基于Wikidata的协作与AI辅助教育考试题目生成
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2022-11-16 v1
摘要
自COVID-19暴发以来，数字学习或教育平台的使用显著增加。教师如今以数字化方式布置作业并提供练习题。在这两种情况下，教师都需要持续开发新颖且个性化的题目。这一过程可能非常耗时，应当通过与其他教师交流以及利用人工智能（AI）能力来辅助和加速。为满足这一需求，我们提出了一个多语言Wikimedia框架，支持全球教师的协作式知识工程以及后续的AI辅助题目生成、测试与批改。作为概念验证，我们展示了>>PhysWikiQuiz<<，一个物理题目生成与测试引擎。我们的系统（由Wikimedia托管于 https://physwikiquiz.wmflabs.org）从开放社区维护的数据库Wikidata中检索物理知识。它能以不同变体生成题目，并使用计算机代数系统（CAS）校验答案数值与单位。我们在系统工作流的每个阶段于公开基准数据集上评估了性能。对于一个含三个变量的平均公式，系统可基于教师输入的单一公式概念名，为个别学生生成并批改多达300道题目。
引用
@article{arxiv.2211.08361,
title = {Collaborative and AI-aided Exam Question Generation using Wikidata in Education},
author = {Philipp Scharpf and Moritz Schubotz and Andreas Spitz and Andre Greiner-Petter and Bela Gipp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.08361},
year = {2022}
}