首页 > 心理科学进展 > 题目自动生成的技术革新与现实挑战

题目自动生成的技术革新与现实挑战

Technical innovations and practical challenges in automatic item generation

二维码有效期 120s

摘要题目自动生成(Automatic Item Generation,AIG)技术通过自动化生成测验题目,旨在解决心理与教育测验中题目开发成本高、效率低、维护困难和安全风险等问题.该技术经历了从规则驱动方法到大语言模型(Large Language Model,LLM)的演进历程,虽显著提升了生成效率与内容多样性,但在应用过程中面临专业知识表达准确性、文化公平性与构念效度、多模态内容生成、开放性题目发展、智能化质量控制、资源环境适应及技术可访问性等现实挑战.针对这些挑战,有效应对策略包括检索增强生成技术和多模态生成模型应用、多阶段心理测量学验证、云算力资源整合及用户友好型系统开发等.这些方法为提升自动生成题目的科学性与实用性提供了可行路径.

作者韩雨婷 ^[1] 王文轩 ^[2] 刘红云 ^[3] 游晓锋 ^[4] 学术成果认领

作者单位北京语言大学心理与认知科学学院;北京语言大学生命健康研究院;语言认知科学教育部重点实验室,北京 100083 ^[1] 中国人民大学信息学院,北京 100086 ^[2] 应用实验心理北京市重点实验室;北京师范大学心理学部,北京 100875 ^[3] 南昌师范学院数学与信息科学学院,南昌 360111 ^[4]

关键词题目自动生成心理与教育测量大语言模型知识增强技术测验质量 automatic item generation psychological and educational measurement large language models knowledge enhancement technologies test quality

分类号 B841

栏目名称

研究方法

DOI 10.3724/SP.J.1042.2025.1766

发布时间 2025-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

国家自然科学基金（32471145）青年科学基金项目（32400934）