GenQuestは、没入型のインタラクティブなストーリーテリングを通じて第二言語学習を促進するために、大規模言語モデル（LLM）を活用した生成的テキストアドベンチャーゲームです。このシステムは、英語を外国語として学ぶ（EFL）学習者を協力的な「自分で選ぶ冒険」スタイルの物語に引き込み、学習者の選択に応じて動的に生成されます。物語の一貫性を保ちながら学習者主導のプロット展開を可能にするために、分岐した意思決定ポイントやストーリーマイルストーンなどのゲームメカニクスが組み込まれています。主な教育的特徴には、各学習者の習熟度に合わせたコンテンツ生成や、学習者が問い合わせたテキスト文字列（単語やフレーズから文まで）の文脈における説明を提供する語彙アシスタントが含まれます。中国の大学EFL学生を対象としたパイロットスタディの結果は、有望な語彙の増加とポジティブなユーザーの認識を示しています。また、参加者からの物語の長さと品質についての提案や、イラストなどのマルチモーダルコンテンツに対する要望についても議論されています。
Wang et al.（Mon、）はこの問題を研究しました。