Cos'è MasterIN Fingerprint™
MasterIN Fingerprint™ è un sistema di analisi proprietario, ideato da Franco De Rosa, che assegna a ciascun master postlaurea un profilo strutturato su 6 assi valutativi.
L'obiettivo è restituire al candidato una impronta digitale del percorso analizzato che gli consenta di creare relazioni oggettive con il proprio background accademico, le proprie necessità di apprendimento e i futuri obiettivi di carriera.
I 6 Assi di Valutazione
Valuta la statura istituzionale e la reputazione accademica dell'ente erogatore. L'algoritmo aggrega i posizionamenti nei principali ranking (es. QS, Financial Times, Censis, Sole 24 Ore), ponderandoli con l'autorevolezza del corpo docente, le certificazioni di qualità (es. EQUIS, ASFOR) e lo storico consolidato della Business School o dell'Ateneo.
Misura il reale potenziale di inserimento o di progressione nel mercato del lavoro. L'analisi incrocia il tasso di occupabilità dichiarato a 6 mesi post-diploma con la dinamica della domanda aziendale per i profili in uscita. Viene valutata rigorosamente anche l'infrastruttura di supporto, come l'efficacia del Career Service, i servizi di orientamento e le sessioni di coaching.
Quantifica il valore del capitale relazionale che il Master è in grado di trasferire all'allievo. L'indice esamina la densità e la qualifica del parterre di aziende partner, oltre alle opportunità dirette di project work e recruiting. Concorre al punteggio anche la solidità della rete Alumni, ritenuta essenziale per garantire un ecosistema lavorativo fertile a lungo termine.
Rileva l'aderenza del piano didattico ai trend emergenti dello scenario macro-economico. Il parametro premia l'integrazione strutturale di tematiche ad alto impatto (Digital Transformation, Intelligenza Artificiale, Sostenibilità) e la frequenza di aggiornamento dei sillabi. Valuta la propensione del Master a formare competenze non ancora sature sul mercato.
Analizza la sostenibilità economica dell'investimento richiesto. Il modello confronta la quota d'iscrizione con i benchmark del medesimo cluster disciplinare. Nel calcolo convergono la disponibilità di borse di studio (al merito o a sostegno del reddito), l'accesso a prestiti d'onore tramite reti bancarie convenzionate e la presenza di flessibili infrastrutture di rateizzazione.
Analizza l'impatto organizzativo richiesto per il conseguimento del titolo. Il calcolo bilancia il volume del carico didattico, la numerosità dei CFU in rapporto ai mesi di durata, con l'agilità del framework di erogazione. Incidono positivamente la compatibilità con i ritmi lavorativi (formule part-time/weekend) e la flessibilità generata dagli strumenti di e-learning on-demand.
Uso dell'Algoritmo Adaptive Weighting (MFGS™)
Al termine, i valori assegnati vengono sintetizzati in un unico indice, il MFGS — MasterIN Fingerprint Global Score™. Questo indice non è una semplice media aritmetica, ma il risultato di un processo di analisi basato su un Algoritmo di Ponderazione Dinamica Contestuale.
Questo sistema riconosce che il valore di un Master non è assoluto, ma dipende dalle aspettative specifiche dell'utente in base al percorso scelto. Per meglio capirci, un aspirante Manager che sceglie un MBA ha presumibilmente priorità diverse da un neolaureato che cerca un Master Tecnico di I Livello per l'inserimento immediato nel mondo del lavoro.
La Matrice di Ponderazione
L'architettura di calcolo dell'MFGS si fonda su un modello di ponderazione dinamica ad alta granularità. Il punteggio globale si ottiene moltiplicando i valori attribuiti ai 6 assi valutativi (vi) per i rispettivi pesi specifici (wi), dove ogni peso è il risultato di una configurazione adattiva basata sul contesto del master.
Per ogni master analizzato, l'algoritmo determina il vettore dei pesi w applicando quattro strati di condizionamento variabili processando simultaneamente oltre 50 elementi di contesto:
L'algoritmo opera una normalizzazione costante affinché la somma dei pesi sia sempre uguale a 1 (100%), garantendo l'integrità statistica del risultato su una scala da 1.0 a 10.0. Questa matrice adattiva assicura che i criteri di misurazione aderiscano in modo rigoroso agli effettivi obiettivi professionalizzanti del titolo.
Aree coinvolte nella ponderazione dinamica
del percorso
disciplinare
Geografica
di erogazione
Proprietà Intellettuale: Il metodo MFGS™ è frutto di un’analisi statistica proprietaria condotta dall'Osservatorio MasterIN.it sotto la direzione di Franco De Rosa. L'algoritmo incrocia i dati tecnici dichiarati dagli atenei con i benchmark di categoria estratti dal database di MasterIN.it, attivo dal 1999.
Riepilogo dell'iniziativa MasterIN Fingerprint Global Score™ (MFGS)
Analisi AI + revisione editoriale
Ogni Fingerprint è generato da un modello linguistico addestrato sui dati del master, e successivamente revisionato dalla redazione dell'Osservatorio MasterIN.it.
Aggiornamento periodico
I punteggi vengono ricalcolati sia quando i contenuti del master vengono aggiornati dalla scuola, che in seguito ad un'attività di scraping realizzata dal nostro crawler.
Indipendenza editoriale
Il MasterIN Fingerprint Global Score™ è prodotto dall'Osservatorio MasterIN.it in modo indipendente. I punteggi non sono influenzati da rapporti commerciali con le scuole.
Ponderazione dinamica
Il punteggio globale (MFGS) è il risultato di un algoritmo che adatta dinamicamente il peso dei 6 assi in base al contesto specifico di ogni percorso formativo.