論文の概要: Causal Discovery and Counterfactual Explanations for Personalized
Student Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13066v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 10:32:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-01 12:12:24.228134
- Title: Causal Discovery and Counterfactual Explanations for Personalized
Student Learning
- Title（参考訳）: パーソナライズド・ラーニングのための因果発見と非現実的説明
- Authors: Bevan I. Smith
- Abstract要約: この研究の主な貢献は、因果発見を用いて、学生のパフォーマンスの因果予測を識別することである。
実験結果から, 先行試験成績や数学能力が最終成績に及ぼす影響など, 因果関係が明らかとなった。
カウンターファクトリコメンデーションのリアルタイム実装と検証が大きな課題である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper focuses on identifying the causes of student performance to provide
personalized recommendations for improving pass rates. We introduce the need to
move beyond predictive models and instead identify causal relationships. We
propose using causal discovery techniques to achieve this. The study's main
contributions include using causal discovery to identify causal predictors of
student performance and applying counterfactual analysis to provide
personalized recommendations. The paper describes the application of causal
discovery methods, specifically the PC algorithm, to real-life student
performance data. It addresses challenges such as sample size limitations and
emphasizes the role of domain knowledge in causal discovery. The results reveal
the identified causal relationships, such as the influence of earlier test
grades and mathematical ability on final student performance. Limitations of
this study include the reliance on domain expertise for accurate causal
discovery, and the necessity of larger sample sizes for reliable results. The
potential for incorrect causal structure estimations is acknowledged. A major
challenge remains, which is the real-time implementation and validation of
counterfactual recommendations. In conclusion, the paper demonstrates the value
of causal discovery for understanding student performance and providing
personalized recommendations. It highlights the challenges, benefits, and
limitations of using causal inference in an educational context, setting the
stage for future studies to further explore and refine these methods.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,パス率向上のためのパーソナライズドレコメンデーションを提供するために,学生のパフォーマンスの原因を特定することに焦点を当てている。
予測モデルを超えて、因果関係を識別する必要性を導入する。
これを実現するために因果発見手法を提案する。
この研究の主な貢献は、因果発見を用いて生徒のパフォーマンスの因果予測を識別し、個人化されたレコメンデーションを提供することである。
本稿では,実生活学生のパフォーマンスデータに対する因果発見法,特にpcアルゴリズムの適用について述べる。
サンプルサイズ制限のような課題に対処し、因果発見におけるドメイン知識の役割を強調する。
実験結果から, 先行試験成績や数学能力が最終成績に及ぼす影響など, 因果関係が明らかとなった。
本研究の限界は、正確な因果発見のためのドメインの専門知識への依存、信頼性の高い結果のためのより大きなサンプルサイズの必要性である。
誤った因果構造推定の可能性を認めている。
最大の課題は、反事実推奨のリアルタイム実装と検証である。
本論文は,学生のパフォーマンスを理解する上での因果的発見の重要性を示し,パーソナライズドレコメンデーションを提供する。
教育的文脈における因果推論の使用の課題、利点、限界を強調し、これらの手法をさらに探求し洗練するための将来の研究のステージを設定する。
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