본 연구는 대학에서 학습에 어려움을 겪고 있는 학습자에게 적절한 지원을 제공할 수 있도록 대학의 정보시스템을 통해 축적되고 있는 데이터를 통한 학사경고자 예측 가능성을 탐색하고자 하였다. 이에 학사경고자의 특징을 확인하고, 학기 시작 후 8주 동안 수집 가능한 데이터를 활용하여 학기말 학사경고자를 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 A대학의 2017학년도 2학기 재학생 4,433명의 개별특성, 대학관련 특성, 고교관련 특성, 대학생활관련 특성, 학문적 특성에 따른 29개의 변수를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 학사경고에 정적인 영향을 미치는 변수는 고교관련 특성의 고교유형, 대학생활 관련특성의 휴학횟수, 누적된 학사경고횟수, 학문적 특성의 수강신청전공학점으로 나타났다. 부적인 영향을 미치는 변수는 대학관련 특성의 이수학기, 대학생활 관련특성의 도서대출횟수, 학문적 특성의 직전학기 총 평점으로 확인되었다. 선정된 변수를 통해 도출된 모형은 학사경고자를 59.9% 예측하는 것으로 나타났으며, 예측정확도는 92.8%로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학사경고자를 조기에 예측할 수 있음이 확인되었으나, 예측율을 높일 수 있도록 데이터의 수집 및 전처리 과정이 정교화될 필요가 있음을 시사하고 있다.
 학사경고에 정적인 영향을 미치는 변수는 고교관련 특성의 고교유형, 대학생활 관련특성의 휴학횟수, 누적된 학사경고횟수, 학문적 특성의 수강신청전공학점으로 나타났으며, 부적인 영향을 미치는 변수는 대학관련 특성의 이수학기, 대학생활 관련특성의 도서대출횟수, 학문적 특성의 직전학기 총 평점으로 확인되었으며 선정된 변수를 통해 도출된 모형은 학사경고자  예측정확도는 92.8%로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학사경고자를 조기에 예측할 수 있었으나, 예측율을 높일 수 있도록 데이터의 수집 및 전처리 과정이 정교화될 필요가 있음을 시사하고 있다.