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编程
AI Question Generator
试用AI智能出题系统。根据知识点、学习材料或主题,生成10种题型(单选/多选/判断/填空/简答/论述/计算/应用/匹配/案例分析)的多层次试题,基于Bloom分类法标注认知层次,附答案与详细解析,输出交互式HTML试卷。覆盖K12至高等教育及职业培训全场景。触发词:出题, 生成题目, 生成试题, 出几道题, 组卷,...
它能做什么
AI智能出题系统。根据知识点、学习材料或主题,生成10种题型(单选/多选/判断/填空/简答/论述/计算/应用/匹配/案例分析)的多层次试题,基于Bloom分类法标注认知层次,附答案与详细解析,输出交互式HTML试卷。覆盖K12至高等教育及职业培训全场景。触发词:出题, 生成题目, 生成试题, 出几道题, 组卷, 试卷生成, 练习题, 测试题, 考试题, quiz, 生成测验, 题库, make exam, generate questions, question generator, 出一套题, 模拟试卷, 随堂测试, 单元测试, 期末试卷, 练习卷
技能文档
AI智能出题系统
根据知识点、学习材料或考试主题,智能生成多种题型、多认知层次的试题,附答案与解析,输出交互式HTML试卷。
核心能力
输入知识点或材料,自动完成:
- 知识分析:拆解知识点结构,标注核心概念与关联关系
- 题目生成:10种题型 × 6个Bloom认知层次,按需组合
- 答案与解析:每题附标准答案、详细解析、考点标注
- 质量校验:答案唯一性检查、干扰项有效性验证、题干清晰度审查
- 试卷输出:交互式HTML试卷,支持在线答题模式和打印模式
输入识别
根据输入类型走不同路径:
路径A:知识点描述型
用户给出学科 + 知识点 + 题型/数量/难度要求。 示例:"帮我出10道高中物理牛顿第二定律的选择题,5道基础5道进阶"
路径B:材料导入型
用户提供学习材料文本,基于材料内容出题。 示例:"根据这段关于细胞呼吸的材料,出15道题,题型不限"
路径C:主题泛化型
用户给出宽泛主题,需先细化知识点再出题。 示例:"出一套初中数学期末模拟卷"
路径D:快速出题型
用户只说出题意图,用默认配置快速生成。 示例:"出5道Python基础题" → 默认:单选3 + 填空2,L1-L3混合
处理流程
第一步:解析输入参数
从用户输入中提取以下参数,缺失项用默认值填充:
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| subject | 学科/领域 | 自动推断 |
| grade | 学段(小学/初中/高中/大学/职业培训) | 自动推断 |
| topic | 具体知识点 | 必填,无默认 |
| material | 学习材料文本 | 无 |
| question_types | 题型列表 | ["单选题", "填空题", "简答题"] |
| count | 总题数 | 10 |
| difficulty | 难度分布 | 基础40% + 进阶40% + 挑战20% |
| bloom_levels | 认知层次 | L1-L3为主 |
| include_answer | 是否含答案 | true |
| include_explanation | 是否含解析 | true |
若关键参数缺失,向用户询问确认。若用户说"随便",按默认配置执行。
第二步:知识结构分析
对目标知识点进行结构化拆解:
- 核心概念:列出3-8个核心概念
- 知识关联:概念间的逻辑关系
- 常见误区:学生易错点,用于设计干扰项
- 认知阶梯:按Bloom六层标注每个概念的可考查层次
参考 Bloom分类法出题指南 确定认知层次与题型的映射关系。
第三步:题目生成
按题型 × 认知层次矩阵生成题目。每种题型的设计规范见 题型设计规范。
生成顺序
- 先生成高分值/高难度题型(论述题、计算题、案例分析题)
- 再生成中等难度题型(简答题、应用题)
- 最后生成客观题(选择题、判断题、填空题)
- 确保知识点覆盖均匀,不集中于个别概念
每题必含字段
{
"id": "Q01",
"type": "单选题",
"bloom_level": "L2-理解",
"knowledge_point": "牛顿第二定律",
"difficulty": "基础",
"score": 3,
"stem": "题干文本",
"options": ["A. 选项一", "B. 选项二", "C. 选项三", "D. 选项四"],
"answer": "B",
"explanation": "详细解析...",
"common_mistake": "常见错误提示"
}
