LangLingual: A Personalised, Exercise-oriented English Language Learning Tool Leveraging Large Language Models

📄 arXiv: 2510.23011v1 📥 PDF

作者: Sammriddh Gupta, Sonit Singh, Aditya Joshi, Mira Kim

分类: cs.CL, cs.CY

发布日期: 2025-10-27

备注: 14 pages

💡 一句话要点

LangLingual：利用大型语言模型构建个性化、练习导向的英语学习工具

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 英语学习 个性化学习 LangChain 会话代理

📋 核心要点

  1. 语言教育者力求为学习者创造丰富的体验，但他们在反馈和练习方面可能受到限制。
  2. LangLingual通过大型语言模型提供实时语法反馈，并生成上下文相关的语言练习。
  3. 实验结果表明，LangLingual具有良好的可用性，并能带来积极的学习效果和学习者参与度。

📝 摘要（中文）

本文介绍了LangLingual的设计与开发，这是一个利用LangChain框架构建并由大型语言模型驱动的会话代理。该系统专门用于提供实时的、以语法为中心的反馈，生成上下文感知的语言练习，并跟踪学习者随时间的熟练程度。本文详细讨论了LangLingual的架构、实现和评估。结果表明，该系统具有很强的可用性，积极的学习成果和令人鼓舞的学习者参与度。

🔬 方法详解

问题定义：现有英语学习工具在提供个性化、实时的语法反馈和上下文相关的练习方面存在不足。教师在提供充分的练习和反馈方面也面临限制，难以满足每个学生的个性化需求。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个会话代理，该代理能够理解学生的语言水平和学习需求，并提供定制化的语法反馈和练习。通过LangChain框架，将LLM与特定的任务需求相结合，实现更高效的语言学习体验。

技术框架：LangLingual的核心是一个基于LangChain框架的会话代理。该系统包含以下主要模块：1) 语法检查模块：利用LLM对学生的语言输出进行语法分析，并提供实时反馈。2) 练习生成模块：根据学生的水平和学习目标，生成上下文相关的语言练习。3) 学习进度跟踪模块：记录学生的学习数据，跟踪其熟练程度，并根据进度调整学习内容。

关键创新：LangLingual的关键创新在于其个性化和实时性。传统的语言学习工具通常提供通用的练习和反馈，而LangLingual能够根据每个学生的具体情况进行定制。此外，该系统能够提供实时的语法反馈，帮助学生及时纠正错误，提高学习效率。

关键设计：LangLingual使用LangChain框架将LLM与特定的任务需求相结合。具体的技术细节包括：1) 使用特定的prompt engineering技术，引导LLM生成高质量的语法反馈和练习。2) 设计了合适的评估指标，用于衡量学生的语言水平和学习进度。3) 采用了用户友好的界面设计，方便学生使用和管理学习内容。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

LangLingual的评估结果表明，该系统具有很强的可用性，能够带来积极的学习成果和令人鼓舞的学习者参与度。具体而言，用户对系统的易用性和有效性给予了高度评价。此外，实验数据表明，使用LangLingual进行学习的学生在语法和词汇方面取得了显著进步。

🎯 应用场景

LangLingual具有广泛的应用前景，可用于在线英语学习平台、学校的英语教学辅助工具以及个人的语言学习助手。该工具能够提供个性化的学习体验，提高学习效率，并促进学习者的积极参与。未来，LangLingual可以扩展到其他语言的学习，并与其他教育技术相结合，创造更丰富的学习体验。

📄 摘要（原文）

Language educators strive to create a rich experience for learners, while they may be restricted in the extend of feedback and practice they can provide. We present the design and development of LangLingual, a conversational agent built using the LangChain framework and powered by Large Language Models. The system is specifically designed to provide real-time, grammar-focused feedback, generate context-aware language exercises and track learner proficiency over time. The paper discusses the architecture, implementation and evaluation of LangLingual in detail. The results indicate strong usability, positive learning outcomes and encouraging learner engagement.