Il presente lavoro propone un’innovazione metodologica per i sistemi di valutazione della performance del personale tecnico-amministrativo nelle università pubbliche italiane. Partendo dall’analisi del Sistema di Misurazione e Valutazione della Performance (SMVP) 2025-2027 del Politecnico di Torino, approvato dal Nucleo di Valutazione il 19 novembre 2024, il paper sviluppa due contributi complementari. Il primo contributo (Parte I) presenta un’applicazione innovativa della Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) integrata con SHAP (SHapley Additive exPlanations) al framework esistente del PoliTO, dimostrando come queste tecniche possano oggettivare i pesi dei criteri, garantire trasparenza valutativa e generare feedback personalizzati. Utilizzando i dati reali della Mappa delle Competenze Comportamentali e della struttura degli obiettivi definiti nel SMVP, costruiamo un caso studio che illustra l’applicabilità concreta dell’approccio.

Ferrara, M., L., Goracci e V., Tedesco. "Innovare la Valutazione della Performance nelle Università Pubbliche: Un Framework MCDA-SHAP" Working paper, DEMB WORKING PAPER SERIES, Dipartimento di Economia Marco Biagi, 2025.

Innovare la Valutazione della Performance nelle Università Pubbliche: Un Framework MCDA-SHAP

Tedesco, V.
2025

Abstract

Il presente lavoro propone un’innovazione metodologica per i sistemi di valutazione della performance del personale tecnico-amministrativo nelle università pubbliche italiane. Partendo dall’analisi del Sistema di Misurazione e Valutazione della Performance (SMVP) 2025-2027 del Politecnico di Torino, approvato dal Nucleo di Valutazione il 19 novembre 2024, il paper sviluppa due contributi complementari. Il primo contributo (Parte I) presenta un’applicazione innovativa della Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) integrata con SHAP (SHapley Additive exPlanations) al framework esistente del PoliTO, dimostrando come queste tecniche possano oggettivare i pesi dei criteri, garantire trasparenza valutativa e generare feedback personalizzati. Utilizzando i dati reali della Mappa delle Competenze Comportamentali e della struttura degli obiettivi definiti nel SMVP, costruiamo un caso studio che illustra l’applicabilità concreta dell’approccio.
2025
Dicembre
Italiano
264
Dipartimento di Economia Marco Biagi
ITALIA
Modena
Performance Management, MCDA, AHP, SHAP, Explainable AI, Università Pubbliche, SMVP
JEL Classification: C44, C61, I23, M12, M54. Gli Autori ringraziano il Direttore della Collana DEMB WPs per avere accettato il presente scritto. Il lavoro si inserisce all’interno di un progetto che nasce da una precedente collaborazione con il DEMB nell’ambito del PRIN 2022 PNRR dal titolo “Climate risk and uncertainty: environmental sustainability and asset pricing”, Codice Progetto “P20225MJW8” (CUP: E53D23016470001), MUR D.D. Decreto di finanziamento n. 1409 del 14/09/2022 e che vede la Prof.ssa Silvia Muzzioli quale Principal Investigator. Il presente working paper rappresenta il risultato di un’analisi preliminare sviluppata in un contesto scientifico sostanzialmente diverso da quello attualmente in fase di implementazione nel citato progetto PRIN 2022 PNRR, ma al contempo ne richiama approcci, strumenti e metodologie di Machine Learning che si ritengono rilevanti per future valutazioni che saranno condotte presso il Dipartimento di Economia Marco Biagi e il Decisions Lab dell’Università Mediterranea. Si ringrazia la Direzione Generale del Politecnico di Torino per la disponibilità dei documenti istituzionali e il Nucleo di Valutazione per il parere favorevole sul SMVP 2025-2027.
info:eu-repo/semantics/other
Ferrara, M.; Goracci, L.; Tedesco, V.
Altro::Working paper
298
open
Ferrara, M., L., Goracci e V., Tedesco. "Innovare la Valutazione della Performance nelle Università Pubbliche: Un Framework MCDA-SHAP" Working paper, DEMB WORKING PAPER SERIES, Dipartimento di Economia Marco Biagi, 2025.
3
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