人工智慧挑戰：AI 測驗問題開發能比肩人類水平
機器生成的測驗問題在教育領域愈發普及
近年來人工智慧在教育領域的應用越來越廣泛。為了進一步發展教育領域中的機器智慧，美國北卡羅萊納州立大學(North Carolina State University) 的研究人員創造了一款名為 QUADL 的人工智慧模型，能夠產生出與人類編寫問題無異的線上課程評估問題。
QUADL 基於課程內容和學習目標生成問題
這款 AI 模型擅長於解析課程內容和學習目標，從而編撰問題。"我們將課程內容和課程講師提供的學習目標交給 QUADL，QUADL 就能夠開發出能夠幫助學生達成學習目標的問題。" 北卡羅萊納州立大學電腦科學副教授 Noboru Matsuda 表示。"人們很擅長開發課程，但在與教師和課程製作者的訪談中，我們發現他們往往難以開發出有效評估學生能力進展的問題。"
QUADL 功能強大，評價值高
為了測試 QUADL 的表現，研究人員使用了現有的線上課程軟體 Open Learning Initiative。研究人員招募了五名使用 OLI 為自己的課程教學的教師，並請他們評估長列表中的問題：
- 一些問題由 QUADL 生成；
- 一些問題由當前最先進的問題生成 AI 模型 Info-HCVAE 編寫；
- 一些問題已經在 OLI 課程中使用。
參與研究的教師不知道問題的來源，並被要求評估每個問題的教學價值。Machi Shimmei 是 NC State 的博士生，也是本研究的第一作者。她表示："由 QUADL 生成的問題的教學價值分數與教師給予在 OLI 中使用的由人寫的問題所給出的教學價值分數幾乎相同。由 Info-HCVAE 生成的問題則得分較低。"
AI 教育技術已普及，但未來仍有挑戰
研究人員現正計劃進行本科教室研究，請教師使用由 QUADL 生成的問題，以檢視 QUADL 生成的問題是否影響學生的學習。Matsuda 表示："這項即將展開的工作應該可以完成這項技術的封閉迴圈。理論上 QUADL 是有效的。現在我們必須看看它在實踐中是否實際有效。"QUADL 是 Matsuda 和他的合作夥伴正在開發的人工智慧技術套件 PASTEL 的一部分。所有的 PASTEL 技術都旨在促進教育課程的發展。"這些技術涉及從生成問題（這是 QUADL 的角色）到用於評估每個課程元素在幫助學生學習方面的效果的品保功能。"Matsuda 還表示："我們正在尋找研究夥伴，幫助我們開發這些生成型人工智慧技術，和將這些 AI 工具應用到他們的課程中的教育者為合作夥伴。"
結論
隨著教育領域的不斷發展，人工智慧技術的應用也為教學提供了新的模式和可能性。QUADL 模型的開發，標誌著研究人員在教學智慧化領域的新突破。當然要注意到的是，教育不僅僅是知識傳授，還包括道德、倫理和性格等多個方面。因此在應用 AI 技術時，需要注意平衡技術的發展和道德價值觀的傳承。
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