본 논문은 탐구 중심 교육에서 효과적인 학습 파트너 매칭을 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 모델인 InqEduAgent를 제안합니다. InqEduAgent는 실제 학습 환경에서 학습자의 인지적 및 평가적 특징을 포착하는 생성 에이전트와 가우시안 프로세스 증강을 활용한 적응형 매칭 알고리즘을 통해 학습자의 사전 지식 패턴을 분석하고 최적의 학습 파트너를 매칭합니다. 실험 결과, InqEduAgent는 다양한 지식 학습 시나리오와 LLM 환경에서 최적의 성능을 보였습니다. 이는 인간 기반 학습 파트너의 지능형 배정과 AI 기반 학습 파트너의 설계에 기여합니다. 코드, 데이터 및 부록은 공개적으로 제공됩니다.
