Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# コンピューターサイエンス# 機械学習# コンピュータと社会

大学での学生の定着に関する課題

大学生の中退率に影響を与える要因とその解決策の概要。

― 1 分で読む


大学の定着率を上げること大学の定着率を上げること組む。学生の成功を高めるために、退学問題に取り
目次

大学に入学した全員が卒業するわけじゃないんだ。多くの学生が勉強を終える前に辞めちゃう。これはアメリカでますます問題になってることで、何百万もの学生が大学に入っても卒業しないんだ。大学は、学生が卒業するまで学校に留まるための方法を見つけることが大事。この記事では、学生が辞める理由と、大学がこの問題を減らすために何ができるかを見ていくよ。

問題の範囲

大学を卒業せずに辞める学生の数はかなり多いんだ。最近の報告では、何百万もの人が大学に通った経験はあるけど、学位は持ってないって。これは教育のリーダーたちにとっては大きな懸念事項で、卒業率を向上させて学生の成功を確保したいと思ってる。学生が大学を辞める理由を理解することは、学校が彼らを在籍させるのを助けるための重要なステップだよ。

学生の退学に関する主要な要因

学生が大学を辞める理由はいくつかある。主な要因の一つは学業成績。特に最初の学期に苦労する学生は、学校を辞める可能性が高いんだ。他にも、経済的な問題や個人的な困難、大学コミュニティへの関与の欠如なども影響する。これらの問題のいずれも、学生が留まるか辞めるかの決断に影響を与えるんだ。

学業成績の役割

学業成績は、学生が大学に留まるかどうかに大きく関わってる。初期の学期に良い成績を取って多くの授業を通過する学生は、勉強を続ける可能性が高いんだ。例えば、GPA(成績評価平均)が高い学生は、授業で成績が悪い学生に比べて留まる可能性が高い。このパターンは、最初の学期の学業成功が学生の学位取得の可能性を予測できることを示してるよ。

経済的な考慮

経済的な問題は、学生が辞める要因として大きな役割を果たすことが多い。多くの学生は教育費の支払いに苦労していて、それがストレスとなり最終的に辞めちゃうことがあるんだ。奨学金や助成金、ワークスタディプログラムを提供する大学は、これらのプレッシャーを軽減するのに役立つ。経済的支援を受けている学生は、サポートがない学生よりも長く学校に留まる傾向があるよ。

大学のサポートシステム

大学は、退学のリスクがある学生を支援するためにさまざまなサポートシステムを実施できる。チュータリングやカウンセリングなどの学業支援サービスを提供することで、学生の成績を改善する手助けができる。さらに、財務アドバイジングは、学生がお金を管理し、支援リソースを見つけるのを案内することができる。学生が大学コミュニティ内でつながりを築けるようなエンゲージメントプログラムも、彼らの大学生活を充実させるのに役立つよ。

学生のデモグラフィックを理解する

年齢、性別、人種などの学生のデモグラフィックは、留年率に影響を与えることがある。例えば、若い学生は年配の学生に比べて留年率が高い傾向がある。ただし、デモグラフィック要因の影響は、学業成績や財務状況ほど大きくないかもしれない。大学は、学生によって大きく異なるデモグラフィック特性よりも、留年に影響を与える主要な要因に焦点を当てるべきだね。

予測モデルの活用

大学が退学のリスクがある学生を特定する方法の一つは、予測モデリングを使うことだ。学生の学業成績、財務状況、その他の要因に関するデータを分析することで、どの学生が追加のサポートを必要としているかを示すパターンを特定できる。予測モデルは、学校がリソースを効果的に配分し、リスクを抱える学生が成功するための介入をデザインするのに役立つよ。

留年率改善のための戦略

研究に基づいて、学生の留年率を改善するためにいくつかの戦略を実施することができる。大学は以下のことをすべきだね:

  1. 学業支援を提供する: 困難を抱える学生を支援するために、チュータリング、メンターリング、アドバイジングサービスを提供する。

  2. 財務支援プログラムを強化する: 財務支援をよりアクセスしやすくし、学生が費用を管理するためのリソースについての認識を促進する。

  3. エンゲージメントを促進する: 学生同士の社会的な交流を促進するプログラムを作成し、彼らがつながりを築き、大学コミュニティの一部だと感じられるようにする。

  4. 介入をターゲットする: リスクのある学生を早期に特定し、彼らが困難を乗り越えるためのカスタマイズされたサポートを提供する。

  5. 進捗を監視する: 学生の学業成績を追跡し、問題が悪化する前にタイムリーな支援を提供する。

早期介入の重要性

早期介入は、学生の退学を防ぐのに重要なんだ。苦しんでいる学生を早い段階で特定することで、大学は彼らが成功するために必要なサポートを提供できる。この積極的なアプローチは、学生が在籍し続け、学位を取得する可能性を大いに高めることができるよ。

結論

学生の大学からの退学問題は複雑だけど、学業成績、経済的支援、効果的な介入を理解することで対処できる。大学は、学生の学業や個人的な課題を支援する戦略を実施することで、学生を留めることを優先するべきだね。そうすることで、卒業率を向上させ、より多くの学生が学業目標を達成できるようになる。継続的な研究とデータ分析を通じて、大学は学生の留年に影響を与える要因をより深く理解できるようになり、学生に対するサポートやリソースを改善していけるよ。

オリジナルソース

タイトル: AI-Driven Strategies for Reducing Student Withdrawal -- A Study of EMU Student Stopout

概要: Not everyone who enrolls in college will leave with a certificate or degree, but the number of people who drop out or take a break is much higher than experts previously believed. In December 2013, there were 29 million people with some college education but no degree. That number jumped to 36 million by December of 2018, according to a new report from the National Student Clearinghouse Research Center[1]. It is imperative to understand the underlying factors contributing to student withdrawal and to assist decision-makers to identify effective strategies to prevent it. By analyzing the characteristics and educational pathways of the stopout student population, our aim is to provide actionable insights that can benefit institutions facing similar challenges. Eastern Michigan University (EMU) faces significant challenges in student retention, with approximately 55% of its undergraduate students not completing their degrees within six years. As an institution committed to student success, EMU conducted a comprehensive study of student withdrawals to understand the influencing factors. And the paper revealed a high correlation between certain factors and withdrawals, even in the early stages of university attendance. Based on these findings, we developed a predictive model that employs artificial intelligence techniques to assess the potential risk that students abandon their studies. These models enable universities to implement early intervention strategies, support at-risk students, and improve overall higher education success.

著者: Yan Zhao, Amy Otteson

最終更新: 2024-08-05 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2408.02598

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2408.02598

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

類似の記事