Analisi responsabile dei dati istituzionali: interpretare le distorsioni con il supporto dell’IA

Abstract degli autori

Le dashboard di analisi dei dati istituzionali (IA) orientano le decisioni nell’istruzione superiore, ma i limiti dei dati, i vincoli delle tecniche di analisi e la mancanza di informazioni sul contesto ne influenzano spesso l’interpretazione. Per favorire un’interpretazione più responsabile di queste analisi, presentiamo FACTRIA, un framework che organizza i fattori potenzialmente fonte di distorsioni in quattro ambiti: il processo di analisi, il contesto istituzionale, le caratteristiche dei singoli corsi e i dati demografici. Abbiamo usato il framework FACTRIA come input per un chatbot basato sull’IA generativa, progettato per invitare gli utenti a riflettere su questi fattori mentre analizzano i dati istituzionali. Uno studio qualitativo condotto con i soggetti interessati, basato su quattro casi autentici di analisi dei dati istituzionali, e un’analisi delle reti di transizione hanno mostrato che il chatbot ha indotto i partecipanti a riconoscere come fattori trascurati avessero influenzato la loro interpretazione iniziale. I risultati hanno indicato che combinare un framework strutturato con indicazioni fornite dall’IA può migliorare l’interpretazione responsabile dei dati istituzionali, tenendo conto del contesto.