陈欣 等：基于大语言模型的试题自动生成路径研究

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引用格式： 陈欣, 李蜜如, 周悦琦, 等. 基于大语言模型的试题自动生成路径研究[J]. 中国考试, 2024(12): 39-48. 作　者 陈欣，山东科技大学计算机科学与工程学院副教授。 李蜜如，山东科技大学计算机科学与工程学院在读硕士生。 摘　要： 大语言模型具有强大的自然语言理解与生成能力，将大语言模型应用于试题自动生成领域，能够极大地提高我国教育考试发展的数字化水平。在具体教育场景中，尚需克服大模型普遍缺少专业知识、知识水平难以达到专业课程的教学精度、难度等挑战。为提高大模型自动生成试题的质量，本研究构建一种基于大语言模型的试题自动生成路径，并对其进行验证研究。首先是基于检索增强进行知识集成，其次是将课程知识以知识点的形式融入提示模板，最后是结合提示工程的效用，使大模型在理解课程知识的基础上执行 ………………………………