Feedback e Feedback Automatizzato: Pratiche e percezioni dei docenti universitari

Abstract

La presente ricerca analizza le pratiche di feedback, con particolare attenzione ai sistemi di feedback automatizzato, adottate dai docenti universitari in tre università italiane coinvolte in un Progetto di Rilevante Interesse Nazionale (PRIN). Attraverso l’analisi di 690 Syllabi e la conduzione di tre focus group, la ricerca risponde a due domande chiave: quali pratiche di feedback e feedback automatizzato sono dichiarate nei Syllabi?; come viene definito e utilizzato il feedback, incluso il feedback automatizzato, dai docenti? L’analisi dei Syllabi mostra che il 100% dei docenti utilizza una valutazione di prodotto, mentre solo il 25.8% adotta anche una valutazione di processo; nessuno applica una valutazione di progresso. Le pratiche valutative prevalenti sono gli esami finali orali e scritti. Solo il 9.71% dei docenti dichiara di utilizzare pratiche di feedback, con un’adozione quasi inesistente del feedback automatizzato (.14%). I risultati dei focus group evidenziano altresì che l’interazione diretta tra studenti e docenti è considerata cruciale nel processo di feedback, con la discussione in aula come modalità privilegiata, mentre la conoscenza e l’uso del feedback automatizzato risultano estremamente limitati. Questi risultati confermano la prevalenza di approcci valutativi tradizionali e una resistenza all’adozione di nuove tecnologie, in linea con la letteratura esistente. Tuttavia, contrastano con le indicazioni che sottolineano la necessità di implementare sistemi di feedback automatizzato per rilevare il processo e progresso di apprendimento degli studenti, ma soprattutto fornire feedback tempestivi per consentire loro di migliore le proprie strategie. In questo contesto, il PRIN in oggetto assume particolare rilevanza, proponendosi di fornire un metodo, un’interfaccia user-friendly e tutorial per utilizzare il Machine Learning al fine di generare feedback di qualità.