閱讀進度作業中的理解問題產生

可以建立哪種問題？

授課者可以輕鬆地以各種格式建立理解問題，例如：

• 多重選擇

• [真/假]

• 和開放式問題

根據現有的朗讀段落。 這些問題的解答和干擾都會自動產生，但授課者可以視需要加以編輯。

如何確保內容安全且適合學生使用？

內容仲裁是用來確保產生的內容安全且適合學生的閱讀層級。 這項功能對於在線學習、遠距教育與虛擬教室，增強數位教育的功能而言，是一項寶貴的工具。 它支援混合學習、混合式學習，以及各種電子學習平臺，為授課者提供互動式學習和在線資源。

透過將 AI 整合到教育技術 (EdTech) ，授課者可以簡化建立在線家庭作業、在線評量和在線教學教材的程式。 這項功能也有助於自我步調學習和自動學習，同時支援異步學習和同步學習環境。 整體而言，閱讀進度可增強在線學生的參與度，並改善遠端學習的有效性。

理解問題產生技術如何運作？  

理解能力產生是由稱為 GPT (產生預先訓練的變形金剛) 的機器學習模型所提供，其設計可增強在線學習和數位教育能力。 GPT 模型訓練來自因特網的大量文字，採用閱讀段落和要求的問題數做為輸入，以產生各種不同的問題格式和答案。

產生的問題格式包括： 

• 多個選擇問題，包括一個正確的答案和三個干擾

• 是/否問題，包括正確答案

• 已結束的開放式問題，包括簡短的答案

模型會根據段落智慧地選取要包含哪些問題格式，以確保全面評估。 所產生的問題可能涵蓋並非所有格式或整個段落，但各種不同的問題可加強虛擬教室和遠距教育中的互動式學習和學生參與度。

為了確保問題是否適合學生且具有相關性，已設定內容仲裁和品質保護措施，使其成為混合學習、混合式學習和各種電子學習平臺的寶貴工具。 這項功能可提供授課者建立個人化閱讀作業和在線評量的能力，藉此支援遠端學習，改善自定義步調學習、自適應學習以及異步學習環境的有效性。 教育技術 (EdTech 中的 GPT 整合) 強化在線資源，使其成為現代化數位識字和在線教學的重要元件。

授課者應該如何使用產生式理解問題？  

授課者可以運用生成理解問題，快速為學生建立理解評估機會，增強在線學習和數位教育能力。 此工具可提供快速且有效率的方式來產生多種閱讀作業的問題格式，以支援虛擬教室、遠距教育及電子學習平臺中的授課者。

授課者必須先檢閱及編輯產生的內容，以取得正確性和適當性，再將內容指派給學生。 雖然採用各種篩選和保護措施來將有問題或不當的內容降至最低，但受各種因特網來源訓練的 AI 技術需要授課者，以確保問題是否適合學生。

這項功能是混合學習、混合式學習和遠端學習環境的寶貴新增功能。 它透過提供個人化的閱讀作業和在線評量，支援互動式學習、自我步調學習，以及自適型學習。 內容仲裁的責任落在授課者上，因此對於維護在線資源和教育技術 (EdTech) 品質和相關性至關重要。

藉由確認所產生內容的適當性，授課者可以加強數字識字能力、改善在線學生參與度，並確保在線教學和在線家庭作業的有效性。 此工具將順暢整合至各種學習管理系統， (LMS) 和虛擬學習環境， (VLE) 、支援異步同步學習、在線課程及其他電子學習計劃。

產生問題與解答時，會採用哪些防護措施？  

• 授課者會指示在與學生共用之前，先檢閱並核准理解問題與解答。

• 理解問題與解答位於授課者提供的段落中。

• 最多可以產生10個問題。

• 在提供給授課者之前，已將內容仲裁用於段落、問題與解答。

• 產生的問題和答案只會儲存為作業的一部分，不會儲存在其他位置。 

模型限制  

• 每個段落最多可產生10個問題。

• 問題類型是由模型選取，無法保證。

• 世代功能是專為朗讀段落而設計，對於超過 3000 個文字的長 (內容可能無法再正常運作)

• 如果要求極短段落的問題很多，模型可能會傳回較低的問題數量，然後要求

• 雖然支持數十種語言，但可能會發生翻譯錯誤。

產生段落的數據分類  

AI 產生的文字由使用該功能的授課者所擁有。 如需使用限制、數據存取與使用條款的詳細資訊，請參閱「Azure OpenAI 服務」底下的 Microsoft 客戶合約 程式。