यह पत्र सीखने के तरीकों पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (विशेष रूप से बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल) में प्रगति के प्रभाव को संबोधित करता है, और वर्तमान एआई ट्यूशन प्रणालियों के Limitations (प्रतिक्रियाशील, गहन सोच को प्रोत्साहित करने के लिए अपर्याप्त और संरचित शैक्षिक उपकरणों और रणनीतियों को एकीकृत करने के लिए अपर्याप्त) को संबोधित करता है। गणित में एआई ट्यूशन प्रणालियों के अविकसित होने पर ध्यान केंद्रित करते हुए, हम जांच करते हैं कि कैसे एआई ट्यूशन सिस्टम संरचित और व्यक्तिगत उपकरण-सहायता प्राप्त सीखने के अनुभवों को सक्षम करने के लिए प्रतिक्रियात्मक समर्थन से आगे जा सकते हैं। यह अंत करने के लिए, हम एक उपन्यास मल्टी-एजेंट एआई ट्यूशन प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करते हैं जो अनुकूली और व्यक्तिगत प्रतिक्रिया, संरचित पाठ्यक्रम निर्माण और पाठ्यपुस्तक ज्ञान पुनर्प्राप्ति को जोड़ता है। मंच छात्रों को नए विषयों को सीखने, कमजोरियों की पहचान करने, परीक्षाओं के लिए प्रभावी ढंग से समीक्षा करने और असीमित, व्यक्तिगत अभ्यास में संलग्न होने में सक्षम बनाता है
