Do tỷ lệ thành công của học sinh phản ánh sự thành công của các tổ chức giáo dục nên xu hướng nâng cao thành công của học sinh đã trở thành mục tiêu của mọi tổ chức giáo dục. Bên cạnh đó, việc học sinh sẵn sàng theo học bậc cao hơn sau khi hoàn thành chương trình trung học cơ sở là một trong những mục tiêu quan trọng nhất đối với các Tổ chức giáo dục. Nhiều lý do ảnh hưởng đến sự sẵn lòng này và việc tiết lộ những lý do này có thể nâng cao ý chí của học sinh. Các công cụ khai thác dữ liệu (đặc biệt là Thuật toán cây quyết định) có thể được coi là lựa chọn tốt nhất để tìm ra các mẫu ẩn nhằm đạt được các mục tiêu này. Tập dữ liệu thử nghiệm được sử dụng trong nghiên cứu này là tập dữ liệu về sinh viên Bồ Đào Nha trong hai khóa học (Toán học (395 trường hợp) và tiếng Bồ Đào Nha (khóa học tiếng Bồ Đào Nha có 659 trường hợp)) được thu thập và phân tích bởi Paulo Cortez và Alice Silva, Đại học Minho, Bồ Đào Nha. Ba thuật toán Cây quyết định (J48, RepTree và Hoeffding Tree (VFDT)) được áp dụng và thử nghiệm trong công trình này. Kết quả cho thấy thuật toán J48 hầu như phù hợp để phân loại và dự đoán mức độ sẵn sàng hoàn thành giáo dục đại học và thành công trong các khóa học của cả sinh viên.