你相信「畢業即失業」嗎？還是你連自己能不能順利畢業都沒把握？如果透過大數據分析能夠告訴你，把哪幾項科目學好就能提高順利畢業的機率，你會願意更努力學習嗎？
美國喬治亞州護理學院（Georgia State University School of Nursing）過去總認為，如果學生在基礎護理學概論（Conceptual Foundations of Nursing）這門科目上沒有念好，可能會無法順利畢業。但在分析了過去十年所有學生的成績數據後，校方驚訝地發現，影響學生能否順利畢業的科目，其實是數學。
喬治亞州護理學院副教務長提摩西 M. 瑞內克（Timothy M. Renick）表示，「不論你第一年的基礎護理學概論是拿到 C 還是 A，你還是順利念下去。但如果你在數學這一科表現不佳的話，到了第二年和第三年的時候，你的表現只會越來越糟。」
根據校方的數據分析顯示，只有不到 10% 的學生可以在數學成績較差（C）的情況下順利畢業，而將近 80% 的畢業生，數學都有中上程度（B+）的成績。這也顯示出代數和統計學成為學生接下來在生物學、微生物學、生理學和藥理學科的重要基礎。
不光是數學，亞利桑那州立大學（University of Arizona）在分析學生成績數據後發現，只有 41% 的學生在英文作文科目中獲得較低成績後仍能順利畢業；中田納西州立大學（Middle Tennessee State University）的數據結果則顯示，大多數無法順利畢業的學生，都在美國歷史這門科目中拿了低分。
美國目前已經有近 200 所大學透過這樣的數據分析模式，來解決學生們在求學過程中遇到的難題，而這些學校提供的協助可不是單純的讓學生進行課後輔導，加強那些科目而已。透過數據分析，除了可以幫助學生在重要科目上的成績外，校方還可以更精準的瞭解學生對於該科系或科目的相性如何，進一步輔導學生選擇更適合自己的相性，學習起來會更有興趣和效率的科系。
除此之外，透過大數據分析，也能預測學生在學校的學習模式，例如一個主修生物學和其他四門科目的學生，在生物學成績不理想的狀況，第二年可能就會放棄一個科目，到第三年可能就會放棄兩個，最後甚至可能全部放棄。在大數據的分析和預測下，學校將能提早發現學生在學習過程中遇到的問題，趁早介入提供協助，而不是等到為時已晚才來亡羊補牢。
為什麼學生能否畢業的問題如此重要？舉例來說，一般學生大概花 4 到 6 年的時間從大學畢業，如果學生無法順利畢業的話，學費就會成為嚴重的經濟負擔。根據調查，在美國平均每個大學畢業生身上都背著近 2 萬 8 千美元（約 86 萬元台幣）的學貸，如果順利畢業進入職場還好，如果是中途放棄學業的學生，通常也就代表整個家庭的經濟會被龐大的學貸壓垮。當家庭的經濟狀況被壓垮的時候，對州政府來說也就增加了發生社會問題的可能性，這也就是為什麼這些大學要積極透過數據分析的方式來輔導學生，讓學生可以順利畢業的原因。
那麼，像台灣這樣幾乎人人都能從大學畢業的制度，真是合理的嗎？當家長們用「萬般皆下品，唯有讀書高」的傳統觀念教育孩子，無視孩子的適性與興趣，一股腦往大學裡塞的時候，會不會反而造成了更多更可怕的影響呢？
或許，除了用大數據分析學生，也該分析一下家長們，為台灣的教育尋找出路。
（本文經科技新報授權轉載「能順利畢業嗎？讓大數據告訴你」）
