The Politecnico di Torino, in collaboration with OpenAI and CRUI, is organising a workshop dedicated to the practical use of artificial intelligence tools to support teaching, research and academic activities.
The initiative is open to faculty members, researchers, PhD students and technical staff, and will provide an opportunity to explore the use of tools such as Codex, Skills and Agents to support research, teaching, data analysis, grant proposal preparation and day-to-day academic operations.
Nel pomeriggio del workshop si è svolta una challenge facoltativa dedicata all'uso pratico di Codex su casi concreti del contesto universitario. I partecipanti hanno lavorato in team su due tracce:
- AI-powered Degree Explorer: progettare un prototipo per aiutare studenti e studentesse a esplorare l'offerta formativa triennale del Politecnico di Torino, attraverso percorsi guidati, raccomandazioni spiegabili, confronto tra corsi e visualizzazioni interattive.
- Exam schedule optimisation: sviluppare una soluzione riproducibile per supportare la pianificazione degli esami online nei laboratori LAIB, massimizzando la copertura degli esami e degli studenti nel rispetto dei vincoli di capienza, calendario, sovrapposizione e distanza tra esami.
Le soluzioni sono state valutate secondo i criteri condivisi durante il workshop:
- per la challenge AI-powered Degree Explorer sono stati considerati esperienza utente, qualità della guida, uso di Codex, qualità tecnica e creatività
- per la challenge Exam schedule optimisation sono stati considerati fattibilità, qualità della soluzione e chiarezza della spiegazione.
La challenge ha mostrato la capacità dei team di usare strumenti di AI agentica non solo per produrre codice, ma anche per esplorare dati, documentare assunzioni, costruire prototipi interattivi e rendere spiegabili le scelte progettuali.
Per ciascuna challenge sono stati individuati i primi tre classificati. Il primo gruppo classificato riceve una licenza ChatGPT Pro gratuita per 6 mesi.
CHALLENGE 1: AI-powered Degree Explorer
| POSIZIONE | GRUPPO/PROGETTO | PARTECIPANTI | PUNTEGGIO | GIUDIZIO SINTETICO |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Course Match | Mauro Bonfanti; Enrico Negro; Michele Polito; Yuqi Zhao | 95 | Miglior combinazione di UX, spiegabilità, confronto e creatività della demo. |
| 2° | PoliTO Compass | Alessandro Podio; Emanuele Ravello; Sebastiano Aloscari; Andrea Appendino; Marco Milanesio | 93 | Soluzione molto solida, con scoring ricco, reality check, profili di complessità e link ufficiali |
| 3° | AI Powered Degree Explorer | Cristina Ferrian; Andrea Garzena; Luca Mannella; Giulia Masi; Francesca Russo | 91 | Progetto completo e ben documentato, con quiz, catalogo, confronto e motivazioni trasparenti. |
CHALLENGE 2 - Exam schedule optimisation
| POSIZIONE | GRUPPO/PROGETTO | PARTECIPANTI | PUNTEGGIO | GIUDIZIO SINTETICO |
|---|---|---|---|---|
| 1° | Ali Jahanirahaei | Ali Jahanirahaei | Ali Jahanirahaei; Lucrezia Songini; Enrico Botticella; Samuele Poy; Edoardo Tito | 94 | Miglior equilibrio tra copertura, vincoli e spiegazione, con zero violazioni hard dichiarate. |
| 2° | Giacomo Belluardo | Giacomo Belluardo; Sergio Pio Rendine; Alessandro Aniello Mele; Simone Amico | 91 | Soluzione molto forte su utilizzo, numero di round e validazione dei vincoli. |
| 3° | BGUPOPOLITO | Carmen Aina; Francesco Pio Savino; Stefano Coniglio; Maria Giulia Ballatore; Claudio Passerone | 89 | Ottimo sistema di supporto decisionale, con GUI, report e analisi multi-sessione. |
