Este artículo propone InqEduAgent, un modelo de agente basado en un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) para la asignación eficaz de compañeros de aprendizaje en la educación basada en la indagación. InqEduAgent analiza los patrones de conocimiento previo de los estudiantes y los empareja con compañeros de aprendizaje óptimos mediante un agente generativo que captura las características cognitivas y evaluativas de los estudiantes en entornos de aprendizaje reales y un algoritmo de emparejamiento adaptativo que utiliza la amplificación del proceso gaussiano. Los resultados experimentales muestran que InqEduAgent funciona óptimamente en diversos escenarios de aprendizaje del conocimiento y en el entorno LLM. Esto contribuye a la asignación inteligente de compañeros de aprendizaje basados en humanos y al diseño de compañeros de aprendizaje basados en IA. El código, los datos y los apéndices están disponibles públicamente.
