論文の概要: Evaluating Learner Representations for Differentiation Prior to Instructional Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05848v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 13:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.845055
• Title: Evaluating Learner Representations for Differentiation Prior to Instructional Outcomes
• Title（参考訳）: 授業結果の差分に対する学習者表現の評価
• Authors: Junsoo Park, Youssef Medhat, Htet Phyo Wai, Ploy Thajchayapong, Ashok K. Goel,
• Abstract要約: 本研究は,学習者間の分離を共有比較ルールで保持するか否かに基づいて,学習者表現の評価方法を検討する。 本研究では,各学習者がコホート内の他者とどのように異なるかを,ペア距離を用いて評価する表現レベル尺度である差分性を導入する。 その結果、学習者レベルの表現は、相互作用レベルの表現よりも高い分離、より強力なクラスタリング構造、より信頼性の高いペアワイズ識別をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6637373649145608
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learner representations play a central role in educational AI systems, yet it is often unclear whether they preserve meaningful differences between students when instructional outcomes are unavailable or highly context-dependent. This work examines how to evaluate learner representations based on whether they retain separation between learners under a shared comparison rule. We introduce distinctiveness, a representation-level measure that evaluates how each learner differs from others in the cohort using pairwise distances, without requiring clustering, labels, or task-specific evaluation. Using student-authored questions collected through a conversational AI agent in an online learning environment, we compare representations based on individual questions with representations that aggregate patterns across a student's interactions over time. Results show that learner-level representations yield higher separation, stronger clustering structure, and more reliable pairwise discrimination than interaction-level representations. These findings demonstrate that learner representations can be evaluated independently of instructional outcomes and provide a practical pre-deployment criterion using distinctiveness as a diagnostic metric for assessing whether a representation supports differentiated modeling or personalization.
• Abstract（参考訳）: 学習者表現は、教育AIシステムにおいて中心的な役割を担っているが、教育結果が利用できない場合や文脈に依存しない場合、学生間で有意義な差異を保っているかどうかはしばしば不明である。 本研究は,学習者間の分離を共有比較ルールで保持するか否かに基づいて,学習者表現の評価方法を検討する。 我々は,クラスタリングやラベル,タスク固有の評価を必要とせず,相互距離を用いて,各学習者がコホート内の他者とどのように異なるかを評価する表現レベル尺度である差分性を導入する。 オンライン学習環境における会話型AIエージェントを通じて収集された学生公認の質問を用いて、個々の質問に基づく表現と、時間の経過とともに学生のインタラクションのパターンを集約する表現を比較した。 その結果、学習者レベルの表現は、相互作用レベルの表現よりも高い分離、より強力なクラスタリング構造、より信頼性の高いペアワイズ識別をもたらすことが示された。 これらの結果から,学習者の表現は指導結果とは独立して評価できることが示され,表現が識別モデリングやパーソナライゼーションをサポートするかどうかを評価する診断基準として,識別性を用いた実践的な事前配置基準が提供される。

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