論文の概要: Simulating Students with Large Language Models: A Review of Architecture, Mechanisms, and Role Modelling in Education with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06078v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 17:23:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.744239
• Title: Simulating Students with Large Language Models: A Review of Architecture, Mechanisms, and Role Modelling in Education with Generative AI
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた学生のシミュレーション:生成型AIを用いた教育における建築・メカニズム・役割モデリングの概観
• Authors: Luis Marquez-Carpintero, Alberto Lopez-Sellers, Miguel Cazorla,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いた教育環境における学生の行動のシミュレートに関する研究のレビュー LLMをベースとしたエージェントが学習者の古型をエミュレートし、指導的な入力に反応し、マルチエージェントの教室シナリオ内で相互作用する能力に関する現在の証拠を示す。 本稿では,カリキュラム開発,教育評価,教員養成におけるシステムの役割について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8703455323398351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulated Students offer a valuable methodological framework for evaluating pedagogical approaches and modelling diverse learner profiles, tasks which are otherwise challenging to undertake systematically in real-world settings. Recent research has increasingly focused on developing such simulated agents to capture a range of learning styles, cognitive development pathways, and social behaviours. Among contemporary simulation techniques, the integration of large language models (LLMs) into educational research has emerged as a particularly versatile and scalable paradigm. LLMs afford a high degree of linguistic realism and behavioural adaptability, enabling agents to approximate cognitive processes and engage in contextually appropriate pedagogical dialogues. This paper presents a thematic review of empirical and methodological studies utilising LLMs to simulate student behaviour across educational environments. We synthesise current evidence on the capacity of LLM-based agents to emulate learner archetypes, respond to instructional inputs, and interact within multi-agent classroom scenarios. Furthermore, we examine the implications of such systems for curriculum development, instructional evaluation, and teacher training. While LLMs surpass rule-based systems in natural language generation and situational flexibility, ongoing concerns persist regarding algorithmic bias, evaluation reliability, and alignment with educational objectives. The review identifies existing technological and methodological gaps and proposes future research directions for integrating generative AI into adaptive learning systems and instructional design.
• Abstract（参考訳）: シミュレートされた学生は、教育的アプローチを評価し、多様な学習者のプロファイルをモデル化するための貴重な方法論的枠組みを提供する。 近年の研究では、様々な学習スタイル、認知発達経路、社会的行動を把握するためのシミュレーションエージェントの開発に焦点が当てられている。 現代のシミュレーション技術の中で、大きな言語モデル(LLM)を教育研究に統合することは、特に汎用的でスケーラブルなパラダイムとして現れている。 LLMは高度な言語リアリズムと行動適応性を持ち、エージェントは認知過程を近似し、文脈的に適切な教育対話を行うことができる。 本稿では,LLMを用いた実験・方法論研究のテーマレビューを行い,学生の学習環境における行動のシミュレートについて述べる。 我々は,学習者の古型をエミュレートし,指導的な入力に応答し,マルチエージェントの教室シナリオ内で対話するLLMエージェントの能力に関する現在の証拠を合成する。 さらに,カリキュラム開発,教育評価,教員養成におけるシステムの役割について検討した。 LLMは自然言語生成と状況柔軟性においてルールベースのシステムを上回るが、アルゴリズムバイアス、評価信頼性、教育目的との整合性に関する継続的な懸念が続いている。 このレビューでは、既存の技術と方法論のギャップを特定し、生成AIを適応学習システムと教育設計に統合するための今後の研究方向を提案する。

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