論文の概要: A Formal Descriptive Language for Learning Dynamics: A Five-Layer Structural Coordinate System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18525v1
• Date: Sat, 20 Dec 2025 22:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.3786
• Title: A Formal Descriptive Language for Learning Dynamics: A Five-Layer Structural Coordinate System
• Title（参考訳）: 学習ダイナミクスのための形式記述型言語:5層構造座標系
• Authors: Miyuki T. Nakata,
• Abstract要約: 本稿では,動的学習のための多層形式記述フレームワークを提案する。 予測モデルや規範モデルを提供するのではなく、状態変数、マッピング、レイヤ固有の責務で構成されるシンボリック言語を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding learning as a dynamic process is challenging due to the interaction of multiple factors, including cognitive load, internal state change, and subjective evaluation. Existing approaches often address these elements in isolation, limiting the ability to describe learning phenomena within a unified and structurally explicit framework. This paper proposes a multi-layer formal descriptive framework for learning dynamics. Rather than offering a predictive or prescriptive model, the framework introduces a symbolic language composed of state variables, mappings, and layer-specific responsibilities, enabling consistent description of learning processes without commitment to specific functional forms or optimization objectives. This descriptive framework is intended to serve as a structural substrate for analyzing learning processes in human learners, and by extension, in adaptive and Al-assisted learning systems. A central design principle is the explicit separation of descriptive responsibilities across layers, distinguishing load generation, internal understanding transformation, observation, and evaluation. Within this structure, cognitive load is treated as a relational quantity arising from interactions between external input and internal organization, while subjective evaluation is modeled as a minimal regulatory interface responding to learning dynamics and environmental conditions. By emphasizing descriptive clarity and extensibility, the framework provides a common language for organizing existing theories and supporting future empirical and theoretical work.
• Abstract（参考訳）: 動的プロセスとしての学習を理解することは、認知的負荷、内部状態の変化、主観的評価など、複数の要因の相互作用によって困難である。 既存のアプローチはしばしばこれらの要素を分離して扱い、統一的で構造的に明示的なフレームワーク内で学習現象を記述する能力を制限する。 本稿では,動的学習のための多層形式記述フレームワークを提案する。 予測的あるいは規範的なモデルを提供する代わりに、このフレームワークは、状態変数、マッピング、レイヤ固有の責務で構成されるシンボリック言語を導入し、特定の機能形式や最適化目的にコミットすることなく、学習プロセスの一貫性のある記述を可能にする。 この記述的フレームワークは、人間の学習者における学習過程を解析し、適応的およびAl支援学習システムにおいて拡張する構造的基盤として機能することを目的としている。 中心となる設計原則は、レイヤ間の説明責任の明確な分離であり、負荷発生、内部理解の変換、観察、評価を区別するものである。 この構造では、認知負荷は外部入力と内部組織間の相互作用から生じる関係量として扱われ、主観的評価は学習力学や環境条件に応答する最小限の規制インターフェースとしてモデル化される。 記述的明快さと拡張性を強調することで、このフレームワークは既存の理論を整理し、将来の経験的および理論的な作業を支援する共通の言語を提供する。

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