Automatic Question Generation for Educational Applications – The State of Art

Le, Nguyen-Thinh; Kojiri, Tomoko; Pinkwart, Niels

doi:10.1007/978-3-319-06569-4_24

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“…There have been six published reviews on the AQG literature. The reviews reported by Le et al 2014, Kaur and Bathla 2015, Alsubait 2015and Rakangor and Ghodasara (2015 cover the literature that has been published up to late 2014 while those reported by Ch and Saha (2018) and Papasalouros and Chatzigiannakou (2018) cover the literature that has been published up to late 2018. Out of these, the most comprehensive review is Alsubait's, which includes 81 papers (65 distinct studies) that were identified using a systematic procedure.…”

Section: Summary Of Previous Reviewsmentioning

confidence: 99%

A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes

Kurdi

Leo

Parsia

et al. 2019

Int J Artif Intell Educ

239

111

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While exam-style questions are a fundamental educational tool serving a variety of purposes, manual construction of questions is a complex process that requires training, experience, and resources. This, in turn, hinders and slows down the use of educational activities (e.g. providing practice questions) and new advances (e.g. adaptive testing) that require a large pool of questions. To reduce the expenses associated with manual construction of questions and to satisfy the need for a continuous supply of new questions, automatic question generation (AQG) techniques were introduced. This review extends a previous review on AQG literature that has been published up to late 2014. It includes 93 papers that were between 2015 and early 2019 and tackle the automatic generation of questions for educational purposes. The aims of this review are to: provide an overview of the AQG community and its activities, summarise the current trends and advances in AQG, highlight the changes that the area has undergone in the recent years, and suggest areas for improvement and future opportunities for AQG. Similar to what was found previously, there is little focus in the current literature on generating questions of controlled difficulty, enriching question forms and structures, automating template construction, improving presentation, and generating feedback. Our findings also suggest the need to further improve experimental reporting, harmonise evaluation metrics, and investigate other evaluation methods that are more feasible.

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Section: Summary Of Previous Reviewsmentioning

confidence: 99%

A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes

Kurdi

Leo

Parsia

et al. 2019

Int J Artif Intell Educ

239

111

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“…Vários outros trabalhos para o Inglês são apresentados em [Le et al 2014]. Porém, ainda existem poucos trabalhos para GQ a partir de textos escritos em Português.…”

Section: Revisão De Literaturaunclassified

“…A abordagem baseada em transformação, conforme citada em [Le et al 2014], foi utilizada para gerar as questões discursivas. Vinte regras de transformação foram descritas e implementadas para transformar representações linguísticas das sentenças em questões.…”

Section: Geração De Questões Discursivasunclassified

“…Nosúltimos anos, muitas comunidades de pesquisa têm se interessado na geração automática de questões para propósitos educacionais [Le et al 2014]. A GQ pode ser…”

Section: Introductionunclassified

“…Nosúltimos anos, muitas comunidades de pesquisa têm se interessado na geração automática de questões para propósitos educacionais [Le et al 2014]. A GQ pode ser utilizada em sistemas tutores inteligentes para dar feedback rápido ao aluno sobre a compreensão de um conteúdo específico; em sistemas de resposta automática a perguntas para predizer as perguntas que podem ser feitas; e em ambientes educacionais em geral.…”

Section: Introductionunclassified

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Geração Automática de Questões a Partir do Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Textos Didáticos

Pirovani

Spalenza

Oliveira

2017

Anais Do XXVIII Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2017)

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Abstract. Learning evaluation is fundamental for the detection of methodological problems of the teaching practices. An effective assessment of teaching should address much of the content of the discipline and evaluate the comprehension of this content by the learners. In this work, we present a strategy that aims at automatic question generation from named entities identified in teaching texts. Therefore, we are proposing a tool that will save time of the teacher. In our experiments, free-text and fill-in-the-blank questions were generated from 10 types of named entities identified in a History textbook. We found 7195 named entities and we generate 6917 questions.Resumo. A avaliação de aprendizagemé fundamental para a detecção dos problemas metodológicos do ensino. Uma verificação eficiente do ensino deve abordar boa parte do conteúdo da disciplina e avaliar a compreensão desse conteúdo pelos aprendizes. Neste trabalho apresentamos uma estratégia que visa a geração automática de questões a partir das entidades nomeadas identificadas em textos didáticos. Portanto, estamos propondo uma ferramenta que poupará tempo do professor. Em nossos experimentos, questões discursivas e questões de preenchimento foram geradas a partir de 10 tipos de entidades nomeadas identificadas em um livro didático de História. Encontramos 7195 entidades nomeadas e geramos 6917 questões. IntroduçãoA avaliação de aprendizagemé uma ferramenta fundamental para enfatizar os problemas do ensino. O objetivo da avaliaçãoé apoiar e incentivar o processo de construção do conhecimento do estudante, seja de forma presencial ouà distância [Behar et al. 2010]. Uma verificação eficiente do ensino deve abordar boa parte do conteúdo da disciplina, onde estudantes são avaliados segundo a leitura e compreensão do texto. A proposta deste trabalhoé auxiliar o professor na geração de questões para compor exercícios e avaliações a partir de conteúdos chave do texto, observando as relações entre entidades como sugerido por [Moraes 2003].De acordo com [Rus et al. 2008], Geração de Questões (GQ)é a geração automática de questões a partir de textos escritos em linguagem natural, dados brutos e bases de conhecimento. Essaé uma tarefa importante que pode ser utilizada pelo professor, possibilitando diminuir o tempo e esforço necessários durante sua execução manual.Nosúltimos anos, muitas comunidades de pesquisa têm se interessado na geração automática de questões para propósitos educacionais [Le et al. 2014]. A GQ pode ser

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