閱讀進度使用 AI 生成閱讀段落的理解問題，幫助教育工作者為其學生創建個性化的閱讀作業。 這些問題包括理解評估，確保學生對材料的理解。
可以建立何種類型的問題？
教育工作者可以輕鬆地建立各種格式的理解問題，例如：
- 多項選擇
- [真/假]
- 和開放式問題
根據現有的閱讀段落。 這些問題的答案和干擾都是自動產生的，不過授課者可以視需要編輯它們。
如何確保內容安全且適合學生？
內容審核用於確保生成的內容安全且適合學生的閱讀水平。 此功能是線上學習、遠距教育和虛擬教室的寶貴工具，可增強數位教育的能力。 它支援混合學習、混合學習和各種電子學習平台，為教育工作者提供互動學習和線上資源。
透過將人工智慧整合到教育技術 (教育科技) ，教育工作者可以簡化線上作業、線上評估和線上輔導材料的創建。 此功能也有利於自定進度學習和自適應學習，支援非同步學習和同步學習環境。 總體而言，閱讀進度增強了在線學生的參與度並提高了遠程學習的有效性。
理解題生成技術如何運作？
理解生成由名為 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的機器學習模型提供支持，旨在增強在線學習和數字教育。 GPT 模型經過來自互聯網的大量文本的訓練，將閱讀段落和請求的問題數量作為輸入來生成各種問題格式和答案。
產生的問題格式包括：
- 多項選擇題，包括一個正確答案和三個干擾
- 是/否的問題，包括正確答案
- 開放式問題，包括簡短回答
該模型根據段落智能選擇要包含的問題格式，確保全面評估。 生成的問題中可能涵蓋所有格式或整個段落，但多樣性增強了虛擬教室和遠程教育中的交互式學習和學生參與度。
內容審核和品質保障措施已到位，以確保問題適合學生並相關，使其成為混合學習、混合學習和各種電子學習平台的寶貴工具。 此功能透過為教育工作者提供創建個人化閱讀作業和線上評估的能力來支援遠端學習，從而提高自定進度學習、自適應學習和非同步學習環境的有效性。 GPT 在教育技術 (EdTech) 中的整合增強了在線資源，使其成為現代數字素養和在線輔導的重要組成部分。
教育工作者應該如何使用生成式理解問題？
教育工作者可以利用生成理解問題快速為學生創造理解評估機會，從而增強線上學習和數位教育。 該工具透過提供一種快速有效的方式來產生閱讀作業的多種問題格式，從而支援虛擬教室、遠距教育和電子學習平台中的教育工作者。
對於教育工作者來說，在將生成的內容分配給學生之前，必須審查和編輯生成的內容的準確性和適當性。 儘管採用了各種過濾器和保護措施來最大限度地減少可疑或不適當的內容，但經過廣泛網路資源訓練的人工智慧技術要求教育工作者確保問題適合學生。
此功能是混合學習、混合學習和遠距學習環境的寶貴補充。 它通過提供個性化的閱讀作業和在線評估來支持互動學習、自定進度學習和自適應學習。 內容審核的責任落在教育工作者身上，這對於維持線上資源和教育技術的品質和相關性 (教育科技) 至關重要。
透過確認生成內容的適當性，教育工作者可以增強數位素養，提高線上學生參與度，並確保線上輔導和線上作業的有效性。 該工具無縫整合到各種學習管理系統 (LMS) 和虛擬學習環境 (VLE) ，支援非同步和同步學習、線上課程和其他電子學習計劃。
產生問題和答案時採用了哪些保護措施？
- 系統會指示授課者在與學生共用之前，先檢閱並核准理解問題和解答。
- 理解問題和答案位於授課者提供的段落中。
- 最多可以產生 10 個問題。
- 在呈現給授課者之前，會對段落、問題和解答進行內容審核。
- 產生的問題和解答只會儲存為作業的一部分，不會儲存在其他位置。
模型限制
- 每段段落最多可產生 10 個問題。
- 問題類型由模型選擇，無法保證。
- 生成功能是專為朗讀段落而設計，對於 3000 字以上 (很長的內容可能效果不佳)
- 如果為非常短的段落請求大量問題，模型可能會返回比請求的更少的問題
- 雖然支援數十種語言，但可能會發生翻譯錯誤。
所產生段落的資料分類
AI 產生的文字由使用功能的授課者所擁有。 如需使用限制以及資料存取和使用條款的詳細資訊，請參閱「Azure OpenAI 服務」下的 Microsoft 客戶合約計畫。