研究人员近日创造了一种新的算法，可以平均提前 8 周预测学生是否会终止学业。德国图宾根大学的社会科学研究人员开发了一种统计方法，用于区分不同程度的影响。 在 STEM 学科（科学和技术、工程和数学学科）中，高达 40% 的大学生在入学阶段就辍学了。

新的算法也代表了方法论上的一个普遍进步。在进行预测时，该算法能够考虑研究开始时已经存在的学生个体之间的差异（例如整体认知能力），并将这些差异与学生个体的时间相关的情感状态分开。这样一来，即使是那些很适合他们课程的学生，也有可能预测辍学的概率。这种对不同影响程度的分离也可能对其他领域的许多问题有用。研究人员在《心理测量学》杂志上发表了他们的研究。

STEM 学科的学生在一开始就有不同的先决条件，这些条件影响着辍学的一般概率。Methods Center 的奥古斯丁-凯拉瓦（Augustin Kelava）教授说：“明显，例如，高中的数学成绩和一般的认知能力在个别学生中是不同的。较低的成绩最初更有可能导致入学阶段的辍学。然而，我们想解决的问题是，在能力相当的新生中，如何识别那些迅速辍学的学生”。

在研究的初始调查中，122名图宾根大学的学生在他们的第一学期的数学课上被问及他们之前的数学知识、他们的兴趣、他们的学校生涯和他们的经济背景；并且收集了包括情绪稳定性在内的人格变量的细节。

Kelava 教授说：“初步评估的结果让我们了解了每个学生的稳定特征。随后，每周进行三次五分钟的调查，在本学期的131 天中共进行了 50 次，学生们在调查中表示他们目前的感觉如何，以及他们是否觉得自己在课堂上跟得上。因为我们对学生进行了回访，所以我们能够核实我们的结果。我们知道谁留到了学期末，以及期末考试的成绩。我们还发现，我们的调查得到了很高的接受程度”。