論文の概要: A Scoping Review of Large Language Model-Based Pedagogical Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12253v1
- Date: Tue, 14 Apr 2026 03:58:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.224034
- Title: A Scoping Review of Large Language Model-Based Pedagogical Agents
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく教育エージェントのスコーピングレビュー
- Authors: Shan Li, Juan Zheng,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) をベースとした教育用教育エージェントの出現分野について検討する。
2022年11月から2025年1月までの5大データベースを対象とした52の調査結果を分析した。
新興トレンドには、自然主義的な学習環境をシミュレートするマルチエージェントシステム、エージェント評価のための仮想学生シミュレーション、没入型技術との統合、学習分析の組み合わせなどがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7419119962585532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This scoping review examines the emerging field of Large Language Model (LLM)-based pedagogical agents in educational settings. While traditional pedagogical agents have been extensively studied, the integration of LLMs represents a transformative advancement with unprecedented capabilities in natural language understanding, reasoning, and adaptation. Following PRISMA-ScR guidelines, we analyzed 52 studies across five major databases from November 2022 to January 2025. Our findings reveal diverse LLM-based agents spanning K-12, higher education, and informal learning contexts across multiple subject domains. We identified four key design dimensions characterizing these agents: interaction approach (reactive vs. proactive), domain scope (domain-specific vs. general-purpose), role complexity (single-role vs. multi-role), and system integration (standalone vs. integrated). Emerging trends include multi-agent systems that simulate naturalistic learning environments, virtual student simulation for agent evaluation, integration with immersive technologies, and combinations with learning analytics. We also discuss significant research gaps and ethical considerations regarding privacy, accuracy, and student autonomy. This review provides researchers and practitioners with a comprehensive understanding of LLM-based pedagogical agents while identifying crucial areas for future development in this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) をベースとした教育用教育エージェントの出現分野について検討する。
従来の教育薬は広く研究されているが、LLMの統合は、自然言語理解、推論、適応において前例のない能力を持つ変革的な進歩を表している。
PRISMA-ScRガイドラインに従って,2022年11月から2025年1月までの5大データベースを対象とした52の調査結果を分析した。
以上の結果から,K-12,高等教育,非公式な学習コンテキストにまたがる多様なLSMエージェントが,複数の主題領域にまたがっていることが明らかとなった。
これらのエージェントを特徴付ける4つの重要な設計次元を同定した。相互作用アプローチ(反応性対プロアクティブ)、ドメインスコープ(ドメイン固有対汎用)、役割複雑性(シングルロール対マルチロール)、システム統合(スタンドアローン対統合)である。
新興トレンドには、自然主義的な学習環境をシミュレートするマルチエージェントシステム、エージェント評価のための仮想学生シミュレーション、没入型技術との統合、学習分析の組み合わせなどがある。
また、プライバシー、正確性、学生の自律性に関する重要な研究ギャップと倫理的考察についても論じる。
このレビューは、LLMに基づく教育薬の包括的理解と、この急速に発展する分野において、将来の発展に欠かせない領域を特定しながら、研究者や実践者に提供します。
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