論文の概要: Dynamic Framework for Collaborative Learning: Leveraging Advanced LLM with Adaptive Feedback Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21344v1
- Date: Thu, 29 Jan 2026 07:14:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-30 16:22:49.639005
- Title: Dynamic Framework for Collaborative Learning: Leveraging Advanced LLM with Adaptive Feedback Mechanisms
- Title（参考訳）: 協調学習のための動的フレームワーク:適応的フィードバック機構による高度なLLMの活用
- Authors: Hassam Tahir, Faizan Faisal, Fady Alnajjar, Muhammad Imran Taj, Lucia Gordon, Aila Khan, Michael Lwin, Omar Mubin,
- Abstract要約: フレームワークはリアルタイムの議論を容易にするために動的モデレータとして高度なLCMを使用する。
システムのモジュールアーキテクチャは、Frask用のReactJS、バックエンド操作用のReactJS、パーソナライズとエンゲージメントのインタラクションをサポートする効率的な質問検索である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9515112880368235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a framework for integrating LLM into collaborative learning platforms to enhance student engagement, critical thinking, and inclusivity. The framework employs advanced LLMs as dynamic moderators to facilitate real-time discussions and adapt to learners' evolving needs, ensuring diverse and inclusive educational experiences. Key innovations include robust feedback mechanisms that refine AI moderation, promote reflective learning, and balance participation among users. The system's modular architecture featuring ReactJS for the frontend, Flask for backend operations, and efficient question retrieval supports personalized and engaging interactions through dynamic adjustments to prompts and discussion flows. Testing demonstrates that the framework significantly improves student collaboration, fosters deeper comprehension, and scales effectively across various subjects and user groups. By addressing limitations in static moderation and personalization in existing systems, this work establishes a strong foundation for next-generation AI-driven educational tools, advancing equitable and impactful learning outcomes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMを協調学習プラットフォームに統合し,学生のエンゲージメント,批判的思考,傾向を高めるための枠組みを提案する。
このフレームワークは、リアルタイムの議論を促進し、学習者の進化するニーズに適応し、多様な包括的かつ包括的な教育経験を確保するために、高度なLLMを動的モデレーターとして採用している。
主なイノベーションは、AIモデレーションを洗練し、反射学習を促進し、ユーザ間の参加のバランスをとる堅牢なフィードバックメカニズムである。
このシステムのモジュールアーキテクチャは、フロントエンドのReactJS、バックエンド操作のFrask、効率的な質問検索を特徴とする。
テストは、このフレームワークが学生のコラボレーションを著しく改善し、より深い理解を促進し、様々な主題やユーザグループに対して効果的にスケールすることを示しています。
既存のシステムにおける静的モデレーションとパーソナライゼーションの制限に対処することにより、この研究は、AI駆動型教育ツールの強力な基盤を確立し、平等で影響力のある学習結果を前進させる。
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