(一)研究背景
   近年来台湾高等教育因少子化与广设大学，使得学生入学门槛降低，个体程度差异显着加剧，传统一套制式化的教养模式已难以满足异质化学生需求。吴聪能和蔡硕仓(2019)提出「精准教育」理念，借镜精准医疗的诊断、预测、治疗与预防四步骤，转化为教育场域的诊断、预测、辅导与预防机制。其核心在于蒐集学生入学前后之学习历程资料，透过人工智能与大数据建构「学习基因检测」系统，提前辨识高风险学生，并预测学业表现及退学风险，提供早期预警。后续再依据检测结果规划差异化的学习路径，分别给予自主学习、跨域学习或增能学习的支持措施，以提升适性学习与学习成效。同时，「智慧学习」的建构强调数据蒐集、建模、应用与回馈的循环历程，透过个人化学习行为模式与教师回馈调整，逐步落实因材施教与「一个也不放弃」的教育理念。此一模式提供了技职体系新生适应与学习分析的理论基础，亦为后续发展精准适性学习分析系统的重要参考。
    吴慧珉(2020)亦指出，「精准教育」发展源于精准医疗的概念，强调透过AI与大数据技术，依据个体差异提供量身订做的解决方案。在教育场域中，标准化课程已难以满足学生多元需求，学习落差亦成为教师面临的重要挑战。教育部建置的「因材网」即是典型实践案例，透过知识结构与人工智能算法，提供跨年级的精准诊断，能追溯学生弱点所在并规划个人化学习路径，让落后学生获得补救、程度佳的学生得以向上发展。此外，108课纲所强调的核心素养与科技应用也与精准教育高度契合，强调不仅是学科知识，更重视问题解决、运算思维与生活结合。综合而言，AI导入学习诊断与辅助，不仅能降低学习落差，亦有助于提升学生自我效能与学习成就。

(二)研究目的
本研究旨在透过「精准适性学习分析之新生模式」，建立一套能够预测新生学习表现及休退风险的分析架构。借由蒐集学生入学背景（如入学管道、性别、学院别）、学习表现（成绩、系排PR值）、出勤状况（缺旷、请假）及能力指标，建构多元化的数据库，进而进行统计分析与模型验证。期望此模式能协助学校于新生入学初期即掌握可能的高风险群体，并及早介入辅导，以降低休退率并提升学习成效。


(三)结论
    本研究以113学年度新生资料为基础，建构「精准适性学习分析之新生模式」，透过校务研究的资料整合，从入学背景、学习表现、出勤行为及核心能力等面向，全面探讨新生休退与学习成效的关联性，并进一步以多种回归与机器学习方法进行模型建构与验证。
    首先，在描述性统计部分，研究结果显示：大一新生的休退率于第一学期为 4.8%，第二学期升至 9%，累计达 14%，凸显大一阶段的学习适应挑战。性别差异方面，女性学生于第二学期的休退比例上升至 10.5%，高于男性的 8.2%。入学管道中，独立招生与推荐甄选学生的休退率特别偏高，反映入学方式与学习持续性之间存在显着关联。学业表现方面，休退学生的平均成绩与系排PR值均显着低于非休退学生；出勤行为方面，休退学生的缺旷与请假时数皆远高于一般学生，显示「出勤」为最敏感的预警因子。
    其次，在 6.2节的实证模型分析 部分，本研究纳入四种方法进行比较：多元线性回归模型、脊回归（Ridge Regression）、LASSO回归、随机森林（Random Forest）。综合四种模型的比较，可以确认：传统回归模型适合用于解释性分析，验证变项之间的线性关联；Ridge 与 LASSO则兼具解释与筛选功能，能有效处理多元变项与高维度资料；随机森林在预测准确度上最佳，适合作为实务上新生预警系统的主要方法。
    总结而言，本研究不仅透过实证数据验证了 学业表现与出勤行为对休退有高度影响，也比较了多元统计与机器学习模型的效能，确认「随机森林」最能有效预测新生学习风险。此结果显示，发展结合统计与AI技术的「精准适性学习预警模式」是未来校务研究与学生辅导不可或缺的方向。