Nella seconda parte del capitolo precedente è stato affrontato uno studio teorico della letteratura finalizzato a formulare una serie di ipotesi riguardo all’impatto di alcune attività extra-lavorative sullo sviluppo di determinate competenze trasversali. Attraverso l’analisi di modelli, di studi teorici e concettuali, è stato possibile individuare una serie di competenze che vengono costantemente attivate nello svolgimento di determinate attività. Questo favorisce una continua sollecitazione all’utilizzo di queste caratteristiche personali che può portare ad un loro naturale sviluppo.
Nel corso di questo capitolo, verranno presentati i risultati più significativi ottenuti durante lo studio empirico, finalizzato a validare le ipotesi precedentemente formulate con riferimento ai dati in possesso.
Il capitolo viene strutturato in modo da richiamare i diversi passaggi svolti durante lo studio in questione, dall’iniziale rielaborazione dei dati fino alla presentazione degli strumenti statistici di carattere descrittivo e dei modelli utilizzati. Si è scelto di seguire questa linea di presentazione, rispetto all’analisi sulle singole ipotesi formulate, per poter descrivere più chiaramente e logicamente i passaggi svolti durante l’analisi, presentando lo studio come un
continuum di considerazioni statistiche, dettate dai risultati che si ottenevano durante
l’elaborazione.
3.1 LO STUDIO PRELIMINARE
Dati: origine e contenutoI dati sui quali è stato condotto lo studio sono stati messi a disposizione dal Cà Foscari Competency Centre (CFCC). Il Competency Centre è un centro di Cà Foscari che svolge attività di ricerca, formazione e consulenza nell’ambito dello sviluppo e della valutazione delle competenze trasversali. È riconosciuto a livello internazionale nello studio e nell’implementazione delle metodologie competency-based (www.unive.it).
Tra le attività che il CFCC mette a disposizione per gli studenti di Cà Foscari, vi sono una serie di corsi (di diversa durata e profondità didattica) finalizzati a presentare i concetti teorici legati alle competenze sottolineando l’importanza del tema nel moderno mondo del lavoro. Inoltre, gli studenti sono guidati in una serie di attività che comprendono: coaching; relazione di una vision personale; individuazione delle competenze in loro stessi; identificazione dei punti di
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forza e di debolezza. Tra queste attività, una delle principali riguarda la valutazione del proprio bagaglio di competenze attraverso il modello ESCI-U (Emotional Social Competency Inventory – Edizione Universitaria). Il modello rispecchia moltissimi aspetti del modello ECI, presentato nel Capitolo 1. Da esso si discosta per il numero di cluster (cinque invece che quattro), per il numero di competenze (diciassette al posto che diciotto) e per la scala di valutazione usata (da zero a dieci invece che da uno a sei).
Per chiarezza, si riprendono i brevemente principali aspetti del modello ECI e le modalità con le quali vengono raccolte le valutazioni.
Questo strumento di valutazione delle competenze è stato messo a punto da Goleman, Boyatzis e Rhee (2000), riprendendo un precedente contributo di Boyatzis (1991), il quale aveva sviluppato un questionario di auto-valutazione delle competenze chiamato Self-Assessment
Questionnaire. La versione finale arriva a comprendere diciotto competenze raggruppate in
quattro cluster. Per ogni competenza sono presenti degli indicatori comportamentali che esprimono le manifestazioni reali della competenza posseduta. Per ogni indicatore viene richiesta una valutazione che esprima la frequenza con la quale tale comportamento si manifesta. La valutazione adotta una scala di sei valori, dove 1 sta per “Mai”, 5 per “Costantemente”, mentre il 6 esprime “Non so”.
Il modello prevede una valutazione completa, a 360 gradi, del soggetto che utilizza questo strumento di valutazione delle competenze. Per evitare problematiche distorsive che sorgono con gli strumenti a carattere puramente di auto-valutazione, l’ECI prevede che il soggetto sia valutato anche da persone esterne, quali familiari, amici (aventi con il valutato un rapporto
personale) o soggetti interessati da rapporti lavorativi e/o accademici (caratterizzati da un
rapporto lavorativo).
