino
Le esperienze delle e dei docenti che hanno partecipato attivamente alla riorganizzazione dell’offerta didattica online, valorizzandone le nuove tecnologie come strumento di modulazione della didattica universitaria in ragione delle differenti categorie di studenti e studentesse sono raccolte nel Volume Una didattica a Giurisprudenza tra on line e intelligenza artificiale, uscito in primavera nella collana open access del Dipartimento di Giurisprudenza dell’Università di Torino. Il volume racconta le sperimentazioni didattiche che negli ultimi anni hanno caratterizzato il dipartimento. L’obiettivo è ragionare su un’offerta didattica che sia in grado tenere in conto tutte le diverse categorie di studentesse e studenti che frequentano l’Università e consentire una programmazione orientata a garantire una didattica differenziata e perciò a ciascuno uguale.
Il progetto fuoricorso: giurisprudenza online
Il progetto di ricerca da cui nasce il Volume inizia nel 2017 quando un gruppo di docenti del dipartimento di Giurisprudenza (Roberto Cavallo Perin, Laura Scomparin, Fabio Longo, Enrico Sciandrello, Karma Natali, Anna Caligaris, a cui si sono aggiunte negli anni Isabella Alberti e Eugenia Jona) ha ideato un progetto per aiutare le studentesse e gli studenti fuoricorso a ottenere il titolo di studio proponendo loro la frequenza dei corsi di giurisprudenza online.
Il fenomeno dei fuoricorso
Il fenomeno dei “fuoricorso” caratterizza la maggior parte dei corsi di studi e delle università italiane. L’ultimo rapporto 2023 di Alma Laurea, che si riferisce all’anno accademico 2022 (l’anno accademico 2023 si conclude a settembre 2024) stima il 62,5% delle laureate/i ha concluso il percorso di studi nei tempi previsti, che l’età media alla laurea è di 25, 6 anni. Tuttavia, il fenomeno dei “fuoricorso” rimane un tema di forte attualità in molti corsi di studio delle Università italiane. Per studentesse/i fuoricorso si intende, infatti, coloro che non concludono il percorso universitario entro due anni dalla data prevista dal corso di studi triennale, magistrale o a ciclo unico, come nel caso di giurisprudenza.
L’innovazione del progetto è di offrire a coloro che non hanno per ragioni personali concluso il percorso di studi di seguire i corsi online sulla piattaforma moodle con una programmazione di erogazione materiali da studiare e verifiche di autoapprendimento settimanale. In questo modo le studentesse/i sono accompagnate nell’apprendimento per tutta la durata dell’erogazione e, svolgendo attività di verifica settimanali, arrivano già preparate all’esame finale dedicato.
La genesi del progetto
L’anno di apertura del progetto è stato il 2017 e la selezione delle studentesse e degli studenti è stata fatta su un bacino di 1110 soggetti e sono stati selezionati 486 potenzialmente interessati ai quali è stata inviata la lettera di presentazione del progetto. Il campione è stato contattato tramite una lettera di presentazione del progetto da parte dell’allora direttrice del Dipartimento di Giurisprudenza, la Prof.ssa Laura Scomparin. Le lettere recapitate con successo sono state 425 e 186 persone hanno contattato gli uffici per conoscere meglio il progetto (43,76%). Tra queste/i, 172 studentesse/i hanno mostrato interesse al Progetto Fuoricorso (40,47%). Con 154 studenti è stato attivato un percorso personalizzato sulla base degli esami mancanti e delle singole esigenze di apprendimento: dei 172 studenti interessati, l’89,5% è impegnato nel Progetto Fuoricorso. Di coloro che hanno aderito all’a.a. 2017/2018 se ne sono laureate/i in 17.
L’andamento del progetto
L’andamento del progetto negli anni successivi è stato costante con un’adesione nell’ a.a. 2018/2019 sono stati 163 studentesse/i di cui 35 laureate/i; nell’a.a. 2019/2020 sono stati 125, di questi si sono laureati in 53; nell’a.a. 2020/2021 sono stati 73, di questi si sono laureati in 47 laureati; nell’a.a. 2021/2022 sono stati in 42 di cui 28 laureati e infine, nell’a.a. 2022/2023 sono stati 23 di cui 14 laureate/i. Nell’anno accademico 2023/2024 il dato delle adesioni al progetto è di 40 studentesse/i mentre non è ancora confermato il dato sulle lauree non essendosi ancora conclusa la sessione.
L’intelligenza artificiale a supporto dell’Università
Parallelamente al progetto didattico che proponeva un riavvicinamento al corso di studi delle studentesse/i di giurisprudenza rientranti nel progetto nel 2019 è nato il progetto In corso. Il Dipartimento di Giurisprudenza coinvolge il CSI Piemonte in una ricerca (che diventerà poi sviluppo per CSI Piemonte) sull’utilizzo si sistemi di intelligenza artificiale per analizzare gli andamenti universitari delle studentesse/i del Dipartimento di Giurisprudenza.
L’intento è di analizzare i dati, studiarne le caratteristiche e utilizzare un algoritmo di machine learning che preveda l’andamento delle carriere delle studentesse/i che non si sono ancora laureati. In tal modo il Dipartimento è in grado di fare delle scelte di politica didattica relative a un dato reale di andamento delle studentesse e degli studenti.
