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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:

  1. 知识分析:拆解知识点结构,标注核心概念与关联关系
  2. 题目生成:10种题型 × 6个Bloom认知层次,按需组合
  3. 答案与解析:每题附标准答案、详细解析、考点标注
  4. 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
  5. 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
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:

  1. 核心概念:列出3-8个核心概念
  2. 知识关联:概念间的逻辑关系
  3. 常见误区:学生易错点,用于设计干扰项
  4. 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

  1. 先生成高分值/高难度题型(论述题、计算题、案例分析题)
  2. 再生成中等难度题型(简答题、应用题)
  3. 最后生成客观题(选择题、判断题、填空题)
  4. 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:

  1. 卷头:试卷标题、考试信息(学科/学段/总分/时长)
  2. 答题卡:题号导航
  3. 试题区:按题型分组,每题含题干、作答区、答案(折叠)、解析(折叠)
  4. 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:

  1. 答案正确:每道题的答案必须经过验证,确保准确无误
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 认知标注:每题标注Bloom层次,且标注与实际题型匹配
  6. 无重复:同卷内不出現知识考点完全相同的重复题

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