Quanto serve per una cattedra di Lettere e latino in Piemonte?

Il modello è verificabile: la graduatoria PNRR3 del Piemonte è stata pubblicata il 17 giugno 2026, quindi la previsione si può confrontare con la realtà. La previsione cieca sbaglia di +11,8 punti (l'errore tipico del modello su regioni mai viste è ±10); aggiungendo le graduatorie 2026 già uscite nelle altre regioni l'errore scende a +3,7 punti.

La risposta in breve

Al concorso PNRR3 (bando DDG 2939 del 9 ottobre 2025, prove nel 2026) il Piemonte ha messo a bando 39 posti per A011. Nella graduatoria di merito iniziale l'ultimo vincitore è entrato con 164,75 punti su 250 (scritto /100 + orale /100 + titoli /50).

• Quel punteggio appartiene però alla quota riservata (30% militari, ex art. 13 DM 205/23): per chi non ha riserve, l'ultimo punteggio utile «ordinario» è stato circa 203,75.
• Con gli scorrimenti per rinunce la graduatoria è poi scesa: al 28/7/2026 i vincitori erano 44 (ultimo ripescato a 197,50), all'11/8/2026 sono 47 (ultimo ripescato a 196,00).

Previsioni contro realtà

La previsione «cieca» usa solo le edizioni 2024 (PNRR1) e 2025 (PNRR2): è la stima che il modello avrebbe fatto prima che uscisse qualunque graduatoria 2026. La seconda previsione tiene la graduatoria del Piemonte nascosta ma sfrutta quelle già pubblicate nelle altre regioni (Emilia-Romagna, Friuli, Sicilia, Toscana) per stimare il livello dell'edizione 2026.

Come funziona il modello

Il punteggio minimo per entrare dipende da tre cose: quanto è «forte» l'edizione (quanti candidati preparati si presentano a livello nazionale), quanto è competitiva la regione, e soprattutto quanti posti ci sono. Il modello stima:

addestrato su 28 graduatorie reali (11 regioni PNRR1, 12 PNRR2 e 5 PNRR3 — tutte quelle di cui è stato possibile reperire e leggere i PDF ufficiali, 841 punteggi individuali estratti). Risultati principali:

1. β = -8,0: raddoppiare i posti abbassa il punteggio minimo di appena ~5,5 punti. Se i candidati non si spostassero, l'effetto sarebbe molto più grande (~14 punti, dato σ≈22 della distribuzione dei punteggi): la differenza rivela il comportamento dei candidati.
2. Interpretando il coefficiente con un modello gravitazionale di scelta della regione (quota regione ∝ posti^b · popolazione^c), l'elasticità implicita è b ≈ 0,61: dove i posti raddoppiano, i candidati aumentano di circa il 50%. Le regioni con tanti posti «attirano» candidati, e questo tiene alti i punteggi minimi.
3. Effetto regione del Piemonte: -10,9 punti, il più basso del panel: a parità di posti, in Piemonte si è sempre entrati con punteggi più bassi che altrove (accade in tutte e tre le edizioni). Per chi punta alla cattedra in A011, il Piemonte è sistematicamente la regione più «accessibile».
4. Il livello dell'edizione oscilla parecchio: 2024 ≈ 187, 2025 ≈ 206, 2026 ≈ 187. Il 2025 è stato anomalo (pochissimi posti a livello nazionale e tanti candidati abilitati): per questo la previsione cieca, che non può sapere dove si collocherà il 2026, ha un intervallo largo.

Posti e punteggio minimo: la relazione chiave

Ogni punto è una graduatoria regionale (passa il mouse per i dettagli); le rette sono il modello per ciascuna edizione. La pendenza comune è β: più posti ⇒ punteggio minimo più basso, ma meno di quanto ci si aspetterebbe, perché i posti attirano candidati.

Il punteggio minimo regione per regione

Il caso Piemonte: tre edizioni a confronto

Le curve mostrano tutti i punteggi dei vincitori, dalla prima all'ultima posizione. Nel 2024 (12 posti) si entrava con 166,50; nel 2025 (43 posti, edizione «difficile») con 184,50; nel 2026 (39 posti) con 164,75. La coda bassa delle curve è dovuta alla quota riservata.

Dove vanno i candidati (simulazione 2026)

Ripartizione simulata dei candidati A011 fra le regioni nel 2026 secondo il modello gravitazionale calibrato (b = 0,61, esponente popolazione fissato a 0,30 — non identificabile separatamente dagli effetti regione e dichiarato come assunzione). Lazio e Campania assorbono la quota maggiore, in linea con i posti banditi.

Quanto è affidabile? Validazione onesta

Ogni graduatoria del panel è stata nascosta al modello, una alla volta, chiedendogli di prevederla («leave-one-out»). Errore medio assoluto sulle 23 graduatorie 2024–2025: 10 punti (nessun bias sistematico). Sulle 5 graduatorie 2026, nascoste una alla volta al modello completo:

Il Piemonte è la regione dove il modello va meglio (+2,6): avere due edizioni precedenti della stessa regione àncora bene l'effetto regionale.

Tutti i dati

Limiti e cautele

• Solo 2 edizioni complete di storia: il livello di una nuova edizione resta la fonte d'incertezza principale (da qui l'intervallo largo della previsione cieca).
• La quota riservata (30% militari) mescola nella coda delle graduatorie punteggi più bassi: il «punteggio minimo» modellato è l'ultimo vincitore incluse le riserve; per i candidati ordinari la soglia effettiva è più alta (nel 2026 in Piemonte: ~203,75 contro 164,75).
• Copertura: 28 graduatorie su 54 teoriche (18 regioni × 3 edizioni). Mancano soprattutto le regioni del Sud per PNRR1 e diverse PNRR3 non ancora reperite/pubblicate; Puglia e Veneto (PDF protetti) mancano del tutto. Nessun dato è stato stimato: le regioni mancanti sono semplicemente assenti dal training.
• L'esponente della popolazione nel modello di scelta non è identificabile separatamente dagli effetti regione (assunto c = 0,30); l'elasticità b è ricavata da β e σ, non osservata direttamente.
• Le tabelle dei titoli sono cambiate leggermente fra le edizioni: l'effetto è assorbito nel livello di edizione, non ri-normalizzato voce per voce.
• Ulteriori scorrimenti dopo l'11/8/2026 possono ancora abbassare l'ultimo punteggio «ripescato».

Fonti

Posti a bando: Allegato 1 dei bandi DDG 2575/2023 (come sostituito dal DD 78/2024), DDG 3059/2024 e DDG 2939/2025. Graduatorie: PDF ufficiali degli Uffici Scolastici Regionali (o degli USR «capofila» che hanno gestito la procedura per più regioni). Tutti i documenti sono stati scaricati e letti il 14 agosto 2026.