设计真正帮助高危学生的早期警报系统

十多年来，学院和大学一直在投资早期警报系统，希望在有风险的学生在失败或辍学之前识别他们。 然而，许多这些系统产生的噪音多于影响：太多的警报、太少的上下文以及没有明确的有效支持路径。 结果是教师的挫败感，顾问的“警报疲劳”，对最需要帮助的学生来说几乎没有意义的改变。

为了设计在 2025 年及以后实际工作的早期警报系统，机构需要超越简单的标志和仪表板。 他们需要以人为本、以数据为中心和以行动为导向的方法，将学生的成功优先于单纯的合规性。 本文探讨了早期警报系统应该做什么，其中许多失败的原因，以及如何构建真正支持高危学生的模型和工作流程。

早期警报系统应该做什么

在他们最好的情况下，早期警报系统不仅仅是软件的一部分。 它们是结合技术、分析和人际关系的更广泛的学生成功框架的一部分。 基本思想很简单：使用数据来识别风险的早期迹象，并在问题成为危机之前进行干预。

一个有效的早期警报系统通常包括五个要素：

• 数据收集——捕获相关的学术、行为和参与信息。
• 风险分析 – 使用规则或预测模型来评估负面结果的可能性。
• 警报和通知 – 表明学生可能需要额外的关注。
• 干预 – 将学生与资源、人员和具体的后续步骤联系起来。
• 跟进和跟踪 – 监测干预是否已完成以及是否有帮助。

许多系统出错的地方几乎完全专注于警报层，同时忽略了干预措施、问责制和反馈回路的设计。 一个高效的设计过程始于终点：触发警报时应该发生什么？

为什么许多早期警报系统失败

尽管有良好的意愿，但大量的早期警报实现表现不佳。 他们可能会生成报告和仪表板，但它们不能可靠地提高学生的保留率或学业成绩。 了解它们失败的原因是设计更好的第一步。

信号到达太晚

如果仅在中期失败、错过考试或多个作业零后触发警报，系统并不是真正的“早期”。 到那时，学生可能已经脱离或不知所措，干预措施让人感觉更惩罚性而不是支持。

太多的误报（和假阴性）

过于简单化的规则——例如“两次缺席 = 处于危险之中”——会产生与真正危险不对应的警报泛滥。 教师和顾问很快学会忽略它们。 相反，安静地挣扎而没有缺课的学生可能永远不会被标记。

没有程序或个人资料的个性化

相同的阈值通常适用于不同的课程、学期和学生群体。 在一种情况下，参与的轻微下降可能是正常的，但在另一种情况下高度关注。 没有定制，系统将正常的变化误解为风险。

无需人工跟进的自动警报

学生会收到通用电子邮件，告诉他们他们“处于危险之中”，而对下一步做什么的指导却很少。 教师被复制但没有授权。 顾问可能会在仪表板中看到警报，但没有明确的工作流程来响应。

警报工作人员疲劳

当教师和顾问被他们无法有意义地采取行动的通知轰炸时，他们就会与系统断开连接。 随着时间的推移，该技术成为一种打箱的练习，而不是真正干预的工具。

缺乏整合和反馈

当早期警报平台从学习管理系统 (LMS)、客户关系管理 (CRM) 和学生信息系统中分离出来时，工作人员必须手动将数据拼接在一起。 更糟糕的是，很少有机构系统地评估干预措施是否真正改善了结果。

谁有风险的学生实际上是

有效的早期警报系统始于对特定机构中“处于危险之中”的含义的微妙理解。 学术斗争只是一维的； 财务、心理和参与相关因素都起着重要作用。

学术风险因素

• 在早期评估或诊断测试中表现不佳。
• 重复迟到或缺失的作业。
• 基础技能的差距（例如，数学或学术写作）。
• 难以从中学教育过渡到大学水平的期望。

金融和社会经济风险

• 长时间工作的可能性很高。
• 不稳定的住房或交通挑战。
• 有限的学习资源和技术。

心理和健康风险

• 压力、焦虑、抑郁或倦怠。
• 校园内的社会孤立或缺乏归属感。
• 不愿寻求帮助或披露困难。

参与和数字访问风险

• 参与课堂讨论和活动的参与度低。
• LMS 或课程平台中的最小活动。
• 不一致的互联网访问或共享设备约束。

没有一个数据点可以捕获所有这些维度。 这就是为什么早期警报设计必须是多因素和对环境敏感的原因，而不仅仅是基于成绩或出勤率。

哪些数据实际预测了学生的风险

在设计早期警报系统时，最困难的问题之一是要跟踪哪些数据。 机构通常收集的信息远远超过其实际使用的信息，而忽略了最重要的简单指标。

行为和参与数据

来自 LMS 的行为信号通常是最有力的风险预测指标之一。 这些包括登录频率、在课程页面上花费的时间、阅读和测验的完成以及与学习材料的互动。 即使在成绩下降之前，活动的突然下降也可能是早期预警。

学业成绩数据

关键作业的早期低分，特别是那些评估基础技能的低分，是学生需要支持的有力指标。 然而，随着时间的推移，性能趋势通常比单个数据点更具信息性。

自我报告的学生数据

简短的登记调查可以展示 LMS 中不可见的重要信息：压力水平、对课程内容的信心、相互竞争的优先事项和归属感。 当仔细和自愿使用时，自我报告数据可以显着增强风险模型。

