論文の概要: From Student Risk Prediction to SC2R: Semantics-Constrained Counterfactual Recourse for Educational Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17618v1
• Date: Tue, 18 Aug 2026 10:33:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.306071
• Title: From Student Risk Prediction to SC2R: Semantics-Constrained Counterfactual Recourse for Educational Decision Support
• Title（参考訳）: 学生のリスク予測からSC2Rへ:教育的意思決定支援のための意味論的制約のある対実的リコース
• Authors: Ngoc Luyen Le, Marie-Hélène Abel, Bertrand Laforge,
• Abstract要約: SC2Rは、教育的意思決定支援のためのセマンティクスに制約のある反ファクト・リコース・フレームワークである。 各評価に対して構築されたスナップショットを使用して、OULADデータセット上でオフラインで評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.702635306128865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning analytics models can identify students at risk of poor performance, but they do not directly indicate which interventions are feasible, actionable, and compatible with educational constraints. This paper introduces SC2R, a semantics-constrained counterfactual recourse framework for educational decision support. SC2R combines a calibrated predictive model, integer-programming-based recourse generation over discrete action variables, a lightweight RDF vocabulary for intervention-plan representation, and SHACL validation for enforcing timing, budget, immutability, and availability constraints. The framework is evaluated offline on the OULAD dataset using snapshots constructed relative to each assessment at two decision horizons. Results show that the predictive component provides strong performance, that compact intervention plans can be generated at scale, and that semantic validation reveals infeasible plans that lighter optimization-only settings would otherwise accept. Rather than claiming causal improvement in student outcomes, this work shows that counterfactual recourse becomes more operationally meaningful in education when recommendations are not only model-valid, but also semantically feasible and machine-checkable.
• Abstract（参考訳）: 学習分析モデルは、パフォーマンスの悪い学生を識別することができるが、どの介入が実行可能で、実行可能で、教育上の制約と互換性があるかを直接示すものではない。 本稿では,セマンティクスに制約のある対実的リコースフレームワークであるSC2Rについて紹介する。 SC2Rは、調整された予測モデル、個別のアクション変数に対する整数プログラミングベースのリコース生成、介入計画表現のための軽量RDF語彙、タイミング、予算、不変性、可用性制約を強制するためのSHACL検証を組み合わせる。 フレームワークはOULADデータセット上でオフラインで評価され、2つの意思決定地平線で各評価に相対的に構築されたスナップショットを使用する。 結果は、予測コンポーネントが強力なパフォーマンスを提供し、コンパクトな介入プランを大規模に生成でき、セマンティックな検証によって、より軽量な最適化のみの設定が受け入れられる、実現不可能なプランが明らかになることを示している。 この研究は、学生の成果の因果的改善を主張するよりも、リコメンデーションがモデル無効であるだけでなく、意味論的に実現可能でマシンチェック可能な場合に、教育において、対実的リコースがより運用的に意味を持つようになることを示している。

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