論文の概要: From Precision Medicine to Precision Education: A Vision for AI-Powered Student Digital Twins, Preventive Student Success, and Career-Aligned Academic Pathways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06322v2
• Date: Fri, 07 Aug 2026 22:02:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 13:55:18.741379
• Title: From Precision Medicine to Precision Education: A Vision for AI-Powered Student Digital Twins, Preventive Student Success, and Career-Aligned Academic Pathways
• Title（参考訳）: 精密医学から精密教育へ:AIを活用した学生デジタル双生児のビジョン、予防的学生の成功、キャリア指向のアカデミックパス
• Authors: Kaushik Dutta,
• Abstract要約: 高等教育は、学生の成功に対するアプローチに大きく反応している。 我々は「精密教育」と呼ばれるパラダイムを提案する。 このフレームワークでは、AIが学術的、行動的、財務的、キャリアデータを継続的に分析し、出現するリスクを特定します。 我々は,予測だけでは不十分であると主張する。中心となる方法論的課題は,予測から因果的,行動可能な介入への移行である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.759825275553881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Higher education remains largely reactive in its approach to student success. Institutions frequently identify academic problems only after students have failed courses, fallen behind in degree progression, accumulated excessive debt, or departed without a credential. Healthcare faced a similar challenge decades ago. It responded by shifting from reactive treatment to preventive care powered by predictive models, risk stratification, electronic health records, and artificial intelligence (AI). This paper argues that higher education stands at an analogous inflection point. Drawing on advances in learning analytics, educational data mining, machine learning, workforce analytics, and digital twin technologies, we propose a paradigm we call Precision Education. Under this framework, AI continuously analyzes academic, behavioral, financial, and career data to identify emerging risks, recommend personalized interventions, optimize educational pathways, and align academic decisions with long-term career success. Central to the model is the Student Digital Twin, a continuously updated representation of a learner that can simulate multiple educational futures and intervention scenarios. We ground the vision in evidence from early deployments such as Course Signals at Purdue and GPS Advising at Georgia State University. We also argue that prediction alone is insufficient. The central methodological challenge is the move from prediction to causal, actionable intervention. The paper presents a conceptual framework, examines enabling technologies, reviews the empirical record and its limits, analyzes ethical and governance implications, and outlines a research agenda for the next decade of AI-enabled higher education.
• Abstract（参考訳）: 高等教育は、学生の成功に対するアプローチに大きく反応している。 教育機関は、学生がコースに失敗した後、学位の進歩に遅れたり、過大な負債を積み重ねたり、資格なしで退学した後にのみ、しばしば学術的問題を識別する。 ヘルスケアは数十年前に同じような課題に直面した。 その結果、反応的な治療から、予測モデル、リスク階層化、電子健康記録、人工知能(AI)による予防ケアへとシフトした。 本稿では,高等教育が類似の摂動点に立つことを論じる。 学習分析、教育データマイニング、機械学習、労働分析、デジタルツインテクノロジーの進歩に基づき、私たちはPrecision Educationと呼ばれるパラダイムを提案します。 このフレームワークでは、学術的、行動的、財務的、キャリアデータを継続的に分析して、出現するリスクを特定し、パーソナライズされた介入を推奨し、教育経路を最適化し、学術的な決定を長期的なキャリアの成功と整合させる。 モデルの中心は、複数の教育的未来と介入シナリオをシミュレートできる学習者の継続的に更新された表現である学生デジタルツインである。 我々は,ジョージア州立大学のPurdueにおけるCourse SignalsやGPS Advisingなどの初期の展開から,そのビジョンを裏付ける。 また、予測だけでは不十分だと主張する。 中心的な方法論的課題は、予測から因果的、行動可能な介入への移行である。 論文は、概念的枠組みを提示し、技術の実現を検証し、経験的記録とその限界をレビューし、倫理的・ガバナンス的含意を分析し、今後10年間のAIを活用した高等教育の研究課題を概説する。

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