我們的研究目的是瞭解學生背景因素是否對學生畢業成績起到顯著的影響，並提供教育機構和政策制定者有關如何更好地支持不同背景學生的洞見。我們將透過詳細的資料分析，包括統計描述、可視化，來揭示可能存在的關聯性和趨勢。

• 好奇學生背景是否會影響成績

• 了解哪些因素會對學生成績造成影響

• 提出解決方案

1. 資料觀察

2. 資料前處理

3. 視覺化分析

4. 驗證數據可信度

• 入學成績

• 學生興趣

• 父母職業

• 學生星座

• 父母教育程度

對於以上四個議題進行迴歸分析,將職業、教育程度、興趣以及星座作為自變數,應變數為 z_score,研究發現,在父母職業上以及學生興趣,回歸係數多數顯著。至於星座以及父母教育程度則大多數為不顯著。猜測原因可能是父母的社經地位會決定了學生的學習環境,包括能夠使用的資源、是否有能力去補習受更進階的教育權利。然而父母的教育程度並不會明顯影響同學的成績。這能從另一面向去探討,學業總成績並不是最好衡量學生學習成效的指標。也應該考量其他面向,包含學生的職涯興趣發展、學生心理狀態。但由於技術限制有太多變數是無法透過量化去衡量。因此這裡只使用四年學業表現作分析。但不可否認的是學生的原生家庭以及其興趣會對其未來有不小的影響,因此本提案的重點為如何改善這樣的差距,讓同學能受到更加完善的教育

為了幫助學生更好地適應大學生活並提升學業成績,中央大學可以考慮實施以下創新策略:

1. 設置學術導向的學術性社團:例如,商管學院可以創建一個跨校區的學術社團,開放給所有對相關領域有濃厚興趣的學生報名。透過面試過程,篩選出積極主動且願意深入學習的學生。這類社團,如國立台灣大學的 National Taiwan University Master of Business Administration (TMBA) 社團,分為多個部門,涵蓋國際金融、個股研究、程式交易以及策略行銷等領域。這將為商管學生提供一個友好且具有專業性的平台,特別是對於那些背景相對弱勢的學生,以增強他們畢業後在職場上的競爭力。

2. 推動產學合作機會:為背景較為弱勢的學生設立額外選修通識課程,並通過這些課程與企業實際合作,累積專案經驗和作品集。例如,國立政治大學的政大數據分析社 (NCCUDA) 就是一個很好的案例。在這樣的模式下,學生每學期可以與多家企業合作,實際參與會議,扮演顧問角色解決企業的問題。這不僅讓學生深入了解企業運作模式,也有助於他們學習如何規劃和實施專案。這些策略不僅有助於提升學生的學術能力,還能增進他們的實戰經驗和專業技能,從而為未來職場生涯打下堅實的基礎。