受け入れた多様な学生をディプロマポリシーに沿うように育成する重要な課題の一つは，早期にドロップアウトリスクを持つ学生を発見し適切な手当てを施し可能な限りそのリスクを低減させることである．広島工業大学では新しく開始した基礎教育のフォローアッププログラムの中に，項目反応理論（IRT）を用いた評価法を取り入れたオンラインテスティングシステムを組み込み，2016年4月から運用しながらこれに対応してきた．対象学生は1年生全員で対象科目は必修科目である解析基礎と線形代数である．開始から2年が経過した現在，ラーニングアナリティクスが実施できるようなデータがそろいつつある．ここでは，周到に蓄積された学習データを統計的に分析することにより，ドロップアウトリスクのある学生を早期に特定する可能性について述べる．例えば、5月の早期にも特定の学生に「このままいけば期末試験は70%の確率で不合格になる危険性があるのでもっと頑張りましょう」というアラートを出すこともできる。これまで漠然と感じてきたリスク要因が，データを統計的に分析することで明確に示されるようになった．ここで調査した科目は数学であるが，他の基礎科目（例えば，STEM教育のような，科学・技術・工学・数学の教育分野，あるいは，英語などの語学系）にも適用可能である．