{"id":12231,"date":"2025-10-23T11:07:11","date_gmt":"2025-10-23T09:07:11","guid":{"rendered":"https:\/\/edihadria.eu\/?p=12231"},"modified":"2025-10-23T11:20:43","modified_gmt":"2025-10-23T09:20:43","slug":"digitalna-transformacija-u-analizi-anketnih-upitnika-i-formuliranju-preporuka-ai-rjesenje-za-carnet-uz-podrsku-edih-adria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/edihadria.eu\/it\/digitalna-transformacija-u-analizi-anketnih-upitnika-i-formuliranju-preporuka-ai-rjesenje-za-carnet-uz-podrsku-edih-adria\/","title":{"rendered":"Trasformazione digitale nell'analisi dei questionari di indagine e formulazione delle raccomandazioni: Soluzione AI per CARNET con il supporto di EDIH Adria"},"content":{"rendered":"
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Sfide<\/strong><\/p>

La rete accademica e di ricerca croata CARNET lavora costantemente per migliorare la maturit\u00e0 digitale del sistema educativo nella Repubblica di Croazia. Nell'ambito del progetto e-Universities \u00e8 stato sviluppato un \"Quadro per la maturit\u00e0 digitale degli istituti di istruzione superiore nella Repubblica di Croazia\", nonch\u00e9 un modello per l'autovalutazione della maturit\u00e0 digitale e i relativi questionari per diversi gruppi di rispondenti presso gli istituti di istruzione superiore. Tuttavia, l'elaborazione di una grande quantit\u00e0 di dati e la formulazione di raccomandazioni personalizzate per ogni istituto di istruzione superiore si \u00e8 rivelata una sfida dato che si tratta di un compito complesso e ad alta intensit\u00e0 di risorse. Per questo motivo \u00e8 stata individuata la necessit\u00e0 di introdurre soluzioni tecnologiche avanzate basate sull'intelligenza artificiale, vale a dire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per consentire un sostegno scalabile e automatizzato alla trasformazione digitale degli istituti di istruzione superiore.<\/p>

Soluzione<\/strong><\/p>

Nell'ambito del servizio TBI (Test Before Invest) e con il sostegno professionale del consorzio EDIH Adria, CARNET ha avviato lo sviluppo e la sperimentazione di un prototipo del sistema LLM dal titolo \"Advisor for Digital Transformation of Higher Education Institutions in the Republic of Croatia\" (Consigliere per la trasformazione digitale degli istituti di istruzione superiore nella Repubblica di Croazia). Il sistema \u00e8 progettato per analizzare automaticamente i dati raccolti attraverso questionari di indagine, arricchire il contesto utilizzando documenti strategici disponibili al pubblico da istituti di istruzione superiore selezionati e generare relazioni strutturate e raccomandazioni concrete per la trasformazione digitale per il rispettivo istituto di istruzione superiore. Il prototipo \u00e8 stato testato con successo attraverso un progetto pilota in cui sono state dimostrate le possibilit\u00e0 di elaborazione automatizzata, l'integrazione dei documenti nella generazione rapida e interattiva di raccomandazioni. Sebbene non sia una soluzione commerciale pronta per l'implementazione, questo progetto di proof-of-concept ha chiaramente dimostrato la fattibilit\u00e0 tecnica e il potenziale della tecnologia LLM nel contesto del sostegno agli istituti di istruzione superiore nei processi di sviluppo digitale.<\/p>

Come parte dell'attivit\u00e0 TBI, \u00e8 stato sviluppato e implementato un prototipo come applicazione web nell'ambiente Streamlit, che ha consentito un'interfaccia utente intuitiva disponibile tramite il browser. Il sistema utilizza tecniche di ingegneria rapida e include interi documenti strategici nel contesto del modello per collegare i dati quantitativi dell'indagine con il contenuto testuale dei documenti strategici. Il risultato \u00e8 una relazione generata automaticamente che mostra chiaramente lo stato della maturit\u00e0 digitale, identifica i settori prioritari per lo sviluppo e offre raccomandazioni personalizzate basate su dati e confronti con le migliori pratiche delle universit\u00e0 europee. Il report pu\u00f2 essere salvato localmente sul computer in formato PDF per ulteriori elaborazioni e analisi.<\/p>

I dati di input ottenuti dal sistema di autovalutazione, 360 questionari condotti su quattro gruppi (gestione, insegnanti, professionisti IT e studenti) sono mostrati nella Figura 1, mentre le seguenti immagini mostrano l'analisi come risultato dell'interazione dell'utente con LLM.<\/p>

