研究表明，大学入学准备情况可以通过多种方法预测，包括考试分数、成绩、上课模式、非认知工具，以及学生对大学录取过程的理解程度的调查。然而，很少有研究对教育工作者如何区分优先级提供指导跨工具、结构和框架的大学准备状况预测，以最优地识别没有进入大学的学生。我使用了一个具有全国代表性的数据集，包含数千项指标，我使用数据简化技术来识别少数几个最能预测大学准备情况的变量，并了解它们衡量的是什么。根据我的模型，使用一小组预测器就可以预测上大学和坚持一个学期的准确率，几乎达到90%。有证据表明，这些预测指标衡量的是学术准备、高等教育抱负、教师对准备的认知和社会经济地位。教育工作者可以利用这些结果来帮助确定对没有走上大学道路的学生的适当支持。