财务和行政信号

滞纳金、注册保留或突然注册的更改可能表明学生正在应对财务或后勤挑战。 这些信号必须以严格的隐私保护和敏感性处理。

伦理考虑

为早期警报目的收集和分析学生数据引发了道德问题。 机构必须对使用哪些数据、收集它们的原因以及可以看到它们的人保持透明。 目标是支持，而不是监视或污名化学生。

设计可工作的早期警报系统

为了从“警告”转变为真正的支持，早期警报系统需要在技术和人力层面进行周到的设计。 以下是增加实际影响可能性的关键设计原则。

1.构建多因素风险模型

与其依赖单一的指标，不如结合学术、行为和自我报告数据。 简单的评分系统或机器学习模型可以帮助识别与风险相关的模式。 目的不是给学生贴上标签，而是在最需要的地方优先注意力。

2. 按计划和人口定制风险状况

一年级工程专业的学生和最后一年的人文专业学生可能会表现出不同的早期麻烦迹象。 允许部门调整阈值、指标和触发器，以反映其课程和典型的学生模式。

3. 尽早干预以有所作为

根据参与度和早期低风险评估，设计系统以在课程的最初几周内生成警报。 学生越早接触支持性指导，就越容易纠正课程而不会感到羞耻或惩罚。

4. 将警报连接到真实人员并清除工作流

每个警报都应该有一个指定的所有者：顾问、教练、教练或支持专家。 工作流应指定接下来会发生什么：谁联系了学生，提供了哪些资源，以及如何记录交互。

5.在“硬警报”之前使用“软警报”

并非每个信号都需要紧急干预。 软警报可以促使轻轻轻推——友好的提醒、鼓励参加办公时间或邀请参加研讨会——然后再升级为更密集的支持。

6. 使警报具有可操作性

简单地说“处于危险中的学生”的警报是不够的。 有效的警报包括上下文（例如，“错过了两个低风险测验并且在 7 天内没有登录 LMS”）和建议的行动（“邀请学生参加 15 分钟的登记以审查学习计划”）。

7.建立反馈回路

每次干预都应记录和评估。 学生有反应吗？ 他们的参与度或表现是否有所改善？ 随着时间的推移，此反馈有助于优化阈值、改进消息传递，并确定哪些类型的支持最有效。

一个简单的设计快照：风险与响应

下表说明了如何将不同的风险水平与适当的行动配对。

有效早期警报系统的案例

虽然每个机构都是不同的，但某些模式出现在早期警报系统的成功实施中。

社区学院每周办理入住

一所社区学院使用 LMS 数据来标记在两周内参与度显着下降的学生。 顾问每周一都会收到一份简短的优先清单，并通过简短、结构化的入住对话进行接触。 在几个学期中，学院报告了第一年保留率的可衡量的收益。

大型大学使用AI进行参与监控

一所大型大学部署了一种预测分析模型，可以跟踪数十门课程的数字参与情况。 当模式暗示脱离接触时，学生会收到提供研讨会、辅导或时间管理资源的上下文信息。 教师可以查看摘要仪表板，但不会因原始警报而超载。

全面在线程序，提供健康筛查

在线程序将 LMS 数据与有关压力和工作量的定期自我报告调查相结合。 当学术和健康指标都引起关注时，成功教练会联系学生提供多种选项：灵活的截止日期、咨询转诊或学习策略支持。

道德和隐私考虑

早期警报系统涉及学生生活的敏感领域，包括学习成绩、财务状况和心理健康。 如果没有明确的道德准则，它们可能会无意中产生监视或污名的感觉。

• 透明度： 应告知学生收集的数据、使用方式以及如何使他们受益。
• 同意和选择： 在适当的情况下，参加某些类型的监测或自我报告应是自愿的。
• 数据最小化： 仅收集支持学生的必要条件，并以强大的安全性实践保护它。
• 避免标签： 使用强调支持和潜在风险类别的语言，而不是永久风险类别。
• 人类监督： 避免关于高风险干预的完全自动化决策； 确保对复杂案例进行人工审查。

考虑到道德的设计有助于建立信任，如果学生要公开参与支持结构，这一点至关重要。

围绕系统建立支持文化

如果周围的文化冷漠或惩罚性，最先进的早期警报平台将失败。 技术必须嵌入在一个生态系统中，教师、顾问和支持人员将自己视为学生成功的合作伙伴。

机构可以投资培训教师来解释数据，与有风险的学生进行建设性的对话，并有效地转介它们。 他们可以创建低障碍支持渠道——即插即用、在线聊天、同伴指导——让学生可以毫无恐惧或官僚主义地访问这些渠道。

在这个模型中，早期警报系统成为一个共享工具，而不是合规性要求。 它支持积极主动的心态：该机构不再等待失败，而是不断寻找机会帮助学生茁壮成长。

总结

早期警报系统对提高学生的成绩有真正的希望，但前提是它们被设计为不仅仅是警报生成器。 结合多因素分析、及时和可操作的警报、道德数据实践和强大的人际关系的机构更有可能看到保留、毕业和学生福祉方面的收益。

归根结底，最有效的早期警报系统是那些学生体验到的不是监控，而是作为护理的系统。 当这项技术悄悄地放大了人们——顾问、教练、教练——注意到、接触和支持的能力，它成为了一个强大的公平和成功引擎，而不仅仅是另一个仪表板。