大規模言語モデル（LLM）を教育現場に活用する研究が進む中、新しいアプローチが注目を集めています。このアプローチは、理論的な教育学的枠組みに基づいてLLMを設計し、学習者がAIに過度に依存することなく、STEM+C（科学・技術・工学・数学・計算思考）分野における適切なサポートを提供することを目指しています。 従来のLLMベースの学習支援システムでは、生徒が正解をAIから直接得てしまい、自力での問題解決能力が育たないという課題がありました。本研究で開発された理論に基づいた教育エージェントは、このような過度な依存を回避するため、学習理論に根ざした設計原則を組み込んでいます。具体的には、学習者のレベルに応じて段階的なヒントやガイダンスを提供するスキャフォルディング手法を採用しており、生徒が自分の力で答えに到達する過程をサポートします。 このシステムは、単にテキストを生成するだけでなく、学習心理学や認知科学の知見を反映させた対話戦略を実装しています。STEM+C教育という複雑な領域において、生徒の思考過程を引き出し、批判的思考力やメタ認知能力の発展を促進することが目標です。これにより、学習者は知識獲得だけでなく、問題解決能力や自己学習能力といった高次思考スキルも同時に身につけることができます。