SisValDidat

SisValDidat nasce a Firenze nel 2003 come strumento di analisi condivisa dei risultati delle indagini di valutazione della formazione accademica universitaria nell'opinione degli studenti, con l'obiettivo di pubblicizzare in trasparenza i risultati garantendo al contempo la privacy di chi valuta e di chi viene valutato — a beneficio degli organi di governo impegnati nella stesura delle relazioni periodiche sull'andamento della didattica e dei portatori di interesse. Oggi sviluppato e gestito da VALMON S.r.l., è un repository integrato di tutte le indagini che ruotano attorno alla formazione accademica: non solo la ROS (Rilevazione Opinione Studenti), ma anche l'organizzazione del CdS, la qualità dei servizi di supporto (base informativa per il piano delle performance), la valutazione dei tirocini curricolari (con l'acquisizione delle opinioni di tutor universitario, tutor aziendale e tirocinante), i servizi per studenti con disabilità e DSA, l'internazionalizzazione, l'opinione dei laureandi e degli iscritti ai corsi di dottorato (in itinere e a consuntivo, secondo i modelli ANVUR personalizzabili dagli Atenei), fino a indagini di corredo come il benessere organizzativo (modello ANAC) e il monitoraggio del Public Engagement. Il modulo Questionari consente di creare indagini personalizzate di qualsiasi complessità, con reportistica automatica in tempo reale e somministrazione anche tramite QR-code a popolazioni esterne o non autenticabili dall'Ateneo (utile ad esempio per gli eventi di orientamento in ingresso).

Giunto alla versione 10 (attualmente in Release Candidate, presto in arrivo in produzione) ed adottato da oltre 30 tra atenei italiani e istituzioni AFAM, il sistema ha ampliato significativamente le proprie funzionalità: il nuovo modulo Assicurazione Qualità genera in automatico i Report Qualità per CdS secondo la struttura a Quadri (A-F) richiesta dalle Relazioni CPDS e dal Nucleo di Valutazione, con copertura e andamento delle indagini, insegnamenti critici evidenziati automaticamente, tracciamento dell'intero ciclo criticità-azione correttiva-verifica dell'efficacia e collegamento esplicito ai Punti di Attenzione del Modello di Accreditamento Periodico ANVUR (AVA3), utile come evidenza nelle visite CEV; i report sono esportabili in PDF e Word. Le Matrici di Tuning supportano la coerenza esterna (profili professionali) e interna (aree di apprendimento) e la mappatura degli insegnamenti, secondo la metodologia del Tuning Project.

Caratteristiche distintive: gestione multi-livello della struttura gerarchica di governance (fino a 4 livelli — Scuole/Facoltà, Dipartimenti, Corsi di Studio, Insegnamenti), analisi per Settore Scientifico Disciplinare, anno e semestre; confronti intertemporali anche in presenza di modifiche al questionario; report basati su contenuti grafici dinamici e accattivanti; completa configurabilità delle funzionalità di analisi da parte dell'amministratore di sistema; funzionalità di trasparenza e open data. L'intelligenza artificiale è integrata su più livelli: analisi del sentiment delle risposte aperte tramite Natural Language Processing di Google (classificazione per direzione, intensità e macro-argomento) e sintesi automatica dei commenti degli studenti a supporto della stesura delle relazioni CPDS. Completano il sistema l'autenticazione federata Shibboleth/SAML con i sistemi di identità degli Atenei e la conformità alle normative ANVUR, AgID e GDPR.