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人工智能在完成课程后创建问题来测试知识
北卡罗来纳州立大学和卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种人工智能模型，可以生成课程评估问题，教师称这些问题与人类编写的问题没有区别。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）北卡罗来纳州立大学和卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种人工智能模型，可以生成课程评估问题，教师称这些问题与人类编写的问题没有区别。
新的人工智能称为 QUADL，它可以做两件事：识别教育文本中的关键术语和想法，然后创建针对这些术语和想法的问题。
“我们为 QUADL 提供课程内容和学习目标，QUADL 可以设计问题来帮助学生实现这些目标，”北卡罗来纳州立大学计算机科学助理教授、论文合著者 Noboru Matsuda 说道。工作。
“人们擅长设计课程，但在与教师和课程开发人员的访谈中，我们发现他们常常难以提出问题来有效评估学生在这些课程中实现学习目标的进度，”研究生 Machi Shimmey 说道。北卡罗来纳州立大学和该论文的第一作者，“我们的研究表明，QUADL 可以成为教育工作者和课程开发人员的有用工具。”
为了测试 QUADL 的有效性，研究人员使用了名为开放学习计划 (OLI) 的现有在线课件。研究人员招募了五位在课堂上使用 OLI 的老师，并要求他们对一长串问题进行评分。一些问题是由 QUADL 生成的，其他问题是由另一个 AI 模型 Info-HCVAE 生成的，还有一些问题已经在 OLI 课程中使用。研究参与者没有被告知问题来自哪里，并被要求对每个问题的教学价值进行评分。
“QUADL 生成的问题的教学价值评分几乎与教师对 OLI 中使用的人类编写的问题的评分相同，”Shimmey 说，“Info-HCVAE 生成的问题得到的评分较低。 ”
照片：Unsplash/Changbok Ko
照片：Unsplash/Changbok Ko