Quiz-Erstellung mit KI und Blooms Taxonomie verbessern

Die Fragen-Generierung (QG) ist eine Möglichkeit, Fragen aus Texten mithilfe von Computersystemen zu erstellen. Das kann Lehrern echt helfen, indem es ihnen Zeit spart, wenn sie Tests, Quizzes und anderes Lernmaterial vorbereiten müssen. Aber viele Systeme sind nicht wirklich auf die tatsächlichen Bedürfnisse von Lehrern und Schülern ausgelegt. Es fehlt an Forschung, die ihre Meinungen und Anforderungen wirklich berücksichtigt.

Ein neuer Ansatz kombiniert grosse Sprachmodelle (LLMs) mit dem Bildungsrahmen, der als Bloomsche Taxonomie bekannt ist, um Fragen zu erzeugen, die zu verschiedenen Lernzielen passen. Die Bloomsche Taxonomie ist ein Verfahren zur Klassifizierung von Lernzielen, das sie in klare Ebenen von einfachen bis hin zu komplexeren Aufgaben organisiert. Sie umfasst sechs Ebenen: Erinnern, Verstehen, Anwenden, Analysieren, Bewerten und Erstellen. In diesem Papier wird erörtert, wie die Verwendung von LLMs zur Fragen-Generierung zu nützlicheren Quizzes führen kann, die auf den Bedürfnissen der Lehrer basieren.

#Einführung in die Fragen-Generierung

Fragen aus Text zu erstellen ist eine beliebte Aufgabe in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Das Ziel ist es, Fragen zu erstellen, die natürlich klingen und für Bildungszwecke nützlich sind. In letzter Zeit hat sich viel Arbeit in der QG auf die Verwendung von fortgeschrittenen LLMs konzentriert. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Text basierend auf den Eingaben, die sie erhalten, zu verarbeiten und zu erzeugen.

Ein klarer Anwendungsbereich für QG ist die Bildung. Ein gutes QG-System könnte Lehrern helfen, Zeit zu sparen, indem es schnell Hausaufgaben, Quizzes, Tests und andere Lernaktivitäten erstellt. Es könnte auch ein Werkzeug für Schüler sein, um zu üben. Das Potenzial für die generation von Bildungsfragen ist riesig, besonders mit den jüngsten Fortschritten bei LLMs.

Leider sind viele bestehende Systeme in Klassenzimmern nicht weit verbreitet. Gründe dafür könnten die schlechte Leistung älterer Systeme, ihre Unflexibilität und das Misstrauen der Nutzer sein. Eine Studie hat ergeben, dass QG-Systeme, um effektiv zu sein, die spezifischen Bedürfnisse von Lehrern erfüllen müssen. Es ist also wichtig, dass jede Forschung in diesem Bereich das Feedback von Lehrern berücksichtigt.

#Fragen Generieren mit Blooms Taxonomie

Wenn man Fragen basierend auf einem bestimmten Text erstellt, ist es hilfreich, sie gemäss der Bloomschen Taxonomie zu kategorisieren. Hier sind die Arten von Fragen, die auf jeder Ebene generiert werden können:

• Erinnern: Was ist konvergente Evolution?
• Verstehen: Kannst du erklären, warum konvergente Evolution vorkommt?
• Anwenden: Kannst du ein Beispiel für konvergente Evolution geben?
• Analysieren: Was ist der Unterschied zwischen analogen und homologen Strukturen?
• Bewerten: Warum ist es wichtig, konvergente Evolution zu verstehen?
• Erstellen: Könntest du ein eigenes Beispiel entwickeln, das konvergente Evolution veranschaulicht?

Solche strukturierten Fragen stellen sicher, dass das QG-System verschiedene Denkebenen anspricht, was bei der Bewertung verschiedener Lernziele hilft.

#Prompting-Strategien für effektive Fragen-Generierung

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ein LLM zu motivieren, Fragen effektiv zu generieren. Eine Pilotstudie könnte zeigen, dass spezifische Strategien zu besserer Qualität von Fragen führen. Zwei Hauptstrategien können verglichen werden: ein kontrollierter Ansatz und ein einfacher Ansatz.

Die kontrollierte Strategie basiert auf der Verwendung der Bloomschen Taxonomie, um Fragen mit klaren Lernzielen zu generieren. Im Gegensatz dazu verwendet der einfache Ansatz generische Aufforderungen ohne zusätzliche Anleitung. Durch die Bewertung beider Methoden können Forscher bestimmen, welche Methode qualitativ hochwertigere Fragen generiert.

#Bewertung der Qualität von Quizzes

Um zu sehen, wie gut die QG in der Praxis funktioniert, können Experimente eingerichtet werden, bei denen Lehrer Quizzes mit sowohl handgeschriebenen Fragen als auch Fragen, die von einem LLM generiert wurden, erstellen. Die Qualität der produzierten Quizzes kann auf verschiedene Weisen bewertet werden:

1. Abdeckung: Dies misst, wie viel des ursprünglichen Textes von den Quizfragen abgedeckt wird.
2. Struktur: Dies schaut, ob die Fragen gut zusammenpassen und als Gruppe Sinn machen.
3. Redundanz: Dies überprüft, ob es doppelte Fragen gibt oder ob die Fragen nach der gleichen Idee fragen.
4. Nutzbarkeit: Dies bewertet, ob Lehrer das Quiz für ihren Unterricht nützlich finden würden.

