AI 驱动的减少学生退学策略——一项 EMU 学生停学研究

并非所有入学的人都会获得证书或学位，但辍学或暂停学业的人数远高于专家之前的预期。2013 年 12 月，有 2900 万人接受过部分大学教育但未获得学位。根据国家学生清算研究中心的一份新报告，到 2018 年 12 月，该数字跃升至 3600 万。理解导致学生退学的潜在因素并协助决策者识别有效预防策略至关重要。通过分析停学学生群体的特征和受教育路径，本研究旨在为面临类似挑战的机构提供可操作的见解。东密歇根大学（EMU）在学生留存方面面临重大挑战，约 55% 的本科生在六年内未能完成学位。作为一所致力于学生成功的机构，EMU 开展了全面的学生退学研究以了解影响因素。研究揭示了某些因素与退学之间存在高度相关性，甚至在大学就读的早期阶段也是如此。基于这些发现，本研究开发了一个利用人工智能技术评估学生放弃学业潜在风险的预测模型。这些模型使大学能够实施早期干预策略、支持有风险的学生，并提高整体高等教育成功率。