GenQuest: An LLM-based Text Adventure Game for Language Learners
作者: Qiao Wang, Adnan Labib, Robert Swier, Michael Hofmeyr, Zheng Yuan
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-10-06
备注: Workshop on Wordplay: When Language Meets Games, EMNLP 2025
💡 一句话要点
GenQuest：基于LLM的文本冒险游戏，助力语言学习
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本冒险游戏 语言学习 大型语言模型 EFL 生成式学习 互动式学习 个性化学习
📋 核心要点
- 现有外语学习方法缺乏沉浸式和个性化的互动体验，难以有效提升学习者的语言运用能力。
- GenQuest利用LLM生成动态的文本冒险游戏，根据学习者选择驱动剧情发展，提供个性化学习内容。
- 初步实验表明，GenQuest能够有效提升EFL学习者的词汇量，并获得积极的用户反馈。
📝 摘要（中文）
GenQuest是一款生成式文本冒险游戏，它利用大型语言模型（LLM）通过沉浸式、互动式的故事讲述来促进第二语言学习。该系统让英语作为外语（EFL）的学习者参与到协作式的“选择你自己的冒险”风格叙事中，根据学习者的选择动态生成内容。游戏中融入了分支决策点和故事里程碑等机制，以保持叙事连贯性，同时允许学习者驱动情节发展。关键的教学功能包括根据每个学习者的熟练程度定制内容生成，以及一个词汇助手，它提供学习者查询的文本字符串（从单词和短语到句子）的上下文解释。在中国大学EFL学生中进行的初步研究结果表明，词汇量获得了可喜的增长，并且用户感知良好。同时还讨论了参与者关于叙事长度和质量的建议，以及对插图等多模态内容的需求。
🔬 方法详解
问题定义：现有外语学习方法通常较为枯燥，缺乏足够的互动性和个性化。传统的文本学习材料难以根据学习者的水平进行调整，也缺乏足够的沉浸感，导致学习效果不佳。因此，需要一种能够提供沉浸式、互动式和个性化学习体验的方法，以提高外语学习的效率和趣味性。
核心思路：GenQuest的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，构建一个动态的文本冒险游戏。通过让学习者参与到“选择你自己的冒险”风格的叙事中，并根据学习者的选择动态生成内容，从而提供个性化的学习体验。这种方法能够激发学习者的学习兴趣，提高学习的参与度，并促进语言知识的掌握。
技术框架：GenQuest的整体架构包含以下几个主要模块：1) 故事生成模块：利用LLM生成故事内容，包括场景描述、人物对话等。2) 决策点生成模块：在故事的关键节点生成多个选项，供学习者选择。3) 词汇助手模块：提供学习者查询的文本字符串的上下文解释。4) 用户界面模块：提供用户友好的交互界面，方便学习者进行游戏和学习。整个流程是学习者通过用户界面与游戏互动，选择不同的选项，LLM根据选择生成新的故事内容，并提供词汇辅助。
关键创新：GenQuest的关键创新在于将LLM的生成能力与文本冒险游戏相结合，创造了一种全新的外语学习模式。与传统的学习方法相比，GenQuest能够提供更加沉浸式、互动式和个性化的学习体验。此外，GenQuest还提供了一个词汇助手，能够帮助学习者理解文本内容，提高学习效率。
关键设计：GenQuest的关键设计包括：1) 使用合适的LLM模型，例如GPT-3或类似的模型，以保证生成内容的质量和流畅性。2) 设计合理的决策点生成策略，以保证故事的连贯性和趣味性。3) 构建完善的词汇助手，提供准确、全面的词汇解释。4) 针对不同水平的学习者，设计不同的内容难度和词汇难度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在中国大学EFL学生中进行的初步研究表明，使用GenQuest进行学习后，学生的词汇量获得了显著增长。此外，用户反馈表明，学生对GenQuest的学习体验非常满意，认为它能够提高学习兴趣和参与度。这些结果表明，GenQuest具有良好的应用前景和推广价值。
🎯 应用场景
GenQuest可应用于各种外语学习场景，例如课堂教学、自主学习等。它可以作为传统教材的补充，提供更加生动、有趣的语言学习体验。此外，GenQuest还可以应用于文化交流、跨文化沟通等领域，帮助人们更好地了解和体验不同的文化。
📄 摘要（原文）
GenQuest is a generative text adventure game that leverages Large Language Models (LLMs) to facilitate second language learning through immersive, interactive storytelling. The system engages English as a Foreign Language (EFL) learners in a collaborative "choose-your-own-adventure" style narrative, dynamically generated in response to learner choices. Game mechanics such as branching decision points and story milestones are incorporated to maintain narrative coherence while allowing learner-driven plot development. Key pedagogical features include content generation tailored to each learner's proficiency level, and a vocabulary assistant that provides in-context explanations of learner-queried text strings, ranging from words and phrases to sentences. Findings from a pilot study with university EFL students in China indicate promising vocabulary gains and positive user perceptions. Also discussed are suggestions from participants regarding the narrative length and quality, and the request for multi-modal content such as illustrations.