論文の概要: GuideAI: A Real-time Personalized Learning Solution with Adaptive Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20402v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 09:06:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.865507
• Title: GuideAI: A Real-time Personalized Learning Solution with Adaptive Interventions
• Title（参考訳）: GuideAI: 適応的介入によるリアルタイムパーソナライズドラーニングソリューション
• Authors: Ananya Shukla, Chaitanya Modi, Satvik Bajpai, Siddharth Siddharth,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は強力な学習ツールとして登場したが、学習者の認知的・生理的状態に対する認識は欠如している。 リアルタイムバイオセンサーフィードバックを統合することでLLM駆動学習を強化するマルチモーダルフレームワークである GuideAI を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5833117322405447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful learning tools, but they lack awareness of learners' cognitive and physiological states, limiting their adaptability to the user's learning style. Contemporary learning techniques primarily focus on structured learning paths, knowledge tracing, and generic adaptive testing but fail to address real-time learning challenges driven by cognitive load, attention fluctuations, and engagement levels. Building on findings from a formative user study (N=66), we introduce GuideAI, a multi-modal framework that enhances LLM-driven learning by integrating real-time biosensory feedback including eye gaze tracking, heart rate variability, posture detection, and digital note-taking behavior. GuideAI dynamically adapts learning content and pacing through cognitive optimizations (adjusting complexity based on learning progress markers), physiological interventions (breathing guidance and posture correction), and attention-aware strategies (redirecting focus using gaze analysis). Additionally, GuideAI supports diverse learning modalities, including text-based, image-based, audio-based, and video-based instruction, across varied knowledge domains. A preliminary study (N = 25) assessed GuideAI's impact on knowledge retention and cognitive load through standardized assessments. The results show statistically significant improvements in both problem-solving capability and recall-based knowledge assessments. Participants also experienced notable reductions in key NASA-TLX measures including mental demand, frustration levels, and effort, while simultaneously reporting enhanced perceived performance. These findings demonstrate GuideAI's potential to bridge the gap between current LLM-based learning systems and individualized learner needs, paving the way for adaptive, cognition-aware education at scale.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は強力な学習ツールとして登場したが、学習者の認知的・生理的状態への認識が欠如し、学習スタイルへの適応性が制限されている。 現代の学習技術は主に構造化学習経路、知識追跡、一般的な適応テストに焦点を当てているが、認知負荷、注意変動、エンゲージメントレベルによって引き起こされるリアルタイム学習の課題に対処できない。 形態的ユーザスタディ(N=66)から得られた知見に基づいて,視線追跡,心拍変動,姿勢検出,デジタルノートテイク行動などのリアルタイムバイオセンサーフィードバックを統合することで,LLM駆動学習を強化するマルチモーダルフレームワークである GuideAI を紹介した。 GuideAIは、認知的最適化(学習進捗マーカーに基づく複雑さの調整)、生理学的介入(呼吸指導と姿勢補正)、注意認識戦略(視線分析による焦点のリダイレクト)を通じて、学習内容とペアリングを動的に適用する。 GuideAIは、テキストベース、画像ベース、オーディオベース、ビデオベースなど、さまざまな知識領域にわたる多様な学習モダリティをサポートする。 予備研究(N = 25)は、標準化された評価を通して、ガイドAIが知識保持と認知負荷に与える影響を評価した。 その結果,問題解決能力とリコールに基づく知識評価の両面で統計的に有意な改善が見られた。 参加者はまた、精神的な要求、フラストレーションレベル、努力を含むNASA-TLXの重要措置の大幅な削減を経験し、同時に認識されたパフォーマンスを報告した。 これらの知見は,現在のLLM学習システムと個別学習者のニーズのギャップを埋め,適応的・認知的教育を大規模に展開する上でのガイドAIの可能性を示すものである。

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