SRLAgent: ゲーミフィケーションとLLM支援による自己調整学習スキルの強化

要旨

自己調整学習（SRL）は、大学の学業要求と自立性の増大に対処する上で、大学生にとって極めて重要である。SRLスキルの不足は、無秩序な学習習慣、低いモチベーション、そして時間管理の欠如を引き起こし、学習者が困難な環境で成功する能力を損なう可能性がある。59名の大学生を対象とした形成的調査を通じて、学生がSRLスキルを発展させる上で直面する主要な課題、すなわち目標設定、時間管理、および内省的学習の困難を特定した。これらの課題に対処するため、我々はSRLAgentを導入した。これは、ゲーミフィケーションと大規模言語モデル（LLMs）による適応的支援を通じてSRLスキルを育むLLM支援システムである。Zimmermanの3段階SRLフレームワークに基づき、SRLAgentは学生がインタラクティブなゲームベースの環境内で目標設定、戦略実行、および自己反省に取り組むことを可能にする。本システムは、LLMによって強化されたリアルタイムフィードバックとスキャフォールディングを提供し、学生の自立した学習努力を支援する。SRLAgentの評価は、被験者間デザインを用いて行い、ベースラインシステム（エージェント機能なしのSRL）および従来のマルチメディア学習条件と比較した。結果は、SRLAgentグループにおいてSRLスキルの有意な向上（p < .001、Cohenのd = 0.234）と、ベースラインと比較して高いエンゲージメントを示した。本研究は、ゲーミフィケーション環境内にSRLスキャフォールディングとリアルタイムAI支援を組み込むことの価値を強調し、深い学習とメタ認知スキルの発達を促進することを目指す教育技術に対する設計上の示唆を提供する。

English

Self-regulated learning (SRL) is crucial for college students navigating increased academic demands and independence. Insufficient SRL skills can lead to disorganized study habits, low motivation, and poor time management, undermining learners ability to thrive in challenging environments. Through a formative study involving 59 college students, we identified key challenges students face in developing SRL skills, including difficulties with goal-setting, time management, and reflective learning. To address these challenges, we introduce SRLAgent, an LLM-assisted system that fosters SRL skills through gamification and adaptive support from large language models (LLMs). Grounded in Zimmermans three-phase SRL framework, SRLAgent enables students to engage in goal-setting, strategy execution, and self-reflection within an interactive game-based environment. The system offers real-time feedback and scaffolding powered by LLMs to support students independent study efforts. We evaluated SRLAgent using a between-subjects design, comparing it to a baseline system (SRL without Agent features) and a traditional multimedia learning condition. Results showed significant improvements in SRL skills within the SRLAgent group (p < .001, Cohens d = 0.234) and higher engagement compared to the baselines. This work highlights the value of embedding SRL scaffolding and real-time AI support within gamified environments, offering design implications for educational technologies that aim to promote deeper learning and metacognitive skill development.

SRLAgent: ゲーミフィケーションとLLM支援による自己調整学習スキルの強化

SRLAgent: Enhancing Self-Regulated Learning Skills through Gamification and LLM Assistance

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