(一)研究背景
    近年來臺灣高等教育因少子化與廣設大學，使得學生入學門檻降低，個體程度差異顯著加劇，傳統一套制式化的教養模式已難以滿足異質化學生需求。吳聰能和蔡碩倉(2019)提出「精準教育」理念，借鏡精準醫療的診斷、預測、治療與預防四步驟，轉化為教育場域的診斷、預測、輔導與預防機制。其核心在於蒐集學生入學前後之學習歷程資料，透過人工智慧與大數據建構「學習基因檢測」系統，提前辨識高風險學生，並預測學業表現及退學風險，提供早期預警。後續再依據檢測結果規劃差異化的學習路徑，分別給予自主學習、跨域學習或增能學習的支持措施，以提升適性學習與學習成效。同時，「智慧學習」的建構強調數據蒐集、建模、應用與回饋的循環歷程，透過個人化學習行為模式與教師回饋調整，逐步落實因材施教與「一個也不放棄」的教育理念。此一模式提供了技職體系新生適應與學習分析的理論基礎，亦為後續發展精準適性學習分析系統的重要參考。
    吳慧珉(2020)亦指出，「精準教育」發展源於精準醫療的概念，強調透過AI與大數據技術，依據個體差異提供量身訂做的解決方案。在教育場域中，標準化課程已難以滿足學生多元需求，學習落差亦成為教師面臨的重要挑戰。教育部建置的「因材網」即是典型實踐案例，透過知識結構與人工智慧演算法，提供跨年級的精準診斷，能追溯學生弱點所在並規劃個人化學習路徑，讓落後學生獲得補救、程度佳的學生得以向上發展。此外，108課綱所強調的核心素養與科技應用也與精準教育高度契合，強調不僅是學科知識，更重視問題解決、運算思維與生活結合。綜合而言，AI導入學習診斷與輔助，不僅能降低學習落差，亦有助於提升學生自我效能與學習成就。

(二)研究目的
本研究主要針對112學年度入學新生，蒐集其在112與113學年共四學期的學習與就學資料，進行休退學行為之系統性分析。研究目的在於：其一，透過描述性統計與機器學習模型，掌握新生在不同學期的休退人數、比例與特徵變化，建立縱向比較的基礎；其二，探討學生背景因素（性別、入學管道、學業基礎）、在學表現（成績、缺曠課情形）、學習資源使用與經濟支持（就學貸款、獎補助）對休退學的影響；其三，建構多元迴歸、正則化迴歸及隨機森林等預測模型，評估各模型在休退學預測上的判別力與適切性，藉以辨識高風險學生群體；其四，透過實證結果，提出早期預警與精準輔導機制，協助學校能在學生出現休退傾向前即時介入，降低中途離校風險，並提升整體就學穩定度。
本研究期能藉由四學期縱向數據的分析，釐清學生休退學的成因與關鍵指標，並提供學校發展數據驅動的輔導策略，作為精準適性學習與校務治理之重要依據。

(三)結論：
    本研究針對112學年度入學新生進行追蹤，結果顯示休退率隨學期推進逐步升高。112學年度第一學期休退比例為4.9%，至第二學期升至10.4%，累計達15.3%。進入113 學年度時，休退情況更加嚴重，第一學期即有16.7%學生休退，第二學期再有9.5%休退，整體休退率達25.2%。綜觀四學期，112學年度新生的累計休退率已超過三成，顯示升上大二後的學習適應壓力顯著增加。
    整體而言，休退率在大二階段明顯升高，且性別、學歷背景與入學管道皆與休退行為高度相關。女性、肄業背景學生，以及獨立招生與運動績優生為高風險族群，顯示其在學習適應與持續就讀方面存在更多挑戰，未來學校應針對此類群體設計更精準的支持與輔導措施。
    其次，在6.2節的實證模型分析 部分，本研究納入四種方法進行比較：
多元線性迴歸、脊迴歸、LASSO迴歸、隨機森林。綜合四種模型的比較，可以確認：傳統迴歸模型適合用於解釋性分析，驗證變項之間的線性關聯；Ridge與LASSO則兼具解釋與篩選功能，能有效處理多元變項與高維度資料；隨機森林在預測準確度上最佳，適合作為實務上新生預警系統的主要方法。
    總結而言，本研究不僅透過實證數據驗證了 學業表現與出勤行為對休退有高度影響，也比較了多元統計與機器學習模型的效能，確認「隨機森林」最能有效預測新生學習風險。此結果顯示，發展結合統計與AI技術的「精準適性學習預警模式」是未來校務研究與學生輔導不可或缺的方向。