Il periodo di analisi dei dati scelto inizia dall’a.a. 2005/2006 quando è stato riformato il corso di studi in giurisprudenza di 4 anni a un corso magistrale di 5 anni a ciclo unico; ciò permette di avere un data lake sufficientemente ampio di carriere simili. Sono state così scaricate più di 15000 carriere di studentesse e studenti tutte anonimizzate (il progetto non tratta mai dati personali) con i seguenti dati per ogni carriera:
- anno di prima iscrizione al corso;
- anno di corso attuale;
- sede di residenza (che interessa ai fini dell’essere una studentessa/e che viaggia per venire all’università);
- cfu (crediti formativi universitari) conseguiti;
- cfu mancanti; voti dei singoli esami sostenuti;
- media degli esami;
- sesso;
- scuola superiore secondaria di provenienza e voto di maturità.
L’allenamento dell’algoritmo
Sulla base di tutte queste informazioni è stato allenato un algoritmo supervisionato, di random forest che sulla base della somiglianza di dati crea alberi decisionali. Si tratta di un algoritmo supervisionato poiché le classi sono state individuate dal gruppo di ricerca; sono considerati in corso le studentesse/i che si laureano entro il 6 anno di corso mentre sono considerati fuoricorso gli studenti che si laureano durante o dopo il settimo anno di corso.
L’estensione dell’esperienza ad altri corsi di studio
Dall’esperienza nata con il Dipartimento di Giurisprudenza il servizio si è esteso ad altri corsi di Studio: ad oggi analizza i dati di più di 200.000 carriere, distribuite su 62 corsi di Studio, che interessano 22 Dipartimenti all’interno delle 6 Scuole in cui è suddiviso l’Ateneo.
L’Università di Torino pertanto oggi dispone di un servizio profilato che consente di conoscere, in modalità statistica aggregata, le informazioni socio anagrafiche degli studenti (genere, età di iscrizione, paese di provenienza, domicilio e residenza, tipologia e voto di maturità, impegno nello studio: part time o full time, tipologia di laurea e corso di studi frequentato, media esami e numero anni di iscrizione, anni di frequenza per il conseguimento della laurea) e di avere, rispetto alla previsione di carriera, una classificazione “massiva” degli studenti in base agli anni di conseguimento potenziale del titolo di studi (analisi predittiva), che sfrutta le tecniche di Intelligenza Artificiale.
Possiamo quindi dire che il percorso attraverso cui si è giunti a realizzare un servizio di Intelligenza Artificiale destinato all’Ateneo, che è accanto al CSI fin dalla sua nascita come socio fondatore insieme alla Regione Piemonte e al Politecnico di Torino, rappresenta anche un viaggio attraverso il mondo della ricerca applicata e della cooperazione interdisciplinare: il connubio tra il mondo accademico e quello tecnico informatico ha creato una sinergia che ha generato innovazione, dimostrando quanto possa essere potente l’interazione tra la teoria e l’applicazione pratica.
Permette inoltre di rappresentare come possa essere costruito effettivamente un progetto basato sui dati, per portare le Pubbliche Amministrazioni a seguire processi data driven nella conduzione delle proprie attività.
In un’epoca in cui l’innovazione si costruisce anche attraverso dati ed algoritmi, questa esperienza vuole anche essere un incentivo per altre realtà a investire nello sviluppo di progetti basati sui dati su cui il CSI è impegnato da anni.
Decisioni e politiche guidate dai dati
I dati infatti consentono di guidare le decisioni e le politiche in modo informato, ottimizzando le risorse e anticipando le esigenze future. Nel contesto universitario, l’analisi dei dati ha permesso di sviluppare algoritmi di machine learning per prevedere il percorso accademico degli studenti, migliorando l’offerta didattica e il supporto agli studenti fuoricorso. Nella Pubblica Amministrazione, i progetti basati sui dati su cui il Consorzio è impegnato, come l‘Urban Digital Twin e i sistemi di classificazione basati sull’IA per il riconoscimento ad esempio delle culture agricole e l’uso del suolo, offrono strumenti di monitoraggio e di intervento senza precedenti, assicurando una gestione ambientale informata e sostenibile.
Si tratta di tecnologie che rivoluzionano l’efficienza e la qualità dei servizi offerti ai cittadini e per un’azienda come il CSI, operante nel settore della Pubblica Amministrazione, diventano elementi imprescindibili.
Formazione e competenze
Infine, c’è un ultimo aspetto da tenere in considerazione, quello delle competenze. L’adozione di tecnologie come l’intelligenza artificiale richiede un investimento significativo in termini di formazione e sviluppo delle competenze per tutti gli attori coinvolti. È cruciale che il personale della Pubblica Amministrazione sia adeguatamente formato per utilizzare e gestire questi nuovi strumenti: è essenziale promuovere una cultura dell’innovazione e del cambiamento, dove l’adozione di nuove tecnologie è vista come un’opportunità piuttosto che una minaccia.
Per chi sviluppa soluzioni AI, è fondamentale avere competenze avanzate in programmazione, data science e machine learning. Devono essere in grado di progettare sistemi che siano trasparenti e spiegabili, e di garantire che i loro algoritmi siano equi e non discriminatori. Inoltre, è cruciale che questi sviluppatori abbiano competenze nella gestione del rischio per poter individuare e mitigare potenziali problematiche prima che possano causare danni.
Ogni attore coinvolto deve essere consapevole non solo delle potenzialità, ma anche dei limiti e delle prerogative dell’AI. Questo implica anche una conoscenza delle problematiche etiche e delle implicazioni sociali connesse all’uso dell’intelligenza artificiale.
Solo attraverso una formazione adeguata e una promozione dell’innovazione, si potrà garantire che queste tecnologie vengano utilizzate in modo sicuro ed efficace, migliorando la qualità dei servizi offerti ai cittadini e aumentando la fiducia del pubblico nella PA.