La successiva elaborazione dei risultati, permette un confronto grafico molto chiaro riguardo alla differente percezione delle competenze possedute. I valori ottenuti dall’auto-valutazione vengono accostati ai risultati derivanti dalle valutazioni esterne, in modo da permettere di individuarne scostamenti significativi.
Questo strumento è stato ideato per permettere lo sviluppo delle competenze, quindi su di esso non devono essere basate decisioni di tipo organizzativo, quali promozioni o scelte retributive (Cherniss & Goleman, 2001).
I dati utilizzati per lo studio hanno origine principalmente da questa attività. Essi riportano due diverse tipologie di informazioni: i risultati dei diversi questionari iniziali dei corsi, che
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definiscono il profilo personale di ogni partecipante; i risultati dei questionari del modello ESCI- U, sia di autovalutazione sia dei valutatori esterni. Le valutazioni consistono in un voto da 0 (Mai) a 10 (Sempre) riferito ad una serie di indicatori comportamentali. Il questionario è finalizzato a valutare la frequenza con la quale tale comportamento si manifesta in un individuo. La prima fase del lavoro consiste nella rielaborazione dei dati.
In corrispondenza di ogni partecipante alle attività sono stati calcolati i valori relativi alle singole competenze come medie dei valori degli indicatori comportamentali riferiti ad ogni singola competenza. Al fine di questo calcolo, sono stati considerati unicamente i voti espressi dai valutatori esterni. Non sono state considerate, al fine di questo conteggio, le autovalutazioni che i partecipanti hanno espresso su di loro stessi. Sono state individuate, per ogni soggetto, tre diverse tipologie di medie: la media totale, considerando tutti i valutatori esterni; la media espressa dai soli valutatori con i quali il partecipante ha un legame personale (ad esempio familiari, partner, amici); la media considerando unicamente i valutatori con i quali vige un rapporto lavorativo (ad esempio colleghi, capi/boss e compagni universitari). Nel caso in cui il partecipante non fosse stato valutato da una delle due tipologie di valutatori, non è stato espresso alcun valore.
Al termine di questa rielaborazione, sono state aggiunte le informazioni contenute nel questionario di inizio attività. Attraverso il questionario si delinea per intero il profilo del partecipante, non solo riguardo ai dati anagrafici principali, ma anche in riferimento alla situazione del corso di studi, interessi, partecipazione ad attività extra-lavorative ed universitarie, esperienze lavorative e di stage in patria e all’estero.
Si propone una tabella riassuntiva dei dati contenuti nel questionario. Tabella 3.1: Informazioni contenute nel questionario di inizio corso
Ambito Tipologia di informazioni
Dati anagrafici Nome e cognome Sesso
Data e nazione di nascita Nazionalità
Situazione familiare Convivenza coi genitori
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Giorni alla settimana trascorsi fuori dalla famiglia di origine Anni trascorsi fuori dalla famiglia di origine
Livello di educazione dei genitori Occupazione dei genitori
Presenza di fratelli/sorelle
Situazione accademica-scolastica
Università frequentata
Laurea conseguita od in corso di svolgimento Corso di Laurea frequentato
Voto di maturità
Voto di Laurea Triennale e Magistrale Giorni di frequenza all’università
Metodo di studio: individuale; coppia; in gruppo
Esperienze ed attività svolte
Esperienze di studio: durata e luogo di svolgimento
Esperienze di stage: durata e luogo di svolgimento Esperienze lavorative: durata e luogo di svolgimento
Partecipazione ad attività extra-lavorative organizzate da Cà
Foscari
Partecipazione ad attività extra-lavorative al di fuori dell’ambiente
universitario
Paese esteri visitati
Sono state considerate unicamente le informazioni ritenute significative per lo studio in questione, ponendo attenzione sulle attività studiate nel Capitolo 2. Durante la compilazione del questionario, il partecipante è chiamato a selezionare l’opzione che esprime la frequenza con la quale partecipa ad ogni singola attività.
