論文の概要: Making Evidence Actionable in Adaptive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14052v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 02:06:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.880362
• Title: Making Evidence Actionable in Adaptive Learning
• Title（参考訳）: 適応学習におけるエビデンスの実現
• Authors: Amirreza Mehrabi, Jason W. Morphew, Breejha Quezada, N. Sanjay Rebello,
• Abstract要約: 本研究では,インストラクターによるフィードバックループを支持するエビデンスを示し,概念レベルの評価エビデンスを精査されたマイクロインターベンションに変換する。 適応学習アルゴリズムは、ギャップ閉鎖のハードな保証としての妥当性、時間と冗長性の予算制約としての注意、単一リソースへの過度な適合に対する保護としての多様性の3つのセーフガードを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive learning often diagnoses precisely yet intervenes weakly, yielding help that is mistimed or misaligned. This study presents evidence supporting an instructor-governed feedback loop that converts concept-level assessment evidence into vetted micro-interventions. The adaptive learning algorithm contains three safeguards: adequacy as a hard guarantee of gap closure, attention as a budgeted constraint for time and redundancy, and diversity as protection against overfitting to a single resource. We formalize intervention assignment as a binary integer program with constraints for coverage, time, difficulty windows informed by ability estimates, prerequisites encoded by a concept matrix, and anti-redundancy enforced through diversity. Greedy selection serves low-richness and tight-latency regimes, gradient-based relaxation serves rich repositories, and a hybrid method transitions along a richness-latency frontier. In simulation and in an introductory physics deployment with one thousand two hundred four students, both solvers achieved full skill coverage for essentially all learners within bounded watch time. The gradient-based method reduced redundant coverage by approximately twelve percentage points relative to greedy and harmonized difficulty across slates, while greedy delivered comparable adequacy with lower computational cost in scarce settings. Slack variables localized missing content and supported targeted curation, sustaining sufficiency across subgroups. The result is a tractable and auditable controller that closes the diagnostic-pedagogical loop and delivers equitable, load-aware personalization at classroom scale.
• Abstract（参考訳）: 適応学習は、しばしば正確に診断するが、弱く介入し、誤った時間や不一致の助けを得る。 本研究では,インストラクターによるフィードバックループを支持するエビデンスを示し,概念レベルの評価エビデンスを精査されたマイクロインターベンションに変換する。 適応学習アルゴリズムは、ギャップ閉鎖のハードな保証としての妥当性、時間と冗長性の予算制約としての注意、単一リソースへの過度な適合に対する保護としての多様性の3つのセーフガードを含む。 本稿では,2進整数プログラムとしての介入代入を定式化し,適用範囲,時間,能力推定による情報伝達の困難さ,概念行列によって符号化された前提条件,多様性によって強制される反冗長性について述べる。 グレディ・セレクションは低密度でタイトなレイテンシ・レギュレーションを提供し、勾配に基づく緩和はリッチ・リポジトリを提供し、リッチネス・レイテンシ・フロンティアに沿ったハイブリッド・メソッド・トランジションを提供する。 シミュレーションと1,2,4人の学生による入門物理学の展開において、双方の解法は、有界時計時間内のすべての学習者に対して完全なスキルカバレッジを達成した。 勾配に基づく手法は,スレート間の不整合度と不整合度に比較して,余剰被覆率を約12ポイント削減した。 Slackは、欠落したコンテンツをローカライズし、ターゲットキュレーションをサポートし、サブグループ間で有効性を維持する。 その結果, 学級規模で, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別, 学級別、学級別、学級別、学級別、学級別、学級別、学級別、学級別、学級別、学級別

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