預測性學習分析

預測性學習分析（PLA）是學習分析領域的一支，它運用統計模型與機器學習技術，分析學生的歷史與即時數據（如成績、線上平台互動、出席率），以預測其未來的學習表現，例如課程失敗或輟學的可能性。此技術的目標是從描述性分析（發生了什麼）轉向預測性洞察（將會發生什麼），從而實現預防性干預。在風險管理體系中，PLA既是管理學生流失風險的工具，其本身也構成需要管理的風險來源。其開發與部署必須遵循國際AI風險管理標準，如 ISO/IEC 23894:2023（AI風險管理指引），確保模型的可靠性與安全性。此外，由於處理大量學生個資，必須嚴格遵守台灣《個人資料保護法》第5條的比例原則與第6條的敏感性資料處理規範，確保資料使用的合法性與倫理性，避免因演算法偏見導致對特定學生群體的不公平對待。

在教育機構（視為企業化經營）中應用PLA，需遵循結構化的風險管理步驟。第一步為「風險識別與資料治理框架建立」，依據 NIST AI RMF 的「治理（Govern）」功能，界定預測模型的應用範疇（如預警高輟學風險學生），並依台灣《個資法》建立資料收集與使用的合法性、目的性與最小化原則。第二步為「模型開發與偏誤偵測」，依據 ISO/IEC TR 24027:2021（AI系統中的偏見）指引，在模型訓練階段導入公平性指標（如Demographic Parity），檢測模型是否對特定背景的學生產生不成比例的負面預測，並進行校準。第三步為「部署監控與應變計畫」，建立持續監控機制，追蹤模型預測的準確性與公平性指標。當出現非預期偏誤時，啟動應變計畫，例如模型重新訓練或轉為人工審核，確保符合 ISO/IEC 42001 對AI系統生命週期的管理要求。透過此流程，機構可將學生輟學率降低5-15%，並提升稽核時的合規性。

台灣高等教育機構在導入PLA時面臨三大挑戰。首先是「資料孤島與品質不足」，學籍、成績、線上學習平台等系統各自獨立，資料整合困難。對策是建立統一的資料倉儲與資料治理委員會，制定全校性資料標準，可優先整合與輟學風險最相關的2-3個核心系統，預期時程約6個月。其次是「法規遵循與倫理邊界模糊」，學生個資使用受《個資法》嚴格限制，且演算法公平性缺乏明確法律定義。解決方案為導入「資料保護衝擊評估（DPIA）」程序，並成立跨領域的AI倫理委員會，參考 NIST AI RMF 制定內部公平性準則。最後是「缺乏AI專業人才與風險管理文化」，校內資訊人員多專於維運而非資料科學。對策是與外部專業顧問合作，導入 ISO/IEC 42001 AI管理體系，透過實作培養內部團隊，並對教職員進行AI素養與風險意識培訓，預期3個月內可建立初步管理機制。

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