論文の概要: Causal Inference in Educational Systems: A Graphical Modeling Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00654v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 06:14:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-04 00:13:32.649406
- Title: Causal Inference in Educational Systems: A Graphical Modeling Approach
- Title（参考訳）: 教育システムにおける因果推論:グラフィカルモデリングアプローチ
- Authors: Manie Tadayon, Greg Pottie
- Abstract要約: 教育システムのための実験的および準実験的な設計を提案する。
グラフィカルモデルと有向非巡回グラフ(DAG)言語を用いてそれらを定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Educational systems have traditionally been evaluated using cross-sectional
studies, namely, examining a pretest, posttest, and single intervention.
Although this is a popular approach, it does not model valuable information
such as confounding variables, feedback to students, and other real-world
deviations of studies from ideal conditions. Moreover, learning inherently is a
sequential process and should involve a sequence of interventions. In this
paper, we propose various experimental and quasi-experimental designs for
educational systems and quantify them using the graphical model and directed
acyclic graph (DAG) language. We discuss the applications and limitations of
each method in education. Furthermore, we propose to model the education system
as time-varying treatments, confounders, and time-varying
treatments-confounders feedback. We show that if we control for a sufficient
set of confounders and use appropriate inference techniques such as the inverse
probability of treatment weighting (IPTW) or g-formula, we can close the
backdoor paths and derive the unbiased causal estimate of joint interventions
on the outcome. Finally, we compare the g-formula and IPTW performance and
discuss the pros and cons of using each method.
- Abstract（参考訳）: 教育システムは伝統的に、プレテスト、ポストテスト、シングル介入など、横断的な研究を用いて評価されてきた。
これは一般的なアプローチであるが、変数の結合、学生へのフィードバック、理想的な条件からの研究の現実世界の偏りなど、貴重な情報をモデル化するものではない。
さらに、本質的に学習はシーケンシャルなプロセスであり、一連の介入を伴わなければならない。
本稿では, グラフィカルモデルと有向非巡回グラフ(DAG)言語を用いて, 教育システムの実験および準実験設計を提案し, それらを定量化する。
教育における各手法の適用と限界について論じる。
さらに, 教育システムを, 時変療法, 共同設立者, 時変療法-共同設立者フィードバックとしてモデル化することを提案する。
十分な共同創設者の集合を制御し、治療重み付けの逆確率(IPTW)やg-formulaなどの適切な推論手法を用いて、バックドアパスを閉じ、結果に対する共同介入のバイアスのない因果推定を導出できることを示す。
最後に,g-formula と IPTW のパフォーマンスを比較し,各手法の長所と短所について考察する。
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