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

數據分析的目的是識別學生學習和發展過程中的模式和異常。學生的學習和發展是漸進的過程，需要綜合考慮多個因素。因此，大學和高等教育機構正在采用人工智能和“模擬”策略來分析數據，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建幾乎無限的選項，以幫助機構更好地理解學生的學習和發展。

即使考慮到不同的學生子群是否具有更相似而不是不同的分數，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生的正確答案。為了解釋為什么學生的學習和發展是如此復雜，需要擴大我們的視野，了解所有相關因素的影響，包括但不限于學生的背景、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生的學習和發展過程，而不僅僅是依靠常規統計程序的結果。通過采用人工智能和模擬工具來分析數據，我們可以獲得更完整、更全面的視角，更好地了解學生的學習和發展。

發展科學，包括發展心理學、認知科學和神經科學，不僅僅是關注兒童的“年齡和階段”發展，而是更著眼于探究學生的“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習成績所預測的結果。發展軌跡是一個學生受過去、現在和未來影響的人生路徑，決定著學生未來的發展方向。因此，了解學生軌跡的變化和因素，對于制定個性化的教育和發展計劃至關重要。

我們研究了十五個縱向數據集，結合了不同的計算機信息系統和基于表現的評估來收集學生的學習和發展數據。這些數據集始于2007年，每個縱向數據集包含超過190萬個個體數據點。通過使用機器學習技術和AI認知分析，我們構建了預測模型，以識別在這些縱向隊列研究中收集的有關學生成功的數據的模式和異常。我們還使用了SPSS統計軟件進行線性和二元邏輯回歸分析，以及使用AMOS進行結構方程建模。通過使用不同的分析方法，我們確認了研究結果，并得出相同的發現，從而增強了對研究結果的信心。

在我們的研究中，我們發現學生軌跡的變化可以被看作是一種有意識的偏離，學生可以通過自我調整，使自己的預期生命之路發生變化。例如，學生可能被安排在一個通向大學成功的發展軌跡上，但決定重新定位自己，走向導致輟學的不同軌跡。我們的研究還表明，學生軌跡的變化是由多種因素決定的，如學生的個性、家庭環境、教育水平、心理狀態等等。因此，制定個性化的教育和發展計劃，需要綜合考慮這些因素，以幫助學生找到最適合自己的軌跡，并實現其最大的潛力。

使用機器學習、AI認知分析和傳統統計學等技術得出了相似的結果。在2017年的一篇論文《利用支持向量機預測學生畢業結果》中，介紹了如何應用機器學習技術進行學生畢業預測。該論文利用了100多個特征來構建預測模型，包括一組因素來衡量學生的學習和發展。研究結果證實了AI認知分析的結論：學生的入學背景不能決定他們的未來，而是在入學后的學習和發展經歷對于預測學術成就和畢業情況更為重要。應用AI策略提供了最有用的信息。學生的發展軌跡是復雜的，但是AI能夠處理這種復雜性。

收集學生的學習和發展數據有助于推動“模擬”思維，因為發展科學將學生在校園內的所有經歷和隨時間而變化的經歷都納入了同一框架內考慮。在分析學生學習和發展的所有“碎片化”數據時，AI策略非常有用。