論文の概要: From Educational Analytics to AI Governance: Transferable Lessons from Complex Systems Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13260v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 12:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.654293
• Title: From Educational Analytics to AI Governance: Transferable Lessons from Complex Systems Interventions
• Title（参考訳）: 教育分析からAIガバナンスへ:複雑なシステム介入から移行可能な教訓
• Authors: Hugo Roger Paz,
• Abstract要約: 我々は、CAPIRE内で開発された5つのコア原則が、AIシステム管理の課題に直接移行すると主張している。 どちらの領域も非線形性、出現、フィードバックループ、戦略的適応、経路依存を示す。 我々は、これらの原則を規制設計のために運用する統合フレームワークとして、複合システムAIガバナンス(CSAIG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Both student retention in higher education and artificial intelligence governance face a common structural challenge: the application of linear regulatory frameworks to complex adaptive systems. Risk-based approaches dominate both domains, yet systematically fail because they assume stable causal pathways, predictable actor responses, and controllable system boundaries. This paper extracts transferable methodological principles from CAPIRE (Curriculum, Archetypes, Policies, Interventions & Research Environment), an empirically validated framework for educational analytics that treats student dropout as an emergent property of curricular structures, institutional rules, and macroeconomic shocks. Drawing on longitudinal data from engineering programmes and causal inference methods, CAPIRE demonstrates that well-intentioned interventions routinely generate unintended consequences when system complexity is ignored. We argue that five core principles developed within CAPIRE - temporal observation discipline, structural mapping over categorical classification, archetype-based heterogeneity analysis, causal mechanism identification, and simulation-based policy design - transfer directly to the challenge of governing AI systems. The isomorphism is not merely analogical: both domains exhibit non-linearity, emergence, feedback loops, strategic adaptation, and path dependence. We propose Complex Systems AI Governance (CSAIG) as an integrated framework that operationalises these principles for regulatory design, shifting the central question from "how risky is this AI system?" to "how does this intervention reshape system dynamics?" The contribution is twofold: demonstrating that empirical lessons from one complex systems domain can accelerate governance design in another, and offering a concrete methodological architecture for complexity-aware AI regulation.
• Abstract（参考訳）: 高等教育と人工知能のガバナンスにおける学生の維持は、共通の構造上の課題に直面している: 複雑な適応システムへの線形規制フレームワークの適用。 リスクベースのアプローチは両方のドメインを支配しているが、安定した因果経路、予測可能なアクター応答、制御可能なシステム境界を前提としているため、体系的に失敗する。 本稿では, CAPIRE(Curriculum, Archetypes, Policies, Interventions & Research Environment)から, 学生の退学をカリキュラム構造, 制度ルール, マクロ経済ショックの創発的特性として扱うための, 実証的に検証された教育分析の枠組みを抽出する。 CAPIREは、エンジニアリングプログラムと因果推論手法からの長手データに基づいて、システム複雑さが無視された場合、意図しない結果が日常的に発生することを示す。 CAPIRE内で開発された5つのコア原則 – 時間的観察の規律,カテゴリ分類に関する構造的マッピング,アーキタイプに基づく異質性分析,因果メカニズムの識別,シミュレーションに基づくポリシ設計 – は,AIシステムの管理という課題に直接移行する,という議論がある。 どちらの領域も非線形性、出現、フィードバックループ、戦略的適応、経路依存を示す。 我々は、これらの原則を規制設計のために運用する統合フレームワークとして、複合システムAIガバナンス(CSAIG)を提案する。 コントリビューションは2つある: ある複雑なシステムドメインからの経験的な教訓が、別のガバナンス設計を加速させることができることを示し、複雑性を意識したAI規制のための具体的な方法論アーキテクチャを提供する。

関連論文リスト

• From Linear Risk to Emergent Harm: Complexity as the Missing Core of AI Governance [0.0]
  リスクベースのAI規制は、予想される損害に対応する比例制御を約束する。 本稿では、そのようなフレームワークは構造上の理由から失敗することが多いと論じる。 我々は,規制を制御ではなく介入として扱う,AIガバナンスのための複雑性ベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-14T14:19:21Z)
• Agentic AI: A Comprehensive Survey of Architectures, Applications, and Future Directions [10.453339156813852]
  エージェントAIは、人工知能の変革的な変化を表している。 その急速な進歩は断片的な理解をもたらし、しばしば時代遅れの記号モデルと現代の神経システムを融合させた。 この調査では、エージェントシステムを2つの異なる系統に分類する、新しいデュアルパラダイムフレームワークを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-29T12:11:34Z)
• Step-Aware Policy Optimization for Reasoning in Diffusion Large Language Models [57.42778606399764]
  拡散言語モデル(dLLM)は、テキスト生成に有望で非自己回帰的なパラダイムを提供する。 現在の強化学習アプローチは、しばしばスパースで結果に基づく報酬に頼っている。 これは推論の自然な構造との根本的なミスマッチに由来すると我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T00:34:15Z)
• A Survey of Frontiers in LLM Reasoning: Inference Scaling, Learning to Reason, and Agentic Systems [93.8285345915925]
  推論(Reasoning)は、論理的推論、問題解決、意思決定を可能にする基本的な認知プロセスである。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、推論は高度なAIシステムを区別する重要な能力として浮上した。 我々は,(1)推論が達成される段階を定義するレジーム,(2)推論プロセスに関与するコンポーネントを決定するアーキテクチャの2つの側面に沿って既存の手法を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-12T01:27:49Z)
• Lessons from complexity theory for AI governance [1.6122472145662998]
  複雑性理論は、政策立案者にとって中心的な課題となるAIの特徴を照らすのに役立つ。 我々は、AI管理の取り組みが深刻な不確実性によってどのように特徴付けられるかを検討する。 我々は,AIガバナンスのタイミングと構造に関して,複雑性に適合する一連の原則を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-07T07:56:40Z)
• Beyond Accidents and Misuse: Decoding the Structural Risk Dynamics of Artificial Intelligence [0.0]
  本稿では,複雑なシステム研究を基盤としたフレームワークを導入することにより,構造リスクの概念を推し進める。 構造リスクを、先行する構造的原因、先行するAIシステム原因、有害なフィードバックループの3つのカテゴリに分類する。 本稿では,これらのダイナミクスを予測し,支配するために,シナリオマッピング,シミュレーション,探索的展望を取り入れた方法論的アジェンダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T05:44:50Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。