Dovendo necessariamente lavorare con variabili numeriche, le risposte sono state trasformate in variabili discrete. Per fare ciò, sono stati attribuiti dei valori crescenti in corrispondenza di
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una frequenza maggiore alle attività9. In base al diverso numero di opzioni selezionabili nel questionario, in corrispondenza delle diverse attività, si sono ottenute variabili discrete comprese tra uno e cinque o comprese tra uno e sette.
Per ogni singolo partecipante, alla fine della prima fase della rielaborazione, si ottengono tutte le medie relative alle competenze, suddivisi nei tre ambiti di valutazione, insieme ad una serie di valori che esprimono la sua partecipazione o meno ad attività rilevanti per lo studio e, eventualmente, la frequenza con la quale vi partecipa o vi ha partecipato.
Complessivamente, il file di dati principale utilizzato come fonte, presenta le seguenti informazioni in riferimento ad ogni singolo studente:
Competenza;
Indicatori comportamentali riferiti ad ogni competenza; Valutazioni sui singoli indicatori comportamentali;
Medie riferiti ai tre ambiti di valutazione (totale, personale e lavorativo); Attività extra-lavorative oggetto di studio;
Valori che esprimono la frequenza all’attività.
3.2 ANALISI DESCRITTIVA DEI DATI
Analisi dei partecipantiLo studio è stato svolto su un campione di 363 partecipanti a corsi universitari od a laboratori organizzati dal CFCC e svolti nel periodo tra novembre 2013 ed aprile 2015 nelle sedi di Cà Foscari di Venezia e Treviso. I partecipanti sono prevalentemente di sesso femminile (263 unità, pari al 72,5% contro le 100 unità maschili, cioè il 27,5%) e con una età media di circa 24 anni10. Tutti i partecipanti erano, durante la frequentazione dei corsi, studenti di Cà Foscari e la quasi totalità risulta iscritta ad un corso di laurea Magistrale (97,8%) mentre il restante frequenta un corso triennale. Il 58,9% degli studenti frequenta un corso di area economica (214 unità), seguiti dai corsi di area linguistica ed umanistica (entrambi con 61 unità, pari al 16,8%) e da quelli d’area scientifica (7 partecipanti pari al 1,9%). Il 5,6% risulta iscritto a corsi diversi
9 Ad esempio, all’opzione “Mai” è stato attribuito valore 1, all’opzione “Meno di una volta al mese” il valore 2 e così via.
10 Il dato considera 297 partecipanti su 363 totali, in quanto solo una parte ha inserito correttamente il proprio anno di
100
da quelli già citati (20 studenti). La quasi totalità degli studenti è di nazionalità italiana (345 unità, pari al 94,7%).
Analisi dei valutatori
Complessivamente, i valutatori chiamati ad esprimere un giudizio sugli studenti sono stati 2566. Tra questi, 2096 (81,7%) hanno valutato come personale il rapporto con il partecipante al corso, mentre i restanti 470 (18,3%) lo hanno considerato un rapporto lavorativo. Questa differenza significativa tra le due diverse categorie causa un duplice effetto:
In ambito di valutazione, vi sono numerosi soggetti che non includono valutatori con i quali vige un rapporto di lavoro. Il numero complessivo di soggetti valutati in ambito lavorativo sono 230. Questo significa che 133 unità (pari al 36,6%) non includono valutatori lavorativi, ma unicamente valutatori personali. Questi partecipanti, nel momento in cui si analizzerà la porzione di studenti valutati in ambito lavorativo, non verranno considerati, in quanto non valutati in quell’ambito da nessun valutatore. In ambito di valutazione personale, invece, solamente un partecipante non include tra i valutatori persone con le quali ha un rapporto di questo tipo; esso include solo valutazioni in ambito lavorativo. Per questo, in sede di analisi delle valutazioni personali, esso non verrà considerato.
I valori delle medie personali impattano in maniera molto più significativa sulle medie
totali rispetto a quanto facciano le medie lavorative. Questo può portare ad una
comunanza di risultati tra le prime due medie non riscontrata nell’ultima.
