(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
本研究主要针对112学年度入学新生，蒐集其在112与113学年共四学期的学习与就学资料，进行休退学行为之系统性分析。研究目的在于：其一，透过描述性统计与机器学习模型，掌握新生在不同学期的休退人数、比例与特征变化，建立纵向比较的基础；其二，探讨学生背景因素（性别、入学管道、学业基础）、在学表现（成绩、缺旷课情形）、学习资源使用与经济支持（就学贷款、奖补助）对休退学的影响；其三，建构多元回归、正则化回归及随机森林等预测模型，评估各模型在休退学预测上的判别力与适切性，借以辨识高风险学生群体；其四，透过实证结果，提出早期预警与精准辅导机制，协助学校能在学生出现休退倾向前即时介入，降低中途离校风险，并提升整体就学稳定度。
本研究期能借由四学期纵向数据的分析，厘清学生休退学的成因与关键指标，并提供学校发展数据驱动的辅导策略，作为精准适性学习与校务治理之重要依据。

(三)结论：
    本研究针对112学年度入学新生进行追踪，结果显示休退率随学期推进逐步升高。112学年度第一学期休退比例为4.9%，至第二学期升至10.4%，累计达15.3%。进入113 学年度时，休退情况更加严重，第一学期即有16.7%学生休退，第二学期再有9.5%休退，整体休退率达25.2%。综观四学期，112学年度新生的累计休退率已超过三成，显示升上大二后的学习适应压力显着增加。
    整体而言，休退率在大二阶段明显升高，且性别、学历背景与入学管道皆与休退行为高度相关。女性、肄业背景学生，以及独立招生与运动绩优生为高风险族群，显示其在学习适应与持续就读方面存在更多挑战，未来学校应针对此类群体设计更精准的支持与辅导措施。
    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、脊回归、LASSO回归、随机森林。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。