定义学习分析的范围：面向分析实践与可测量学习现象的公理化方法
计算机与社会
2025-12-12 v1 人工智能
机器学习
摘要
学习分析(LA)通过实践和技术创新快速扩张，但其基础身份在理论上仍未得到充分阐述。本文通过提出首个形式定义LA本质结构、范围及限制的公理化理论来解决这一空白。该框架源于对学习的心理学定义和对LA方法论要求，包含五个公理，分别指定离散观测、经验构建、状态转换和推断。从这些公理中，我们推导出一组定理和命题，阐明了LA的认识论立场，包括学习者状态不可观测性、时间顺序不可约性、可达状态的约束，以及不可确定性预测未来学习的不可能性。我们进一步将LA结构和LA实践定义为形式对象，表明公理的充分性和必要性，并展示了诸如贝叶斯知识追踪和仪表板等多样化LA方法可在此框架下统一解释。该理论为设计分析方法和解释学习数据提供指导原则，同时通过在观察与状态之间建立明确的理论推断层，避免简单行为主义和范畴错误。本工作将LA定位为基于可观测性、建立状态转换系统的严格科学，为该领域作为学术学科的成熟提供了必要的理论基础。
引用
@article{arxiv.2512.10081,
title = {Defining the Scope of Learning Analytics: An Axiomatic Approach for Analytic Practice and Measurable Learning Phenomena},
author = {Kensuke Takii and Changhao Liang and Hiroaki Ogata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10081},
year = {2025}
}
备注
27 pages, 1 figure, 2 tables