人工智能可早在小学结束时便预测学生是否会辍学于中等教育阶段

通过利用从幼儿园开始的13年纵向数据集，这些模型从小学六年级结束时起就预测了中学教育的辍学和留校情况。

“这项研究标志着早期自动分类方面取得了重大进展，但这只是方法论发展中要持续进行的第一步。这种方法可能为加强现有的学生留校和成功策略树立新的先例，从而为教育系统和政策带来变革性的变化，”博士后研究员兼该研究的主要作者Maria Psyridou说。

利用早期数据 

辍学过程往往始于小学早期，并受到一系列不同因素的影响。这项研究利用了“第一步”研究及其关注中学和高等教育的扩展研究“求学之路”的13年纵向数据，这两项研究均由芬兰研究理事会资助。数据涵盖了家庭背景和个人因素、行为指标、动机和参与度指标、健康行为和欺凌经历、媒体使用情况以及学业和认知表现。

“处理这些纵向数据对机器学习来说既是一项挑战，也是一个独特的机会。结果非常令人鼓舞，”共同开发了这项研究的机器学习方法的博士研究员Fabi Prezja补充道。

规划未来

该研究在教育研究中取得了重大进展。然而，必须使用独立测试集来获取额外数据并进行进一步验证，这是必不可少的。在未来的迭代中，此类模型可能具有主动支持教育流程和现有识别高危学生的协议的潜力，从而可能有助于重塑学生留校和成功策略，并最终促进教育成果的改善。