近期，延边大学发布了一条《研究生退学决定公告》引起大众注意，延安大学对该校136名研究生送达退学决定书。其中，博士14名，硕士122名。

最近这两年，国内高校博士生、研究生、本科生被清退的事情屡有发生。

今年年初，广州大学研究生院发公告，表示有72名研究生在规定的最长学习年限内未完成学业，学校因此做出退学处理。

6月18日，因长期旷课，且未办理任何手续，河北体育学院对40名学生做了退学处理。

9月29日，中国人民大学也一次清退了16名本科生，都是各省曾经的尖子生。

这些行动是在像所有的中国在校大学生发出信号：大学不是温柔乡，严进宽出已经成为过去时。

美国的高等教育向来都是大受好评的，科研投入以及科研成果都是令人备受鼓舞的。但同时，每年大约有8000名中国留学生被学校开除，其中不乏在常春藤名校就读的学生。

美国高校“宽进严出”，在美国读大学想拿到毕业证可没有那么容易，被美国大学开除或被美国大学退学的学生不在少数，美国大学退学率也影响着大学毕业率。

不仅仅是国际学生，即使是美国本土学生，也存在较高的退学率，甚至有些大学的毕业率仅为60%。

 

被退学原因是？

• 缺乏自我思考能力、解决问题的能力与批判性思维的缺乏
• 学分不够
• 学术诚信

学生被退学的原因大多数为上述三种，但最权威的影响因素，数据可以告诉我们。

 

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课题介绍

本次的课题是由范德堡大学的导师指导，带你探索美国高等教育问题以及影响因素，通过对美国高等教育数据库的数据分析，运用STATA探索，管理，分析数据，发现并解释美国高等教育的某一现状 。

 

相关学科

教育研究统计 教育学

机器学习 人工智能

应用数学 统计学 数据科学

导师：范德堡大学 硕士

导师研究生就读于范德堡大学国际教育政策管理专业

担任范德堡大学教育学研究助理

曾在范德堡夏校担任高中生夏校助教。

👉本课题仅限3个名额

 

课题研究方法

AI＋X数据驱动型科研

使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。

AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。

但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。

整个科研教学流程中，每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度，确保取得研究成果。

奖

 

科研项目成果

成果1

个性化个人网站展现学术研究成果

有方探究项目为学员制作个人网站展示学生的项目成果。网站展示包含项目课题介绍、研究过程、研究结论和学生学习心得等个性化内容，真实完整的反应学生的学习过程和个人学术成长与收获。

同时，有方探究项目的项目成果还可以投放到计算机行业交流平台GitHub等业内人士交流平台中，让更多人关注到学生的学术成果。在申请过程中，招生官极其重视学生的科研项目经历，个人网站可以作为重要成果展示，帮助学生在诸多竞争者中脱颖而出。

 

成果2

能力提升

学生顺利完成有方探究项目的所有课程学习后，相当于达到美国优秀大学本科三年级计算机学科方向课程项目或独立研究项目要求。在大学申请时，独立项目的研究经历将极大的展现学生的学术积极性和独立解决问题的能力。

 

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