論文の概要: NeuroChat: A Neuroadaptive AI Chatbot for Customizing Learning Experiences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07599v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 17:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:17:25.547973
• Title: NeuroChat: A Neuroadaptive AI Chatbot for Customizing Learning Experiences
• Title（参考訳）: NeuroChat: 学習経験をカスタマイズするニューロアダプティブAIチャットボット
• Authors: Dünya Baradari, Nataliya Kosmyna, Oscar Petrov, Rebecah Kaplun, Pattie Maes,
• Abstract要約: NeuroChatは、リアルタイムEEGベースのエンゲージメントトラッキングと生成AIを統合する、概念実証型ニューロアダプティブAIチューターである。 以上の結果から,NeuroChatは認知的・主観的エンゲージメントを高めるが,学習結果に即時的な影響は示さないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.413397262021064
• License:
• Abstract: Generative AI is transforming education by enabling personalized, on-demand learning experiences. However, AI tutors lack the ability to assess a learner's cognitive state in real time, limiting their adaptability. Meanwhile, electroencephalography (EEG)-based neuroadaptive systems have successfully enhanced engagement by dynamically adjusting learning content. This paper presents NeuroChat, a proof-of-concept neuroadaptive AI tutor that integrates real-time EEG-based engagement tracking with generative AI. NeuroChat continuously monitors a learner's cognitive engagement and dynamically adjusts content complexity, response style, and pacing using a closed-loop system. We evaluate this approach in a pilot study (n=24), comparing NeuroChat to a standard LLM-based chatbot. Results indicate that NeuroChat enhances cognitive and subjective engagement but does not show an immediate effect on learning outcomes. These findings demonstrate the feasibility of real-time cognitive feedback in LLMs, highlighting new directions for adaptive learning, AI tutoring, and human-AI interaction.
• Abstract（参考訳）: 生成AIは、パーソナライズされたオンデマンドの学習体験を可能にすることによって、教育を変革している。 しかし、AI教師は学習者の認知状態をリアルタイムで評価する能力に欠けており、適応性が制限されている。 一方、脳波に基づく神経適応システムは、学習内容の動的調整によってエンゲージメントを高めることに成功した。 本稿では、リアルタイム脳波に基づくエンゲージメントトラッキングと生成AIを統合した、概念実証型ニューロアダプティブAIチューターであるNeuroChatを提案する。 NeuroChatは学習者の認知的エンゲージメントを継続的に監視し、クローズドループシステムを使用してコンテンツの複雑さ、レスポンススタイル、ペーシングを動的に調整する。 この手法をパイロットスタディ(n=24)で評価し,NuroChatと標準LLMベースのチャットボットを比較した。 以上の結果から,NeuroChatは認知的・主観的エンゲージメントを高めるが,学習結果に即時的な影響は示さないことが示唆された。 これらの結果は、LLMにおけるリアルタイム認知フィードバックの実現可能性を示し、適応学習、AI学習、人間とAIの相互作用の新しい方向性を強調している。

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