Neben dem Quiz als Ganzes kann auch die Qualität einzelner Fragen bewertet werden basierend auf:

• Relevanz: Sind die Fragen relevant zum Eingabematerial?
• Flüssigkeit: Sind die Fragen klar und grammatikalisch korrekt?
• Beantwortbarkeit: Können Schüler Antworten auf diese Fragen finden, indem sie den bereitgestellten Text nutzen?

#Lehrer Quiz Schreibexperimente

Quizzes können von echten Lehrern geschrieben werden, um zu sehen, wie sie mit den verschiedenen Arten von Fragen abschneiden: handgeschrieben, einfach und kontrolliert. Die Erfahrungen der Lehrer während dieses Prozesses können wichtige Einblicke geben.

Während dieser Experimente werden die Lehrer gebeten, Quizzes aus einem Lesetext zu erstellen. Sie können Folgendes erstellen:

• Handgeschriebene Quizzes: Lehrer lesen den Text und schreiben Fragen von Grund auf neu.
• Einfache Quizzes: Lehrer erhalten Fragen, die durch die einfache Aufforderungsstrategie generiert wurden, und können diese verwenden oder modifizieren.
• Kontrollierte Quizzes: Lehrer arbeiten mit Fragen, die gemäss der kontrollierten Strategie erzeugt wurden, die mit der Bloomschen Taxonomie übereinstimmt.

Während dieses Prozesses nehmen die Lehrer ihre Bildschirme auf, damit ihre Erfahrungen später analysiert werden können. Die benötigte Zeit zum Schreiben jedes Quizzes, die Länge der finalen Quizzes und die Quellen der Fragen werden ebenfalls notiert.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse aus den Quizbewertungen werden betrachtet, um ein Verständnis für die Effektivität der QG-Systeme zu bekommen. Insgesamt wurde festgestellt, dass die Qualität der Quizzes, die mit generierten Fragen erstellt wurden, mit denen, die handschriftlich erstellt wurden, gleichwertig ist.

In Bezug auf die Quizqualität gibt es keinen signifikanten Unterschied zwischen den handgeschriebenen Quizzes und denjenigen, die mit Hilfe von generierten Fragen erstellt wurden. Tatsächlich zeigen einige Massstäbe, dass die mit generierten Fragen tatsächlich besser sind.

#Lehrerpräferenzen und Erfahrungen

Lehrer zeigten starke Präferenzen für Quizzes, die mit der kontrollierten Generationsmethode erstellt wurden. Sie kommentierten, wie nützlich sie die automatisch generierten Fragen fanden und schätzten die Vielfalt und Tiefe, die sie boten. Das deutet darauf hin, dass Lehrer nach Werkzeugen suchen, die ihnen helfen, Quizzes zu erstellen, die ein breites Spektrum an kognitiven Fähigkeiten bewerten, und damit ihre Lehrziele unterstützen.

#Einschränkungen der Studie

Obwohl diese Forschung vielversprechend ist, ist es wichtig, einige Einschränkungen anzuerkennen. Die Art und Weise, wie Quizzes in einer kontrollierten Umgebung geschrieben wurden, könnte nicht die Realität widerspiegeln, wie Lehrer Quizzes erstellen. In echten Situationen haben Lehrer oft verschiedene Ressourcen und Methoden zur Verfügung, die ihren Quizschreibprozess beeinflussen können.

Zusätzlich konzentrierte sich die Studie nur auf ein Sprachmodell, zwei Themen und eine begrenzte Anzahl von Lehrern. Zukünftige Forschungen könnten vielfältigere Kontexte einbeziehen, um das volle Potenzial von QG in unterschiedlichen Bildungseinstellungen zu verstehen.

Ein weiterer Aspekt, den man berücksichtigen sollte, ist die Perspektive der Schüler. Zukünftige Arbeiten sollten untersuchen, wie Schüler auf automatisch generierte Fragen reagieren, ihre Ansichten zur Qualität und wie sie bei solchen Quizzes abschneiden.

#Fazit

Diese Forschung zeigt, dass grosse Sprachmodelle helfen können, verschiedene Arten von Fragen aus einem gegebenen Kontext zu generieren, was es Lehrern erleichtert, Quizzes zu erstellen, ohne dabei die Qualität zu opfern. Die Verwendung der Bloomschen Taxonomie zur Steuerung des Fragen-Generierungsprozesses führt zu positiven Ergebnissen.

Lehrer finden die mit einem strukturierten Ansatz generierten Fragen nützlicher und sind eher bereit, sie in ihre Quizzes einzubauen. Das unterstützt die Idee, dass QG-Tools mit den Bedürfnissen der Lehrer im Hinterkopf entwickelt werden sollten.

Das Ziel ist es, weiterhin Bildungswerkzeuge zu verbessern und sie sowohl für Lehrer als auch für Schüler in realen Situationen vorteilhaft zu machen.