本文提出一种多选题智能生成系统，利用预训练的语言模型，根据规定的性能指标，通过读取理解语料库来生成语法准确，具有可回答性、多样性和复杂性的问题及选项。

Sep, 2022

文章探讨了如何使用基于学习理论的自动提问生成器来生成能够提升教材阅读理解的问题，通过教育专家的实验评估，结果表明生成的问题语言质量高，并且询问了与给定文本相关的中心信息，在特定学习场景中可以促进阅读理解。

Oct, 2021

应用基于大型语言模型的问题生成方法，考虑教学需求，通过实验验证教师对自动生成问题的喜好，结果显示教师更愿意使用自动生成的问题写测验，并且这样的测验在质量上不亚于手写版本，甚至可以提高测验质量，显示了课堂环境中大规模使用问题生成的潜力。

Jan, 2024

本研究基于大型语言模型开发了 EduQG，该模型能够自动生成出优质的教育问题，以实现在数字化教育材料和可扩展的 e-learning 系统背景下的 AI 协助个性化学习。

Dec, 2022

本研究提出一种算法，利用数据集转换技术从长的 Trivia 问题转化为类似于日常人类交流的较短问题的方式，自动生成自然问题（NQ）数据集中的问题，同时使用神经分类器检测并去除不合法的问题，从而生成高质量的数据集，提高了 QA 表现，该算法在低资源环境下使用，扩展了 QA 系统的规模，同时保持了训练数据的质量。

Oct, 2022

我们设计了一种教育应用的问答生成自动化系统，可以为幼儿园到八年级的阅读材料生成测试学生理解能力的问题与答案对，并在自动评估和人工评估中证明其优于当前先进的问答生成基线系统。同时，我们还在此基础上开始构建一个交互式的故事讲述应用程序，用于未来在教育领域的实际部署。

Sep, 2021

本文介绍了我们使用传统语言学方法和多种机器学习技术生成英语非结构化文本问句的框架，并且加入了问题评估模块，最终证明我们的生成问题质量优于其他最好的系统，并且与人类创建的问题相当。

May, 2022

本文重点探索了如何以教育为目的改进自动化问题生成技术，通过了解教师如何构建问题并确认增强 NLP 模型的触点来提高其可用性。作者观察到教师在使用 NLP 系统来支持问题设计方面表现出极大的兴趣，但实践中仍未被广泛采用。因此，作者呼吁建立强调教师控制和可解释性的有效人 - NLP 协作的 QG 系统，提供过程支持，使用模块化设计，处理各种输入来源。

Apr, 2022

这项研究提出了一个创新的阿拉伯语问题生成系统，通过关键词和关键短语提取、问题生成和后续排名的三个阶段来解决自动生成阿拉伯语评估问题所面临的困难。提出的方法和结果表明精确度为 83.50%，召回率为 78.68%，F1 得分为 80.95%，显示出该框架的高效性。人工评估进一步证实了模型的效率，获得了 84% 的平均评分。

Jun, 2024

本篇研究旨在利用标准化的 NLG 指标来检测 QGen 模型所带来的实际效果，并以教师自动生成阅读理解测试为例进行实际应用测试。虽然我们发现近期 QGen 取得了显著进展，但最佳模型仅得到了 10 名教师中的 68.4％同意接受的问题，同时也发现需要新的自动度量标准来指导 QGen 研究前进。

May, 2022