論文の概要: Complex Dynamic Systems in Education: Beyond the Static, the Linear and the Causal Reductionism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10386v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 21:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:30.506618
• Title: Complex Dynamic Systems in Education: Beyond the Static, the Linear and the Causal Reductionism
• Title（参考訳）: 教育における複雑力学系--静的・線形・因果還元主義を超えて
• Authors: Mohammed Saqr, Daryn Dever, Sonsoles López-Pernas, Christophe Gernigon, Gwen Marchand, Avi Kaplan,
• Abstract要約: 本章では、制約に対処するための複雑なシステム理論の教育における利用について考察する。 この章では、非線形関係、創発的特性、フィードバックメカニズムなど、複雑なシステムの主な特徴を取り上げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional methods in educational research often fail to capture the complex and evolving nature of learning processes. This chapter examines the use of complex systems theory in education to address these limitations. The chapter covers the main characteristics of complex systems such as non-linear relationships, emergent properties, and feedback mechanisms to explain how educational phenomena unfold. Some of the main methodological approaches are presented, such as network analysis and recurrence quantification analysis to study relationships and patterns in learning. These have been operationalized by existing education research to study self-regulation, engagement, and academic emotions, among other learning-related constructs. Lastly, the chapter describes data collection methods that are suitable for studying learning processes from a complex systems' lens.
• Abstract（参考訳）: 教育研究における伝統的な手法は、しばしば学習過程の複雑で進化した性質を捉えるのに失敗する。 この章は、これらの制限に対処するために、教育における複雑なシステム理論の使用について考察する。 この章では、非線形関係、創発的特性、教育現象の展開を説明するフィードバックメカニズムなど、複雑なシステムの主な特徴について論じている。 ネットワーク分析や繰り返し量子化分析など,学習における関係やパターンを研究するための方法論的アプローチが提案されている。 これらは、既存の教育研究によって、自己統制、エンゲージメント、学術的感情を研究するために運用されている。 最後に、複雑なシステムのレンズから学習プロセスを研究するのに適したデータ収集方法について述べる。

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