留学生が直面する専門分野の言語障壁に対し、本研究では学習者の知識状態に動的に適応するRAGベースの異言語間学習支援システムを提案する。本システムは、情報工学分野の留学生を対象とし、同分野の知識基準リストと個人の学習履歴を統合した「知識アライメント」手法により、ユーザーの知識盲点に特化した注釈生成を実現し、GPT-4Vを用いたマルチモーダル入力にも対応した。評価実験を通して、提案手法が従来のLLMよりも柔軟にユーザーの知識状態に適応し、学習者の認知負荷低減に寄与する可能性が示唆された。本研究は、多言語環境下における専門教育分野の個別最適化への、生成AIの応用可能性を示すものである。