LLMとDocker環境を統合した対話型言語処理教育プラットフォームを提案する．本システムは，Electronベースのデスクトップアプリケーションとして複数のOS環境で動作し，Dockerコンテナ上に構築された再現可能な言語処理環境を提供する．ユーザは独自のWebUIやJupyterNotebookを介してLLMと対話しながら，様々な言語処理ツールを活用した実践的な学習が可能となる．またRubyを用いたDSLによる記述で独自のアプリを作成できるため，多様な教育ニーズに対応した柔軟なカスタマイズが可能である．本プラットフォームは，LLMを用いた新たな教育手法の探求を促進し，言語処理教育の質的向上に貢献すると期待される．

近年の大規模言語モデル(LLM)の急速な発展は，自然言語処理(NLP)の様々な分野に大きな変革をもたらしている．とりわけ教育分野においては，LLMを活用した革新的な教育手法が注目を集めており，学習者の個別の習熟度やニーズに対応した学習方法や，インタラクティブな学習環境の構築など，様々な可能性が探求されている[1][2]．しかし，LLMを含む多様な言語処理技術を教育現場で効果的に活用するためには，以下の課題を克服する必要がある．環境構築の複雑さ：LLMやその他の言語処理技術用いて実際のタスクに取り組む力を身につけるにはには高度なプログラミングスキルや複雑な環境構築が必要である．ツール管理の煩雑さ：音声認識・合成，画像認識・生成，コード実行などのために，様々な外部ツールやライブラリを導入し管理する必要がある．カスタマイズ性の不足：各種のLMS（learningmanagementsystem）やREPL（Read-Eval-PrintLoop）環境などは拡張性に欠け，高度な言語処理の方法を学んだり実践したりするためのツールとしては使いにくいそこで本研究では，これらの課題を解決し，LLMの多様な機能を最大限に活用できる教育プラットフォームとしてMonadicChatを提案するi．本システムは，Dockerを活用することで，必要なツールやライブラリがプリインストールされた再現性のある実行環境を容易に構築・共有することを可能にする．これにより，WebUIやJupyterNotebookを介してLLMと対話しながら様々な言語処理ツールを活用した実践的な学習が可能となる［付録図A,B,C］．なお，MonadicChatはオープンソースのソフトウェアとしてhttps://github.com/yohasebe/monadic-chatで公開されている．