Analisi delle attività extra-lavorative
Le attività extra-lavorative, individuate nel corso del capitolo precedente ed oggetto di studio, sono 5: Attività di Volontariato; Esperienze all’Estero; Attività Culturali; Attività Sportive; Utilizzo di Blog e Social Network. In riferimento ad ognuna di queste macro-attività, sono state individuate, tra le informazioni ricavabili dal questionario di inizio corso, alcune attività coerenti per tipologia. Queste ultime, suddivise come evidenziato nella Tabella 3.2, saranno utilizzate per “spiegare” ciascuna delle 5 Macro Attività.
Le attività individuate sono complessivamente 16 e sono le seguenti: Tabella 3.2: Attività individuate per lo studio
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Macro Attività… …spiegata con la partecipazione a11 Attività di Volontariato Associazioni di volontariato
Gruppi parrocchiali
Attività Culturali Circoli culturali Compagnie teatrali Associazioni musicali
Esperienza all’Estero Periodo di lavoro all’estero Periodo di studio all’estero Periodo di stage all’estero
Attività Sportive Sport amatoriale in squadra Sport amatoriale individuale Sport agonistico in squadra Sport agonistico individuale
Utilizzo di Blog e Social Network Uso di blog e forum per attività personali Uso di blog e forum per attività professionali Uso di social network per attività personali
Uso di social network per attività professionali12
A causa di un problema informatico durante la compilazione del questionario online, si è verificata una perdita di dati riguardanti la partecipazione ad attività sportive. Complessivamente sono state perse le risposte di 107 partecipanti. Si è deciso, comunque, di includere ugualmente le attività sportive in ognuna delle considerazioni e modelli statistici presentati nell’elaborato.
11 Per il resto della trattazione ci si riferirà a “Macro Attività” o a “cluster di attività” per indicare un insieme di più attività ed a “singola attività” per indicare ognuna delle 16 attività elencate.
12 Per “uso di blog/forum e social network per attività personali” si intende l’ammontare di tempo trascorso a svolgere
attività di carattere sociale e ludico tramite questi strumenti, quindi chat con amici, commenti su post pubblicati e giochi multiplayers online; per “uso di blog/forum e social network per attività professionali” si intende il tempo trascorso in attività quali condivisione di materiali/consigli/esperienze su aspetti amministrativi ed aspetti legati agli insegnamenti.
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Per comprendere al meglio i valori sui quali si svolgerà lo studio, si sono rappresentati graficamente le frequenze dei valori in corrispondenza delle singole attività. Questa rappresentazione, svolta unicamente per finalità descrittive, può evidenziare se vi è, all’interno di ogni attività, una distribuzione omogenea di partecipazione, il che permetterebbe, in fase di elaborazione statistica, una maggior affidabilità dei risultati.
Le figure seguenti seguiranno l’ordine con il quale sono stati presentati i cluster nella tabella precedente, e saranno divise coerentemente per evidenziare i singoli raggruppamenti di attività. Sull’asse delle ascisse saranno indicati i valori discreti che esprimono i diversi livelli di frequenza all’attività in questione, dove al crescere del valore si esprime una maggior partecipazione alla stessa. Sulle ordinate, invece, sono presenti le percentuali (espresse in scala da 0 ad 1) di partecipanti che partecipano all’attività con quel livello di frequenza.
Figura 3.1: Distribuzioni di frequenza nelle attività
Attività di Volontariato
103 Esperienza all’Estero
104 Uso di Blog e Social Network
Si nota come, per numerose attività quali la partecipazione ad associazioni di volontariato, a gruppi parrocchiali, a circoli culturali, ad associazioni teatrali e musicali, ma anche l’utilizzo di blog e forum e la partecipazione ad attività sportive a livello agonistico, vi sia una distribuzione di frequenza molto concentrata intorno al valore “1” che esprime la non partecipazione a tale attività. Altre attività, quali l’utilizzo delle piattaforme sociali (chiamati anche social network) e la partecipazione amatoriale alle attività sportive, invece, presentano una distribuzione più omogenea sui 5 livelli di frequenza. La maggior partecipazione a queste ultime può essere spiegata dalla natura più “accessibile” delle attività stesse, in quanto i social network rappresentano ormai uno strumento comunicativo e sociale usato quotidianamente, mentre l’attività sportiva amatoriale coniuga la necessità di attività fisica ad una ridotta abnegazione alla stessa.
