본 논문은 실시간 뇌파(EEG) 기반 참여 추적과 생성형 AI를 통합한 신경 적응형 AI 튜터인 NeuroChat을 제시합니다. NeuroChat은 학습자의 인지적 참여를 지속적으로 모니터링하고 폐쇄 루프 시스템을 사용하여 콘텐츠 복잡성, 응답 스타일 및 페이싱을 동적으로 조정합니다. 24명을 대상으로 한 파일럿 연구를 통해 NeuroChat을 표준 LLM 기반 챗봇과 비교한 결과, NeuroChat이 인지적 및 주관적 참여를 향상시키지만 학습 결과에는 즉각적인 영향을 미치지 않는다는 것을 보여줍니다. 이러한 결과는 LLM에서 실시간 인지 피드백의 실현 가능성을 보여주며, 적응형 학습, AI 튜터링 및 인간-AI 상호 작용에 대한 새로운 방향을 제시합니다.