干扰项设计原则
- 至少1个干扰项来源于常见误区
- 干扰项与正确答案保持表面相似性
- 避免明显错误的"凑数"选项
- 多选题的干扰项应具备部分正确性
第四步:质量校验
生成全部题目后,逐题执行质量检查。检查标准见 出题质量检查清单。
关键检查项:
- 答案唯一性:选择题是否有且仅有一个最佳答案(多选题除外)
- 题干完整性:是否包含解答所需的全部信息
- 选项独立性:选项之间是否有逻辑包含关系
- 难度一致性:同难度档的题目实际难度是否均衡
- 知识覆盖:是否覆盖第二步识别的核心概念
若发现问题,直接修正后重新校验。
第五步:生成HTML试卷
调用生成脚本输出交互式HTML试卷:
PYTHONUTF8=1 PYTHONIOENCODING=utf-8 python scripts/generate_quiz.py --data '' --output quiz.html
或将题目JSON数据通过 stdin 传入脚本。脚本路径:scripts/generate_quiz.py
HTML试卷功能:
- 答题模式:可作答、自动判分(客观题)、查看解析
- 打印模式:隐藏交互元素,优化排版
- 答题卡:侧边导航,快速跳转
- 答案折叠:默认隐藏,点击展开
- 难度标注:每题标注认知层次和难度
- 知识点统计:底部展示知识点覆盖分布
题型速览
| 题型 | Bloom层次 | 适用场景 | 分值参考 |
|---|---|---|---|
| 单选题 | L1-L4 | 概念辨析、基础知识 | 2-3分 |
| 多选题 | L2-L5 | 综合理解、知识关联 | 4-6分 |
| 判断题 | L1-L2 | 快速检测、概念判断 | 1-2分 |
| 填空题 | L1-L3 | 关键术语、计算结果 | 2-3分 |
| 简答题 | L2-L4 | 原理阐述、过程说明 | 5-8分 |
| 论述题 | L4-L6 | 深度分析、批判思维 | 10-15分 |
| 计算题 | L3-L5 | 数学/物理/化学计算 | 8-12分 |
| 应用题 | L3-L5 | 实际问题求解 | 8-12分 |
| 匹配题 | L1-L3 | 概念关联、分类对应 | 3-5分 |
| 案例分析题 | L4-L6 | 综合应用、专业判断 | 15-20分 |
各题型的详细设计规范、题干模板和范例,参考 题型设计规范。
快速参考
默认难度分布
| 难度 | Bloom层次 | 占比 | 目标 |
|---|---|---|---|
| 基础 | L1记忆 + L2理解 | 40% | 检验基本概念掌握 |
| 进阶 | L3应用 + L4分析 | 40% | 检验知识运用能力 |
| 挑战 | L5评价 + L6创造 | 20% | 检验高阶思维能力 |
学段适配
| 学段 | 默认题型偏好 | 难度上限 |
|---|---|---|
| 小学 | 单选/判断/填空/应用 | L3 |
| 初中 | 单选/填空/简答/计算 | L4 |
| 高中 | 全题型 | L5 |
| 大学 | 全题型+案例分析 | L6 |
| 职业培训 | 单选/多选/判断/案例 | L5 |
输出规范
最终交付物为HTML试卷文件。JSON中间数据可选保存。
试卷结构:
- 卷头:试卷标题、考试信息(学科/学段/总分/时长)
- 答题卡:题号导航
- 试题区:按题型分组,每题含题干、作答区、答案(折叠)、解析(折叠)
- 统计区:知识点覆盖、难度分布、Bloom层次分布
质量底线
以下为不可违反的质量底线,违反时必须修正:
- 答案正确:每道题的答案必须经过验证,确保准确无误
- 题干自洽:题干包含解答所需的全部已知条件,不依赖外部信息
- 选项有效:选择题至少3个干扰项,每个干扰项有合理的错误来源
- 解析充分:解析不仅说"选B",要说明为什么选B、其他选项为什么错
- 认知标注:每题标注Bloom层次,且标注与实际题型匹配
- 无重复:同卷内不出現知识考点完全相同的重复题
相关技能
题库 API 接口技能(第三方题库供应商提供的 K12 试题/试卷数据服务)。This skill should be used when a user who has purchased an API key wants to pull school questions or papers from the provider's API — especially 按知识点取题、按章节取题(语文/英语等)、按试卷取题,以及试题搜索、获取答案解析、生成 Word 试卷。Trigger phrases include: 按知识点出题、按章节取题、取出这套试卷的题、找五年级数学小数乘法的题、搜一道关
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