論文の概要: The Policy Deficit in AI x Social-Emotional Learning Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29950v1
- Date: Sun, 30 Aug 2026 18:25:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.128377
- Title: The Policy Deficit in AI x Social-Emotional Learning Research
- Title（参考訳）: AI x 社会感情学習研究における政策欠陥
- Abstract要約: 我々は、AIとSELの交点を調べる65の論文を体系的にレビューした。
研究の4分の3近くは、政策への影響について全く言及していない。
我々は「インプリケーション・アズ・ア・アフター・思想」から「インプリケーション・アズ・メソドロジー」への転換を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into social-emotional learning (SEL) initiatives, the need for evidence-based policy has become paramount. We systematically reviewed 65 peer-reviewed papers that examine the intersection of AI and SEL to investigate how these studies articulate policy implications. Our analysis revealed a substantial "policy deficit" in the current AI x SEL literature: nearly three-quarters of the studies did not mention policy implications at all. Using the "WH-question" framework (Who, What, Why, When/Where, and How), we map the policy implications narratives present in the literature and show that they often lack the specificity and actor-oriented guidance required for effective evidence-informed policymaking. We find a significant association between publication venue and policy engagement, suggesting that current academic incentive structures may prioritize technical innovation and pedagogical feasibility over explicit engagement with governance and regulation. This study identifies a "techno-solutionist" trap, where technical potential is foregrounded while the institutional conditions for responsible implementation remain under-specified. We conclude by proposing a shift from "implication-as-afterthought" to "implication-as-methodology" and offer a set of actionable guidelines for researchers, editors, reviewers, and policymakers to bridge the gap between AI innovation and educational governance. Rather than presenting policy as a generic ethical horizon, we argue that AI-SEL studies should systematically specify Who should act, What actions are recommended, Why these actions are needed, When and Where they apply, and How strongly they are framed, thereby strengthening the translation of AI x SEL innovation into educational policy and practice.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が社会感情学習(SEL)のイニシアチブに統合されるにつれて、エビデンスベースの政策の必要性が最重要になっている。
我々は,AIとSELの交わりを調査する65件の査読論文を体系的にレビューし,これらの研究が政策含意を明確化する方法について検討した。
分析の結果、現在のAI x SELの文献では、実質的な「政治的欠陥」が明らかになりました。
WH-question" フレームワーク (Who, What, Why, When/Where, and How) を用いて、文献に存在する物語に影響を及ぼすポリシーをマッピングし、効果的にエビデンスをインフォームドした政策作成に必要な特異性とアクター指向のガイダンスを欠いていることを示す。
我々は,出版会場と政策関与との間に重要な関連性を見いだし,現在の学術的インセンティブ構造は,ガバナンスや規制への明示的な関与よりも技術革新と教育的実現性を優先する可能性があることを示唆している。
本研究は, 責任ある実施の制度条件が未定のままでありながら, 技術的ポテンシャルを予見する「技術的解決主義者」の罠を見いだすものである。
我々は、AIイノベーションとガバナンスガバナンスのギャップを埋めるために、研究者、編集者、レビュアー、政策立案者に実行可能なガイドラインのセットを提供する。
AI-SEL研究は、一般的な倫理的地平として政策を提示するのではなく、体系的に誰が行動すべきか、どの行動が推奨されるのか、なぜこれらの行動が必要なのか、いつ、どこで適用されるのか、どのように強固にフレーム化され、AI x SELイノベーションの教育政策と実践への翻訳を強化するべきかを論じる。
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