論文の概要: Technological Transitions and the Limits of Inference in Adaptive Educational Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04357v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 19:44:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.891503
- Title: Technological Transitions and the Limits of Inference in Adaptive Educational Systems
- Title（参考訳）: 適応型教育システムにおける技術変遷と推論の限界
- Authors: H. R. Paz,
- Abstract要約: 本稿では,適応型教育システムにおいて,構造条件が変化すると,統計的に正しい推論が体系的に誤解を招く可能性があることを考察する。
本稿は、構造的・技術的変容の文脈で教育指標を解釈する際に、推論的注意が必要であることを強調して結論付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In contemporary educational systems, academic performance indicators play a central role in institutional evaluation and in the interpretation of student trajectories. However, under conditions of rapid technological change, the inferential validity of such indicators becomes increasingly fragile. This article examines how, in adaptive educational systems, statistically correct inferences may nevertheless become systematically misleading when structural conditions change. Adopting a theory-informed interpretive approach, the paper conceptualises technological transitions as exogenous structural perturbations that reconfigure incentives, constraints, and participation strategies, without necessarily implying a deterioration of underlying student capabilities. Drawing on prior empirical evidence for illustrative purposes, the analysis identifies recurring patterns of inferential instability, including level shifts, trend reconfigurations, and increased heterogeneity across cohorts. The argument integrates insights from complex adaptive systems theory, the sociology of quantification, and measurement theory to show how strategic behavioural adaptation can decouple the meaning of performance metrics from the constructs they are intended to represent. The paper concludes by emphasising the need for inferential caution when interpreting educational metrics in contexts of structural and technological transformation.
- Abstract（参考訳）: 現代の教育システムでは、学業成績指標は、制度的評価や学生軌跡の解釈において中心的な役割を果たす。
しかし、急激な技術的変化の条件下では、そのような指標の推論の妥当性はますます脆弱になる。
本稿では, 適応型教育システムにおいて, 統計的に正しい推論が構造条件が変化すると, 体系的に誤解を招く可能性があることを考察する。
理論的インフォームド解釈的アプローチを採用することで、基礎となる学生の能力の劣化を必ずしも含まない、インセンティブ、制約、参加戦略を再構成する外在的構造的摂動として、技術的な遷移を概念化する。
この分析は、実証的目的に関する以前の実証的な証拠に基づいて、レベルシフト、トレンド再構成、コホート間の不均一性の増大を含む、推論不安定の繰り返しパターンを特定する。
この議論は、複雑な適応システム理論、定量化の社会学、および測定理論からの洞察を統合し、戦略的な行動適応が、それらが表現しようとする構成からパフォーマンスメトリクスの意味を分離する方法を示す。
本稿は, 構造的・技術的変容の文脈において, 教育指標を解釈する際に, 推論的注意が必要であることを強調して結論付ける。
関連論文リスト
- A Formal Descriptive Language for Learning Dynamics: A Five-Layer Structural Coordinate System [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-20T22:46:13Z) - From Educational Analytics to AI Governance: Transferable Lessons from Complex Systems Interventions [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-15T12:16:57Z) - Explainable Artificial Intelligence for Economic Time Series: A Comprehensive Review and a Systematic Taxonomy of Methods and Concepts [0.0]
本調査は、経済時系列のXAIに関する文献をレビューし、整理するものである。
そこで本研究では, (i) 説明機構によってメソッドを分類する分類法を提案する。
我々は、ラグの断片化と計算コストを削減する時系列固有の適応を合成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-14T00:45:30Z) - Understanding Catastrophic Interference: On the Identifibility of Latent Representations [67.05452287233122]
破滅的な干渉、あるいは破滅的な忘れ(Caastrophic forgetting)は、機械学習の根本的な課題である。
本稿では,破滅的干渉を識別問題として定式化する新しい理論枠組みを提案する。
我々のアプローチは、合成データセットとベンチマークデータセットの両方で理論的保証と実用的なパフォーマンスの改善を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T00:53:32Z) - Understanding Learning Dynamics Through Structured Representations [1.7244210453129227]
本稿では,内部構造的選択が学習システムの振舞いをいかに形作るかを検討する。
これらの構造が勾配流、スペクトル感度、固定点挙動にどのように影響するかを分析する。
固定テンプレートを規定するのではなく、解釈可能な方法で学習行動を操ることのできるトラクタブルデザインの原則を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-04T07:15:57Z) - CTRLS: Chain-of-Thought Reasoning via Latent State-Transition [57.51370433303236]
チェーン・オブ・シント(CoT)推論は、大規模な言語モデルで複雑な問題を解釈可能な中間ステップに分解することを可能にする。
我々は,遅延状態遷移を伴うマルコフ決定プロセス(MDP)としてCoT推論を定式化するフレームワークであるgroundingSを紹介する。
我々は、ベンチマーク推論タスクにおける推論精度、多様性、探索効率の改善を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T21:32:18Z) - In-Context Learning for Gradient-Free Receiver Adaptation: Principles, Applications, and Theory [54.92893355284945]
ディープラーニングベースの無線受信機は、様々なチャネル環境に動的に適応する能力を提供する。
ジョイントトレーニング、ハイパーネットワークベースの手法、メタラーニングを含む現在の適応戦略は、限られた柔軟性を示すか、勾配降下による明示的な最適化を必要とする。
本稿では、インコンテキスト学習(ICL)の新たなパラダイムに根ざした勾配なし適応手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-18T06:43:55Z) - Hierarchical Invariance for Robust and Interpretable Vision Tasks at Larger Scales [54.78115855552886]
本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような階層型アーキテクチャを用いて、オーバーコンプリート不変量を構築する方法を示す。
オーバーコンプリート性により、そのタスクはニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)のような方法で適応的に形成される。
大規模で頑健で解釈可能な視覚タスクの場合、階層的不変表現は伝統的なCNNや不変量に対する効果的な代替物とみなすことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T16:50:07Z)
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。