L’elevata concentrazione di dati viene bene evidenziata anche dalla Tabella 3.3, la quale riporta i principali indici di posizione utili per comprendere la distribuzione di un campione. Per questo fine può essere significativa l’analisi dei quartili. Si può notare che per le variabili che si riferiscono alle attività teatrali, musicali, di lavoro e stage all’estero e sportive a livello agonistico individuale, il valore del primo e del terzo quartile rimane lo stesso ed è il valore più basso, mentre per le attività che analizzano l’uso di blog e forum per scopi personali e che indicano la partecipazione alle associazioni di volontariato, a gruppi parrocchiali, ai circoli
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culturali, il terzo quartile assume come valore il secondo valore di frequenza all’attività. Di conseguenza, la media riferita alle attività citate risulta essere molto bassa e vicina ad 1.
I valori sottostanti confermano le considerazioni avanzate osservando i grafici precedenti, anche in riferimento alle attività sportive amatoriali e all’utilizzo delle piattaforme sociali, caratterizzate da una distribuzione più omogenea dei valori.
Tabella 3.3: Riepilogo dei valori di partecipazione alle attività
3.3 RELAZIONI LINEARI TRA LE ATTIVITA’ E TRA ATTIVITA’ E COMPETENZE
La descrizione e l’analisi dei dati precedentemente svolta, ha permesso di giungere ad una conoscenza più profonda dei valori a disposizione, studiando singolarmente le variabili. Nulla, però, è stato ancora studiato riguardo alle relazioni reciproche che sono insite nei dati. Questa sezione dello studio vuole cogliere, per la prima volta, i legami esistenti tra le variabili al fine di avanzare importanti considerazioni sulla natura dei dati a disposizione.
Questa ricerca di legami viene svolta attraverso le matrici di correlazione, grazie alle quali è possibile esplorare ulteriormente i dati oggetti di studio, individuando l’intensità di eventuali legami lineari associativi presenti tra le variabili. Si sono svolti due diversi studi sulle matrici:
L’analisi delle correlazioni tra le singole attività.
L’individuazione di legami associativi tra singole attività e competenze. Questa tipologia di legami evidenzia se le due variabili in questione tendono a variare in maniera congiunta.
Macro-Attività come aggregato di sintesi delle singole attività
Minimo 1stQ. Mediana Media 3rdQ. Massimo
Volontariato 1,000 1,000 1,000 1,898 2,000 5,000 Parrocchia 1,000 1,000 1,000 1,733 2,000 5,000 Circoli Culturali 1,000 1,000 1,000 1,606 2,000 5,000 Teatro 1,000 1,000 1,000 1,248 1,000 5,000 Musica 1,000 1,000 1,000 1,515 1,000 5,000 Stage Estero 1,000 1,000 1,000 1,372 1,000 6,000 Lavoro Estero 1,000 1,000 1,000 1,262 1,000 6,000 Studio Estero 1,000 1,000 1,000 1,997 4,000 7,000
Piattaforma Sociale Personale 1,000 2,000 3,000 3,047 4,000 6,000
Blog Forum Personale 1,000 1,000 2,000 1,716 2,000 6,000
Piattaforma Sociale Professionale 1,000 1,000 1,000 2,342 3,000 6,000
Blog Forum Professionale 1,000 1,000 2,000 1,730 2,000 6,000
Agonistico Squadra 1,000 1,000 1,000 2,062 4,000 5,000
Amatoriale Squadra 1,000 1,000 1,000 2,234 4,000 5,000
Agonistico Individuale 1,000 1,000 1,000 1,707 1,000 5,000
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La prima parte dello studio svolto attraverso le matrici di correlazione, evidenzia i legami lineari presenti tra le singole attività. Lo scopo è quello di comprendere quanto tali attività siano in grado di spiegare la Macro Attività alla quale si riferiscono. Qualora le variabili risultassero tra loro completamente non correlate, significherebbe che esse siano inadatte a riferirsi al medesimo costrutto, in quanto misurano quantità tra loro indipendenti. Un significativo livello di correlazione, invece, evidenzierebbe la capacità delle diverse attività di misurare lo stesso fenomeno.
