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Implementazione dell'Intelligenza Artificiale in Ambito Accademico: Un'Analisi Empirica

Di Sangeeth Ashinshana Dikmadugodage, Qiuling Chen, Federico Guzzetti e Stefano Donato. Dalla rubrica "Lavori di ricerca empirica degli studenti dell'Università di Pavia per il corso di Statistica Sociale"
Abstract
L'integrazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) nell'ambito accademico rappresenta una rivoluzione potenziale per migliorare l'efficienza, la personalizzazione dell'apprendimento e la gestione amministrativa. Questo studio empirico esplora il tema dell'implementazione dell'IA nelle istituzioni accademiche italiane, utilizzando un approccio metodologico robusto e mirato.

Tema della ricerca

La ricerca si concentra sull'identificazione e l'analisi delle percezioni, delle esperienze e delle potenzialità dell'IA all'interno delle università italiane. L'obiettivo principale è valutare l'impatto percepito e reale dell'IA sull'insegnamento, sull'apprendimento e sulla gestione accademica, nonché identificare le sfide e le opportunità associate alla sua implementazione.

Metodologia

Per raccogliere dati pertinenti, è stato sviluppato e distribuito un questionario online attraverso la piattaforma Google Forms. Il questionario è stato inviato a una selezione rappresentativa di tutti gli studenti di tutti gli anni e di tutte le facoltà dell’Università di Pavia. La dimensione del campione è stata di 359 partecipanti, scelti per garantire una varietà di prospettive e una copertura equilibrata. Le domande del questionario sono state progettate per esplorare cinque aree chiave: percezione dell'IA, esperienze precedenti con l'IA, benefici attesi, preoccupazioni e sfide, e suggerimenti per una futura implementazione.





Obiettivi di ricerca

  1. Valutare l'influenza dell'uso degli strumenti di intelligenza artificiale sullo stato di iscrizione fuori corso oppure no.
  2. Identificare gli impatti percepiti dell'IA apprendimento e strumenti utilizzati e la media dei voti.
  3. Analizzare la relazione tra la frequenza di utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale e l'ambito di studio degli studenti.
  4. Proporre raccomandazioni pratiche per una strategia di implementazione efficace dell'IA in ambito accademico.

Risultati ottenuti

I risultati indicano una crescente consapevolezza e apertura verso l'IA. Circa il 88.5% dei partecipanti ha dichiarato di essere più favorevole all'introduzione di strumenti IA per migliorare la personalizzazione dell'apprendimento e l'adozione di tali strumenti non è influenzata dallo stato di avanzamento accademico degli studenti. Le associazioni tra le variabili chiave hanno rivelato che in media, gli studenti con voti più alti (45.9%) tendono a percepire un miglioramento maggiore della prestazione accademica. Infine identifichiamo che gli studenti di dipartimenti scientifici sono più propensi all’utilizzo degli strumenti di IA (56.1%).



Conclusioni
I risultati suggeriscono che, se implementata correttamente, l'IA può portare benefici significativi all'ambito accademico, migliorando sia l'insegnamento che la gestione amministrativa. Tuttavia, è essenziale affrontare le preoccupazioni legate alla privacy e alla sicurezza dei dati. Questo studio fornisce raccomandazioni pratiche per un'implementazione graduale e sicura dell'IA nelle università italiane, incoraggiando un approccio collaborativo tra tutte le parti interessate.

Parole chiave: Intelligenza Artificiale, Educazione, Università, Gestione Accademica, Innovazione Tecnologica

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