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AI, matematica, insegnamento, e quelle cose lì

  Sono momenti di grande fermento, nella comunità matematica. L'annuncio che un'AI (Artificial Intelligence) avrebbe risolto un importante problema matematico relativo alle equazioni di Navier-Stokes ha scatenato fiumi di parole (cit.) e guerre di opinione sulle possibili ricadute di una tale ingerenza artificiale in ambiti tradizionalmente riservati al pensiero umano. Non voglio farla lunga, ci sono dozzine di testi pronti all'uso, per supportare o confutare qualsiasi opinione personale. Mi limito qui ad un modello banalissimo, ma altrettanto concreto: l'insegnamento. Anzi: l'insegnamento che da alcuni anni tengo al primo anno della laurea triennale in matematica. Ho studiato decine di libri, ne ho scritti tre, e umilmente sento di avere ormai una visione abbastanza concreta della materia che insegno. Quest'anno ho voluto fare un esperimento: ho selezionato qualche libro e qualche articolo particolarmente pertinente con il programma del mio corso, ho scelto una...

Ma no, e chi se l'aspettava?

EVALUATING STUDENTS’ EVALUATIONS OF PROFESSORS
(LE VALUTAZIONI DEI DOCENTI UNIVERSITARI DA PARTE DEGLI STUDENTI)
Michela Braga (Università degli Studi di Milano), Marco Paccagnella (Banca d’Italia)
e Michele Pellizzari (Università Bocconi, IGIER e IZA)
Tema di discussione n. 825, ottobre 2011
Classificazione JEL: I20 – Parole chiave: qualità dell’insegnamento,
istruzione universitaria.
Sommario non tecnico
I lavori pubblicati nella collana Temi di discussione intendono contribuire al dibattito scientifi-
co nei diversi campi di interesse dei ricercatori della Banca d'Italia. Le opinioni espresse nei la-
vori sono attribuibili esclusivamente agli autori e non impegnano in alcun modo la responsabi-
lità dell’Istituto. Nel citare i temi, non è, pertanto, corretto attribuire le argomentazioni ivi e-
spresse alla Banca d’Italia o ai suoi Vertici.
La qualità dei docenti è un fattore chiave
nel determinare la preparazione degli studenti,
ma è difficile da misurare e risulta spesso poco
correlata con caratteristiche osservabili quali
gli anni di insegnamento. In molti paesi tale
fattore viene misurato con il contributo di que-
stionari anonimi compilati dagli studenti, un
metodo la cui validità è però soggetta a criti-
che. Ad esempio, gli studenti potrebbero valu-
tare positivamente solo quei docenti che forni-
scono le votazioni più elevate.
Il lavoro sfrutta il meccanismo di alloca-
zione casuale a insegnanti diversi di una coorte
di studenti dell’Università Bocconi per stimare
l’effettivo valore aggiunto dei docenti in ter-
mini di voti conseguiti dagli studenti negli e-
sami successivi. Tale misura “oggettiva” di
qualità del docente viene poi confrontata con
le valutazioni anonime espresse dagli studenti.
I risultati confermano, in primo luogo,
l’importanza dei docenti: studenti che frequen-
tano lo stesso corso con insegnanti diversi pos-
sono presentare, negli esami successivi, divari
non trascurabili nei voti conseguiti. È possibile
inoltre stimare che, all’ingresso nel mercato
del lavoro, tali divari si traducano in un premio
salariale dell’1,4% (circa 180 euro all’anno).
In secondo luogo, l’effettivo valore ag-
giunto del docente è correlato negativamente
con le valutazioni formulate dagli studenti: i
docenti che ricevono le valutazioni peggiori
sono quelli i cui studenti ottengono i voti più
alti negli esami successivi; le valutazioni mi-
gliori sono invece ottenute dai docenti dei cor-
si in cui vengono dati i voti più elevati.

Tali risultati sono spiegabili da un mec-
canismo per cui alcuni docenti trasmettono le
conoscenze più utili per il prosieguo della car-
riera accademica, ma richiedono agli studenti
un maggiore impegno; altri docenti si limitano
invece a insegnare il metodo migliore per su-
perare l’esame, innalzando il voto medio della
classe e riducendo l’impegno richiesto nello
studio.
Se per gli studenti il costo di tale impe-
gno è correlato negativamente con la loro abi-
lità, mentre le loro valutazioni dipendono posi-
tivamente dal voto ottenuto e negativamente
dall’impegno profuso, studenti meno abili as-
segneranno valutazioni peggiori ai docenti mi-
gliori.
Il lavoro discute infine vari interventi
che potrebbero contribuire a migliorare la qua-
lità dell’insegnamento. Ad esempio, limitare
gli esami a risposta chiusa disincentiverebbe lo
svolgimento di lezioni finalizzate al mero su-
peramento dei corsi. Se i voti d’esame fossero
assegnati da docenti diversi da quelli che ten-
gono le lezioni si scoraggerebbero taciti scam-
bi tra i voti degli insegnanti e le valutazioni
degli studenti. Sarebbero utili, inoltre, misura-
zioni della performance degli insegnanti basate
sulla valutazione dei colleghi (peer review), in
linea con l’approccio utilizzato nel campo del-
la ricerca scientifica.

(fonte: http://www.bancaditalia.it/pubblicazioni/econo/temidi/td11/td825_11/td825)


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