Development of a dropout prediction model to understand the intervention effects of dropout prevention measures

本研究では、大学における学生の退学を防止する為に行う教育施策の意思決定を支援することを目的として、個々の学生用に作成された中退予測モデルに大学側が行う中退防止施策の介入結果を組み込んだ中退予測モデルを構築する。 2年目（2024年度）は昨年度までに検討した中退予測モデルを用いて、ハイリスク指標を学生ごとに計算し、ハイリスク指標を基に中退防止施策の評価が可能な中退防止モデルを作り、その検証を行った。中退防止施策には様々あるが、今回は1年生のコア科目を設定し、コア科目に出席した学生、つまり中退防止施策である授業がどの程度ハイリスク数値を改善するのかについてまとめ、中退防止モデルとして実装した。 利用したデータは高校タイプや高校時欠席日数等の大学入学前のデータと大学における授業の出欠席や成績、単位等の入学後のデータを利用した。1年次春学期の成績と、それに関係している授業における欠席の回数をリスクを表す数値と定義し、その数値がコア科目の出席によりどの程度変更するのかを中退防止モデルによって把握した。 以上の中退予測モデル、中退防止モデルを国際学会の発表論文、国内における学会の発表論文としてまとめ、成果のとりまとめをおこなった。DSIR2024では実際に中退するまでのハイリスク期間の把握を行い、DSIR2024 winterでは1年次春学期の出欠により、どの程度の学生が、どの時期から状態が変動するのかを学生の類型化とともに把握した。また、LAK2025では中退防止施策であるコア科目の出席がどの程度他科目の欠席に寄与するのかを明らかにした。以上を中心として、学会関係者からのフィードバックを得て、現段階での成果をとりまとめている。