NLP per classificare automaticamente materiali didattici di informatica

Classificazione automatica di materiali didattici con NLP

La conformità dei programmi di studio di informatica agli standard internazionali è una sfida complessa, data la vastità delle linee guida pubblicate da enti come ACM e IEEE. Valutare manualmente la copertura di ogni corso richiede tempo e risorse significative.

Questo studio propone un approccio basato sul Natural Language Processing (NLP) per automatizzare la classificazione dei materiali didattici. Vengono esplorate due tipologie di tecniche: metodi tradizionali di parsing, tagging ed embeddings, e l'utilizzo di Large Language Models (LLM).

I risultati preliminari indicano che queste tecniche possono classificare automaticamente i documenti in modo efficace, riducendo il carico di lavoro per gli amministratori dei programmi di studio.