Reading Progress 利用 AI 生成閱讀文章的理解問題，協助教育者為學生量身打造個人化閱讀作業。 這些題目包括理解力評估，確保學生理解教材內容。
可以產生什麼樣的問題？
教育工作者可以輕鬆以各種格式製作理解題，例如：
- 選擇題
- [真/假]
- 以及開放式問題
根據現有的閱讀段落。 這些問題的答案與干擾因素皆會自動生成，教育者可視需要編輯。
你如何確保內容對學生安全且適當？
內容審核旨在確保生成內容安全且適合學生的閱讀水平。 此功能是線上學習、遠距教學及虛擬教室的重要工具，提升數位教育的能力。 它支援混合式學習、混合式學習及多種電子學習平台，為教育工作者提供互動學習與線上資源。
透過將 AI 整合進教育科技 (教育科技) ，教育工作者能簡化線上作業、線上評量及線上輔導教材的製作流程。 此功能對自學學習與自適應學習同樣有利，支援非同步學習與同步學習環境。 整體而言，閱讀進展提升了線上學生的參與度，並提升遠距學習的成效。
理解問題生成技術是如何運作的？
理解生成由名為 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的機器學習模型驅動，旨在提升線上學習與數位教育。 GPT 模型以大量來自網路的文字訓練，將閱讀段落及請求問題數量作為輸入，產生多種問題格式與答案。
產生的題型包括：
- 選擇題，包括一題正確答案及三個分散注意力題
- 是非題，包括正確答案
- 開放式問題，包括簡短回答
模型根據文章智慧選擇應包含的題型，確保評估全面。 並非所有格式或整篇文章都能在生成的問題中涵蓋，但多樣化的題目提升了互動學習與學生在虛擬教室及遠距教育中的參與度。
內容審核與品質保障措施確保問題適合且相關，使其成為混合式學習、混合式學習及各種電子學習平台的寶貴工具。 此功能透過提供教育者設計個人化閱讀作業與線上評量的能力，支持遠距學習，提升自我節奏學習、適應性學習及非同步學習環境的成效。 GPT 整合於教育科技 (EdTech) ，提升線上資源，使其成為現代數位素養與線上輔導的重要組成部分。
教育工作者應該如何運用生成式理解題？
教育者可以利用生成式理解題，快速為學生創造理解評估機會，提升線上學習與數位教育。 此工具支援虛擬教室、遠距教育及電子學習平台的教育者，提供快速且高效的方式，產生多種閱讀作業題型。
教育工作者在指派給學生前，務必審查並編輯產生的內容，以確保準確性與適當性。 雖然採用各種過濾器與防護措施以減少可疑或不當內容，但 AI 技術基於多種網路來源訓練，要求教育者確保問題適合學生使用。
此功能是混合式學習、混合式學習及遠距學習環境的寶貴補充。 它透過提供個人化閱讀作業與線上評量，支持互動式學習、自我進度學習及適應性學習。 內容審核的責任落在教育工作者身上，因此維持線上資源與教育科技 (教育科技) 的品質與相關性至關重要。
透過確認生成內容的適當性，教育者能提升數位素養、提升線上學生參與度，並確保線上家教與線上作業的成效。 此工具能無縫整合至多種學習管理系統 (LMS) 與虛擬學習環境 (VLE) ，支援非同步與同步學習、線上課程及其他電子學習計畫。
在產生問題與答案時，採取了哪些保障措施？
- 教育工作者被指示在與學生分享前，先審閱並核准理解題目與答案。
- 理解題和答案則是針對老師提供的文章。
- 最多只能產生10題。
- 內容審核會在向教師呈現前的文章、問答進行。
- 產生的問題和答案只會儲存在作業中，不會儲存在其他地方。
模型限制
- 每篇文章最多可產生10題問題。
- 題型由模型選擇，無法保證。
- 生成功能設計用於閱讀段落，對於超過 3000 字 (的長篇內容可能效果不佳)
- 在要求大量問題但段落非常短的情況下，模型可能會回傳比請求題數更少的問題
- 雖然支援數十種語言，但翻譯錯誤仍可能發生。
產生段落的資料分類
AI 生成的文本由教育者透過該功能擁有。 欲了解更多使用限制、資料存取與使用條款，請參閱 Microsoft 客戶合約計畫中的「Azure OpenAI 服務」。