基本信息
文件名称：2025基于大语言模型的自动化命题研究.docx
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总页数：18 页
更新时间：2025-07-10
总字数：约1.24万字
文档摘要
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基于大语言模型的自动化命题研究
自动化命题技术能大大提升测试开发的效率,是语言测试研究的重要方向。最新的大语言模型技术具有强大的自然语言推理和生成能力,可以有效克服模板和规则驱动的传统自动命题技术限制,具有巨大的应用潜力。本研究构建了专用于语言测试任务的大语言模型,并通过实证对比研究来验证其自动化命题效果。研究结果表明:1)与通用大语言模型GPT-4相比,语言测试大语言模型生成试题的微技能分布更合理,可用性评分更高;2)自动化命制的试题在信度和拟合度方面也具有接近CET-6阅读真题的实际测量表现。本研究初步探索了大语言模