找到了一些非常相关的研究，主要涉及智能辅导系统、个性化错误预防和知识追踪这几个方向：
| Paper | Authors | 核心概念 | 与你想法的关联 |
|---|---|---|---|
| Agent4Edu: Generating Learner Response Data by Generative Agents for Intelligent Education Systems | USTC et al. | 个性化学习策略，智能教育系统 | 学习者行为建模 |
| Teaching According to Students’ Aptitude: Personalized Mathematics Tutoring via Persona-, Memory-, and Forgetting-Aware LLMs | 2025 | 记忆感知、遗忘感知的个性化辅导 | 直接相关——"记忆-提醒"机制 |
| DAS3H: Modeling Student Learning and Forgetting for Optimally Scheduling Distributed Practice of Skills | 2019 | 间隔重复，遗忘曲线建模 | 何时提醒最有效 |
| RLTutor: Reinforcement Learning Based Adaptive Tutoring System | Waseda University | 自适应辅导，最优复习时机 | 动态调整提醒策略 |
| Personalizing explanations of AI-driven hints to users’ cognitive abilities | UBC | 个性化AI提示解释 | 提醒内容的个性化 |
| Enhancing LLM-Based Feedback: Insights from Intelligent Tutoring Systems | CMU, Michigan | LLM反馈与智能辅导系统结合 | AI如何给出有效提醒 |
| A Comprehensive Review of AI-based Intelligent Tutoring Systems | 2025综述 | AI智能辅导系统应用与挑战 | 全景了解该领域 |
最相关的研究发现：
你的"动作-提醒对"想法其实对应着学术界的几个核心概念：
- 知识追踪 (Knowledge Tracing)—— 建模"学生在特定动作上的表现"并预测何时需要帮助
- 遗忘曲线建模—— 像 Anki 那样的间隔重复算法，判断何时提醒最有效
- 认知学徒制—— 记录错误模式并提供针对性反馈
最契合你想法的是那篇“Teaching According to Students’ Aptitude”论文，它明确提出了Memory-Aware和Forgetting-Aware的LLM辅导系统，和你的"记录动作-自动提醒"逻辑几乎一致！
有兴趣深入了解哪篇？或者我可以帮你看看这些论文具体是怎么实现"错误检测→个性化提醒"这个闭环的。
