ポリテクニコ・ディ・ミラノの退学率を理解する

高等教育の中退率は世界中で大きな問題だよね。多くの学生が大学生活を始めるけど、学位を取得せずに終わっちゃう。この論文では、特にイタリアのポリテクニコ・ディ・ミラノにおける中退の理由を詳しく見ていくよ。この研究は、大学がもっと多くの学生を学校に留まらせる方法を見つけるのに役立つかもしれない。

#中退の全体像

「中退」というと、学位を取得する前に大学プログラムを辞めちゃう学生のことを指してる。多くの国では、約30％の学生が教育を修了しないんだ。イタリアはさらにひどくて、なんと半数以上の学生が卒業してない。これは大学にとって単に迷惑なだけじゃなくて、リソースの無駄遣いだし、未来の労働力のスキルにも影響を与えるんだ。

植物を買って水をやっても、日光に当てるのを忘れたら結局枯れちゃうみたいなもんだね。大学は学生に多くの投資をするから、学生が辞めちゃうとその投資が無駄になっちゃう。

#学生が中退する理由

中退する理由は色々あるよ。ある学生は、自分の学位プログラムが思ってたのと違ったり、他のはコースワークがあまりにも難しいって感じたり。中には仕事や家庭の事情に優先順位を取られちゃう人もいるよ。

また、学問分野によっても違いがあるね。たとえば、厳しい入門コースがあるプログラムは、早い段階で中退率が高いことがある。逆に、卒業の時期に学生が辞めることもあるし、大学によっても中退率は変わるんだ。

#ポリテクニコ・ディ・ミラノのデータ

ポリミは、建築、デザイン、エンジニアリングの4つの学校にわたるさまざまな学位プログラムを提供してる。23の異なる学部プログラムがあって、私たちはこれらのプログラムの1年目の中退パターンを調べたよ。

大学からのデータを使って、学生がコースを辞めた理由を分析したんだ。特に1年目にフォーカスしたのは、ここで多くの学生が続けるかどうかを決めるからだね。

#使用した方法

いくつかの統計モデルを使って、複数のデータソースから中退トレンドを把握しようとしたんだ。異なる箱からのパズルのピースを組み合わせる感じだね。どのピースがどこに属するか追う方法があると便利なんだ。

分析の最初の部分では、過去の中退データを再検討して、いつ、なぜ学生が辞めるのかを予測できるモデルを作ったよ。学位プログラムや学校が中退率に与える影響も理解しようとした。

#数字に注目

コックスモデルっていうのを使って、イベントのタイミングを見たよ。この場合、イベントは学生が中退すること。モデルを適用することで、時間をかけてパターンやトレンドが見えてきたんだ。

データは2つのレベルで分析した—プログラムレベルと学校レベルの両方。個々の木と森全体を同時に見るようなもんだね。

#危険な時期の特定

私たちの分析では、中退率が上昇する重要な時期が浮き彫りになった。こうした時期を理解することで、大学はリスクのある学生にサポートを集中させられるんだ。

#第一段階

最初の段階では、中退曲線を作成して、時間の経過とともにどれだけの学生がプログラムを辞めたかを示したよ。この曲線を参考に、中退率が高い学位プログラムを特定できたんだ。

たとえば、あるプログラムでは1年目の終わりに数字が急激に減少してた。これは、多くの学生が自分が正しいプログラムにいないかもって気づくことに起因することが多いんだ。

#第二段階

次に、私たちの発見に基づいて、将来の中退イベントを予測する方法を見たよ。これは、過去のデータに基づいて今の学生がどれくらい中退する可能性があるかを理解することだね。成績、デモグラフィック、プログラムの詳細など、さまざまな要因を集めて、より明確な像を得たよ。

#分析の重要性

中退を調査することで、大学はリソースを節約し、学生の成功を助けることができるんだ。データが特定のプログラムの学生が辞めやすいことを示していれば、大学が手を差し伸べることができるんだ。

#結果

私たちの分析を通じて、中退の行動は一概には当てはまらないってわかったよ。異なるプログラムや学校でユニークな中退率があるの。さらに掘り下げると、同じ大学内でも中退率が異なることがわかった。

#面白い部分：中退の予測

パターンをただ観察するだけじゃなくて、誰が中退しそうかを予測したかったんだ。ロジスティック回帰を使って、いろんな要因を組み合わせたモデルを作ったよ。まるで、成功する料理のために必要な材料をうまく混ぜ合わせるレシピみたいなもんだ。

私たちのモデルでは、以下の要因を考慮したよ：

• 年齢
• 性別
• 学歴
• 第一学期の成績

これらの要因で、中退しそうな学生を見つけ出せて、大学が早めに介入できるようになるんだ。

#学んだこと

1. 早期警告サイン：第一学期に多くの単位を取得する学生は、中退する可能性が低いんだ。ちょうどレースでいいスタートを切るのと同じで、自信を高めるんだ。

2. プログラムによってリスクが異なる：中退率が高いプログラムもあれば、そうでないプログラムもある。これはコースワークが難しすぎるか、学生の期待に応えてない場合もあるんだ。

3. 入試得点の影響：面白いことに、入試テストで高得点を取る学生は、時々中退率が高いことがある。このことは、こうした学生が大学レベルの学習に十分に準備されてなかったことを示唆してるかもしれないね。

#次に何がある？

これらの発見は貴重だけど、まだ始まりに過ぎないってわかってるよ。中退の行動は時間とともに変わることがあるし、特にCovid-19パンデミックの時期に見られたように新たな課題が現れることもある。

中退のダイナミクスを本当に理解するためには、方法をさらに洗練させたり、学生が去る理由に関わる他の要因を探っていく必要があるね。

#結論

中退率を改善することは大学にとってキーなんだ。学生がなぜ去るのか理解し、将来のトレンドを予測してデータを活用することで、教育機関は保持率を向上させるステップを踏めるんだ。最終的な目標は、学生が高等教育に入るだけじゃなくて、学位を持って卒業することだよね。

適切なサポートと理解があれば、学生が軌道に乗り、教育目標を達成できるよう助けられる。だって、誰も植物を買って水やりを忘れたくないからね。すべての学生が成長するために必要な注意とリソースを受けられるようにしよう。