Fugu-MT 論文翻訳(概要): LangLingual: A Personalised, Exercise-oriented English Language Learning Tool Leveraging Large Language Models

論文の概要: LangLingual: A Personalised, Exercise-oriented English Language Learning Tool Leveraging Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23011v1
Date: Mon, 27 Oct 2025 05:11:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.457191
Title: LangLingual: A Personalised, Exercise-oriented English Language Learning Tool Leveraging Large Language Models
Title（参考訳）: LangLingual: 大規模言語モデルを活用した個人化,エクササイズ指向の英語学習ツール
Authors: Sammriddh Gupta, Sonit Singh, Aditya Joshi, Mira Kim,
Abstract要約: LangLingualはLangChainフレームワークを使って構築された対話型エージェントで、Large Language Modelsを利用している。このシステムは、リアルタイムで文法を重視したフィードバックを提供し、文脈認識言語演習を生成し、時間とともに学習者の習熟度を追跡するように設計されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.571895111880333
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Language educators strive to create a rich experience for learners, while they may be restricted in the extend of feedback and practice they can provide. We present the design and development of LangLingual, a conversational agent built using the LangChain framework and powered by Large Language Models. The system is specifically designed to provide real-time, grammar-focused feedback, generate context-aware language exercises and track learner proficiency over time. The paper discusses the architecture, implementation and evaluation of LangLingual in detail. The results indicate strong usability, positive learning outcomes and encouraging learner engagement.
Abstract（参考訳）: 言語教育者は、学習者に豊かな体験を創造しようと努力するが、それらが提供可能なフィードバックと実践の拡張に制限される可能性がある。本稿では,LangChainフレームワークを用いた対話型エージェントであるLangLingualの設計と開発について述べる。このシステムは、リアルタイムで文法を重視したフィードバックを提供し、文脈認識言語演習を生成し、時間とともに学習者の習熟度を追跡するように設計されている。本稿では,LangLingualのアーキテクチャ,実装,評価について詳述する。その結果,強いユーザビリティ,ポジティブな学習結果,学習者のエンゲージメントが示唆された。

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