Questo studio vuole andare ad investigare la qualità delle Macro Attività (chiamate anche Cluster di Attività) presentate nella Tabella 3.1. Ciascuna Macro Attività è un costrutto di sintesi, espressa attraverso le singole attività che sono state usate per definirla; qualora le singole attività risultassero fortemente correlate tra loro, il costrutto risulterebbe ben spiegato. Ad esempio, le attività riguardanti la partecipazione ad associazioni di volontariato ed a gruppi parrocchiali sono collegate ad un costrutto che esprime la propensione o la tendenza generale dei partecipanti a svolgere attività di volontariato. Nel caso in cui le attività risultassero significativamente correlate tra loro (coefficiente di correlazione >0,7), la Macro Attività sarebbe un ottimo aggregato di sintesi in grado di spiegare bene la tendenza delle persone a svolgere attività di volontariato.
Questo studio permetterà, inoltre, di svolgere considerazioni sulla bontà dei cluster di attività individuati e di giungere ad una diversa organizzazione delle attività.
Si riportano di seguito i valori trovati, raggruppati per cluster. Per ogni matrice verrà presentato il coefficiente di correlazione ed il p-value corrispondente. Viene visualizzata unicamente la matrice inferiore sinistra dei valori, dove lungo la diagonale principale vi sono tutti valori “1”.
Tabella 3.4: Correlazioni tra attività divisi per cluster
Attività di Volontariato ** p = 0,05, *** p = 0,01 Attività Culturali Volontariato Parrocchia Volontariato 1 Parrocchia 0,265 1 (0,000***)
107 ** p = 0,05, *** p = 0,01 Esperienza all’Estero ** p = 0,05, *** p = 0,01 Attività Sportive ** p = 0,05, *** p = 0,01
Uso di Blog e Social Network
** p = 0,05, *** p = 0,01
Circoli Culturali Teatro Musica
Circoli Culturali 1
Teatro 0,126 1
(0,016**)
Musica 0,103 0,238 1
(0,048**) (0,000***)
Stage Estero Lavoro Estero Studio Estero
Stage Estero 1 Lavoro Estero 0,448 1 (0,000***) Studio Estero 0,288 0,198 1 (0,000***) (0,000***) Agonistico Squadra Amatoriale Squadra Agonistico Individuale Amatoriale Individuale Agonistico Squadra 1 Amatoriale Squadra 0,157 1 (0,012**) Agonistico Individuale 0,231 0,077 1 (0,000***) (0,221) Amatoriale Individuale -0,225 0,123 -0,038 1 (0,000***) (0,048**) (0,539) Piatt. Sociale Personale Blog/Forum Personale Piatt. Sociale Professionale Blog/Forum Professionale Piatt.soc Personale 1 Blog/Forum Personale 0,248 1 (0,000***) Piatt.soc. Professionale 0,572 0,213 1 (0,000***) (0,000***) Blog/Forum Professionale 0,187 0,501 0,282 1 (0,000***) (0,000***) (0,000***)
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Le 5 matrici presentate rispecchiano le 5 Macro Attività (o cluster) presentate in precedenza. Si avanzano, ora, delle osservazioni che permettono, prima di evidenziare alcune problematiche e poi giungere ad una differente organizzazione dei cluster, la quale sarà utilizzata per il proseguo della trattazione.
Tra le attività svolgibili all’estero, ve ne sono due di carattere prettamente lavorativo ed una di carattere accademico – universitario. Pur comunate da un fattore importante, cioè il fatto che vengano svolte al di fuori del paese natio, le due tipologie sono diverse per la natura dell’attività che viene svolta all’estero. Si decide di studiarle dividendo la Macro Attività in due cluster