論文の概要: Designing for Interpretation Uncertainty: Architecture and Principles for Topological Learning Analytics Dashboards
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01749v1
- Date: Thu, 01 Oct 2026 14:16:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.182054
- Title: Designing for Interpretation Uncertainty: Architecture and Principles for Topological Learning Analytics Dashboards
- Title（参考訳）: 解釈の不確実性のための設計:トポロジカルラーニング分析ダッシュボードのアーキテクチャと原理
- Abstract要約: 本稿では,Zigzag Homologyを学習管理システムデータに適用したダッシュボードシステムであるTopoLAの開発について報告する。
新興分析における解釈支援のための3つの初期の設計原則を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Topological Data Analysis (TDA) offers novel methods for understanding temporal dynamics in complex systems, yet its application in information systems design faces a fundamental challenge: how should systems present analytical outputs when interpretation frameworks are still developing? This paper reports on the development of TopoLA, a dashboard system applying Zigzag Persistent Homology to learning management system data, and proposes three early design principles for interpretation support in emerging analytics: (1) separation of objective measurement from contextual interpretation, (2) graduated disclosure from metrics through patterns to reflective prompts, and (3) explicit acknowledgment of methodological uncertainty. The system implements a modular three-stage pipeline--feature extraction, topological computation, and interpretation support--enabling extension to additional analytical methods. This work contributes to information systems research by articulating preliminary design knowledge for systems that must communicate analytical insights from methods lacking established interpretation norms--a challenge increasingly common as novel computational techniques enter applied domains.
- Abstract（参考訳）: トポロジカルデータ分析(TDA)は、複雑なシステムにおける時間力学を理解する新しい方法を提供するが、情報システム設計におけるその応用は根本的な課題に直面している。
本稿では,Zigzag Persistent Homologyを学習管理システムデータに適用したダッシュボードシステムであるTopoLAの開発について報告し,(1)文脈解釈からの客観的な計測の分離,(2)反射的プロンプトのパターンによるメトリクスからの段階的開示,(3)方法論的不確実性の明確化,の3つの早期設計原則を提案する。
このシステムはモジュラー3段階パイプライン-機能抽出、トポロジカル計算、解釈支援-の追加解析手法の拡張を実装している。
この研究は、確立された解釈規範を欠いた手法から分析的洞察を伝達しなければならないシステムのための予備設計知識を記述し、情報システム研究に寄与する。
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