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Figura 1 \u2013 Presentazione del punteggio medio per domanda nel questionario<\/figcaption><\/figure>
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Figura 2 \u2013 Relazione generata<\/figcaption><\/figure>
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Figura 3 \u2013 Salvataggio di una relazione generata in formato PDF utilizzando l\u2019esempio dell\u2019Universit\u00e0 Juraj Dobrila di Pola<\/figcaption><\/figure>

Risultati e benefici<\/strong><\/p>

La sperimentazione e la valutazione del prototipo di \"consulente per la trasformazione digitale\" hanno evidenziato un potenziale significativo per l'applicazione di modelli linguistici di grandi dimensioni nel campo della consulenza strategica e dell'analisi nell'istruzione superiore, apportando una serie di vantaggi concreti:<\/p>

  • Analisi dei dati pi\u00f9 rapida e scalabile:<\/strong> La sintesi automatizzata dei risultati delle indagini e dei documenti strategici consente di generare report strutturati in pochi minuti, accelerando notevolmente i processi.<\/li>
  • Risultati standardizzati e basati sui dati:<\/strong> L'uso del LLM aumenta la coerenza dell'analisi e riduce la soggettivit\u00e0 nell'interpretazione dei dati, aumentando cos\u00ec la qualit\u00e0 e la comparabilit\u00e0 delle relazioni tra le istituzioni.<\/li>
  • Maggiore efficienza dei servizi di consulenza:<\/strong> Gli esperti ottengono una visione iniziale attraverso rapporti generati automaticamente, che consente loro di concentrare il loro tempo sull'interpretazione pi\u00f9 profonda e sulla consulenza individuale.<\/li>
  • Flessibilit\u00e0 e aggiornabilit\u00e0:<\/strong> Il sistema pu\u00f2 essere facilmente esteso ad altre istituzioni, includere documenti aggiuntivi o estendere l'analisi a nuove aree, garantendo l'usabilit\u00e0 e l'adattabilit\u00e0 a lungo termine dello strumento.<\/li><\/ul>

    Insegnamenti tratti<\/strong><\/p>

    Durante la fase di TBI, sono state individuate le informazioni chiave per un'attuazione efficace:<\/p>

    • Pertinenza contestuale dei dati: <\/strong>La qualit\u00e0 e la precisione dell'output dipendono direttamente dai dati di input. L'inclusione di documenti strategici pertinenti, aggiornati e strutturati con precisione \u00e8 essenziale per l'accuratezza delle raccomandazioni.<\/li>
    • Importanza critica dell'ingegneria tempestiva e dell'arricchimento contestuale: <\/strong>Includere documenti strategici completi nel prompt ha permesso al modello di fornire un'analisi pi\u00f9 approfondita e contestualmente ricca.<\/li>
    • Potenziale per l'analisi comparativa e l'apprendimento dalle pratiche degli altri:<\/strong> L'inclusione di documenti delle universit\u00e0 europee ha dimostrato come le raccomandazioni possano essere ulteriormente arricchite con esempi di buone pratiche provenienti dall'ambiente internazionale.<\/li>
    • Adeguamento necessario dell'interfaccia utente:<\/strong> Sebbene il prototipo dimostri la fattibilit\u00e0 tecnica, per la soluzione di produzione sar\u00e0 necessario sviluppare un'interfaccia utente intuitiva e l'integrazione con i sistemi esistenti, in modo che lo strumento possa essere utilizzato senza avanzate pre-conoscenze tecniche.<\/li><\/ul>

      Conclusion<\/strong><\/p>

      Il progetto \"Test Before Invest\" realizzato con CARNET ha dimostrato con successo come l'uso dell'intelligenza artificiale, in particolare dei modelli linguistici di grandi dimensioni, possa migliorare in modo significativo i processi di analisi e consulenza strategica nel sistema di istruzione superiore. Il prototipo sviluppato, insieme alle conoscenze acquisite e alle raccomandazioni individuate, fornisce una solida base per prendere decisioni informate sull'ulteriore trasformazione digitale degli istituti di istruzione superiore. Il progetto ha confermato la fattibilit\u00e0 tecnica, l'economicit\u00e0 e la rilevanza di questa tecnologia in un contesto reale, aprendo cos\u00ec lo spazio per lo sviluppo di una soluzione avanzata e scalabile che possa portare benefici misurabili agli istituti di istruzione superiore e ai responsabili delle politiche educative. EDIH Adria continua a sostenere CARNET e altre istituzioni pubbliche, PMI e unit\u00e0 di autogoverno locale (LGU) nei loro sforzi di trasformazione digitale, aiutandole a cogliere i benefici delle tecnologie avanzate per una gestione pi\u00f9 efficiente, trasparente e sostenibile delle loro risorse.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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