論文の概要: Early Warning Signals Appear Long Before Dropping Out: An Idiographic Approach Grounded in Complex Dynamic Systems Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00021v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 18:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.213978
• Title: Early Warning Signals Appear Long Before Dropping Out: An Idiographic Approach Grounded in Complex Dynamic Systems Theory
• Title（参考訳）: 早期警戒信号が消えるずっと前に現れる:複雑な力学系理論に基づくイディオグラフィー的アプローチ
• Authors: Mohammed Saqr, Sonsoles López-Pernas, Santtu Tikka, Markus Wolfgang Hermann Spitzer,
• Abstract要約: レジリエンスが弱まると、学生はエンゲージメントのリスクが高くなり、退学する可能性がある。 本稿では,脱落前に回復力損失の早期警報信号が脱落を予知できるかどうかを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.732435844754418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to sustain engagement and recover from setbacks (i.e., resilience) -- is fundamental for learning. When resilience weakens, students are at risk of disengagement and may drop out and miss on opportunities. Therefore, predicting disengagement long before it happens during the window of hope is important. In this article, we test whether early warning signals of resilience loss, grounded in the concept of critical slowing down (CSD) can forecast disengagement before dropping out. CSD has been widely observed across ecological, climate, and neural systems, where it precedes tipping points into catastrophic failure (dropping out in our case). Using 1.67 million practice attempts from 9,401 students who used a digital math learning environment, we computed CSD indicators: autocorrelation, return rate, variance, skewness, kurtosis, and coefficient of variation. We found that 88.2% of students exhibited CSD signals prior to disengagement, with warnings clustering late in activity and before practice ceased (dropping out). Our results provide the first evidence of CSD in education, suggesting that universal resilience dynamics also govern social systems such as human learning. These findings offer a practical indicator for early detection of vulnerability and supporting learners across different applications and contexts long before critical events happen. Most importantly, CSD indicators arise universally, independent of the mechanisms that generate the data, offering new opportunities for portability across contexts, data types, and learning environments.
• Abstract（参考訳）: エンゲージメントを維持し、(レジリエンスのような)後退から回復する能力は、学習に不可欠です。 レジリエンスが弱まると、学生は解離の危険に晒され、退学して機会を逃すことがある。 そのため、希望の窓で起こるよりもずっと前に解離を予測することが重要である。 本稿では,臨界減速 (Critical slowing down, CSD) の概念に根ざした早期のレジリエンス損失の警報信号が脱落前に脱落を予測できるかどうかを検証する。 CSDは、生態学、気候学、神経系で広く観測されており、そこでは破滅的な失敗(私たちの場合は除外)への転換点を先導している。 デジタル数学学習環境を利用する9,401人の学生による1,67万回の実践試験を用いて,自己相関,戻り率,分散,歪,曲率,変動係数のCSD指標を計算した。 その結果、学生の88.2%が離脱前にCSD信号を示しており、活動が遅くなり、練習が終了する前(退学)に警告が集結していることがわかった。 この結果は教育におけるCSDの最初の証拠であり、普遍的なレジリエンスのダイナミクスが人間の学習のような社会システムも支配していることを示唆している。 これらの発見は、重大な事象が起こるずっと前に、脆弱性を早期に検出し、異なるアプリケーションやコンテキストにわたる学習者を支援するための実践的な指標を提供する。 最も重要な点として、CSDインジケータは、データを生成するメカニズムとは独立して、コンテキスト、データタイプ、学習環境をまたいだポータビリティのための新たな機会として、普遍的に発生します。

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