In this paper, we present the preliminary results of the analysis performed on 50,000texts written by the Newly Qualified Teachers to reflect on their practice. The Italian InductionProgramme for NQT includes online activities to be carried out in the E-portfoliomanaged by Indire. As part of the training monitoring with the aim to evaluate our supportand to improve instructional scaffolding to teachers, we analysed teachers’ reflectivewriting mixing a new developed framework for teachers’ reflective writing andNatural Language Processing (NLP) techniques. In providing a case study of a large-scaleanalysis of textual teachers’ data in an institutional setting, this paper wants to contributeto the field of learning analytics. We will describe the context, the characteristics of thedata analysed, how all of this has shaped the analytics design. We will describe its implementationand therefore the procedures, tools and metrics developed to representthe content of the teachers’ reflective writing, and we will try to evaluate if and howthese preliminary results can help us to reach the research goals and to understand thestrengths and weaknesses of different methodologies.Presentiamo i risultati preliminari e l’analisi svolta su circa 50.000 testi scritti dai docentineo nominati in ruolo per riflettere su due attività didattiche svolte con gli studenti, nelcontesto del percorso dell’anno di formazione e prova 2016/17. Il percorso prevede attivitàin presenza e attività a distanza completate sul portfolio digitale, ospitato nell’ambienteonline gestito dall’Indire. Nell’ambito del monitoraggio della formazione, con il fine di ottimizzaregli strumenti e il supporto fornito, abbiamo interrogato i dati testuali prodottidai docenti nell’interazione con l’ambiente per capire se i testi presentassero evidenze riconducibilialle scritture riflessive. Obiettivi dell’indagine sono stati la definizione di unoschema per la classificazione dei testi sulla base del livello di riflessività evidenziato e l’impiego di strumenti di Trattamento Automatico del Linguaggio (TAL) per l’analisi dell’interocorpus testuale prodotto dai docenti. Descriveremo il contesto scientifico e progettuale,le caratteristiche dei dati analizzati, come questo abbia determinato il disegno d’indagine;descriveremo inoltre la sua implementazione e dunque le procedure, gli strumenti e lemetriche adottate o elaborate per rappresentare il contenuto dei dati; infine discuteremoi primi risultati e alcuni vantaggi e limiti dell’approccio adottato
