人們開始感到大學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展是否良好存在不安，但很少有明確的數(shù)字可以確定“重要差異”。數(shù)字情況通常指有“正確”或“錯誤”答案的情況（類似于筆記本電腦上的開/關(guān)按鈕）。如果沒有正確地解釋數(shù)據(jù)，某些常規(guī)統(tǒng)計程序可能會支持這種觀點，即在比較兩組學(xué)生得分的分析中可能會找到“差異”（例如，是/否p≤.05？）。然而，沒有單一的發(fā)現(xiàn)可以說服人，因為學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展是一種復(fù)雜的過程，遠遠超出了數(shù)字分析的復(fù)雜程度。

數(shù)據(jù)分析的目的是識別學(xué)生學(xué)習(xí)和發(fā)展過程中的模式和異常。學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展是漸進的過程，需要綜合考慮多個因素。因此，大學(xué)和高等教育機構(gòu)正在采用人工智能和“模擬”策略來分析數(shù)據(jù)，以獲得更全面的視角。這些模擬工具可以在完全沒有和一切之間創(chuàng)建幾乎無限的選項，以幫助機構(gòu)更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展。

即使考慮到不同的學(xué)生子群是否具有更相似而不是不同的分數(shù)，也是一種模擬情況，因為我們意識到在校園里并沒有一個適用于所有學(xué)生的正確答案。為了解釋為什么學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展是如此復(fù)雜，需要擴大我們的視野，了解所有相關(guān)因素的影響，包括但不限于學(xué)生的背景、文化、教育和家庭生活等方面。

因此，我們需要更深入地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展過程，而不僅僅是依靠常規(guī)統(tǒng)計程序的結(jié)果。通過采用人工智能和模擬工具來分析數(shù)據(jù)，我們可以獲得更完整、更全面的視角，更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展。

發(fā)展科學(xué)，包括發(fā)展心理學(xué)、認知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，不僅僅是關(guān)注兒童的“年齡和階段”發(fā)展，而是更著眼于探究學(xué)生的“軌跡”。這些軌跡的變化是由多種因素決定的，不僅僅是由不可變的人口特征和以往的學(xué)習(xí)成績所預(yù)測的結(jié)果。發(fā)展軌跡是一個學(xué)生受過去、現(xiàn)在和未來影響的人生路徑，決定著學(xué)生未來的發(fā)展方向。因此，了解學(xué)生軌跡的變化和因素，對于制定個性化的教育和發(fā)展計劃至關(guān)重要。

我們研究了十五個縱向數(shù)據(jù)集，結(jié)合了不同的計算機信息系統(tǒng)和基于表現(xiàn)的評估來收集學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集始于2007年，每個縱向數(shù)據(jù)集包含超過190萬個個體數(shù)據(jù)點。通過使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)和AI認知分析，我們構(gòu)建了預(yù)測模型，以識別在這些縱向隊列研究中收集的有關(guān)學(xué)生成功的數(shù)據(jù)的模式和異常。我們還使用了SPSS統(tǒng)計軟件進行線性和二元邏輯回歸分析，以及使用AMOS進行結(jié)構(gòu)方程建模。通過使用不同的分析方法，我們確認了研究結(jié)果，并得出相同的發(fā)現(xiàn)，從而增強了對研究結(jié)果的信心。

在我們的研究中，我們發(fā)現(xiàn)學(xué)生軌跡的變化可以被看作是一種有意識的偏離，學(xué)生可以通過自我調(diào)整，使自己的預(yù)期生命之路發(fā)生變化。例如，學(xué)生可能被安排在一個通向大學(xué)成功的發(fā)展軌跡上，但決定重新定位自己，走向?qū)е螺z學(xué)的不同軌跡。我們的研究還表明，學(xué)生軌跡的變化是由多種因素決定的，如學(xué)生的個性、家庭環(huán)境、教育水平、心理狀態(tài)等等。因此，制定個性化的教育和發(fā)展計劃，需要綜合考慮這些因素，以幫助學(xué)生找到最適合自己的軌跡，并實現(xiàn)其最大的潛力。

使用機器學(xué)習(xí)、AI認知分析和傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)得出了相似的結(jié)果。在2017年的一篇論文《利用支持向量機預(yù)測學(xué)生畢業(yè)結(jié)果》中，介紹了如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行學(xué)生畢業(yè)預(yù)測。該論文利用了100多個特征來構(gòu)建預(yù)測模型，包括一組因素來衡量學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展。研究結(jié)果證實了AI認知分析的結(jié)論：學(xué)生的入學(xué)背景不能決定他們的未來，而是在入學(xué)后的學(xué)習(xí)和發(fā)展經(jīng)歷對于預(yù)測學(xué)術(shù)成就和畢業(yè)情況更為重要。應(yīng)用AI策略提供了最有用的信息。學(xué)生的發(fā)展軌跡是復(fù)雜的，但是AI能夠處理這種復(fù)雜性。

收集學(xué)生的學(xué)習(xí)和發(fā)展數(shù)據(jù)有助于推動“模擬”思維，因為發(fā)展科學(xué)將學(xué)生在校園內(nèi)的所有經(jīng)歷和隨時間而變化的經(jīng)歷都納入了同一框架內(nèi)考慮。在分析學(xué)生學(xué)習(xí)和發(fā)展的所有“碎片化”數(shù)據(jù)時，AI策略非常有用。