CLLMRecは、MOOC（大規模オープンオンラインコース）の増加に伴う個別学習の課題に対処するために提案されたフレームワークです。従来の手法は、概念の関係を捉えるために異種情報ネットワークや知識グラフに依存していますが、高品質な構造化知識グラフが現実の教育シナリオでは不足しているため、限界があります。それに対処するために、CLLMRecは、セマンティックアラインメントと前提知識蒸留という二つの技術的柱を活用しています。セマンティックアラインメントは、学習者と概念の非構造化テキストをエンコードし、一元的な表現空間を構築します。また、前提知識蒸留は、教師-学生のアーキテクチャを用いて、大規模な教師LLMが概念の前提関係を抽出し、効率的な学生ランカーを訓練します。このフレームワークは、深い知識トレーシングを通じて学習者の認知状態をモデル化することで、構造的かつ認知的に適切な推薦を実現します。実験により、CLLMRecは従来の手法を大幅に上回ることが実証されています。