(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
本研究旨在透過「精準適性學習分析之新生模式」，建立一套能夠預測新生學習表現及休退風險的分析架構。藉由蒐集學生入學背景（如入學管道、性別、學院別）、學習表現（成績、系排PR值）、出勤狀況（缺曠、請假）及能力指標，建構多元化的資料庫，進而進行統計分析與模型驗證。期望此模式能協助學校於新生入學初期即掌握可能的高風險群體，並及早介入輔導，以降低休退率並提升學習成效。


(三)結論
    本研究以113學年度新生資料為基礎，建構「精準適性學習分析之新生模式」，透過校務研究的資料整合，從入學背景、學習表現、出勤行為及核心能力等面向，全面探討新生休退與學習成效的關聯性，並進一步以多種迴歸與機器學習方法進行模型建構與驗證。
    首先，在描述性統計部分，研究結果顯示：大一新生的休退率於第一學期為 4.8%，第二學期升至 9%，累計達 14%，凸顯大一階段的學習適應挑戰。性別差異方面，女性學生於第二學期的休退比例上升至 10.5%，高於男性的 8.2%。入學管道中，獨立招生與推薦甄選學生的休退率特別偏高，反映入學方式與學習持續性之間存在顯著關聯。學業表現方面，休退學生的平均成績與系排PR值均顯著低於非休退學生；出勤行為方面，休退學生的缺曠與請假時數皆遠高於一般學生，顯示「出勤」為最敏感的預警因子。
    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：多元線性迴歸模型、脊迴歸（Ridge Regression）、LASSO迴歸、隨機森林（Random Forest）。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。