the third day

一、原始资料收集
为了让 AI 能够准确地生成符合课前测试需求的代码，丰富且合适的原始资料至关重要。我首先收集了大量不同学科、不同年级的课程大纲以及对应的知识点总结。这些资料涵盖了数学、语文、英语等基础学科，从小学到高中各个阶段。通过对课程大纲的梳理，明确了每节课需要学生掌握的核心内容，为后续 AI 生成测试题目提供了方向。
同时，收集了过往同类型课程的课前测试真题以及一些优秀的测试题库。这些真题和题库包含了多种题型，如选择题、填空题、简答题等，具有很高的参考价值。将这些题目按照学科、年级、知识点进行分类整理，形成一个结构化的数据集，用于训练 AI 对不同类型测试题目的理解和生成能力。
此外，还获取了一些关于教育测量学和测试设计的专业书籍和论文，学习其中关于测试题设计的原则和方法，例如题目难度的分布、知识点覆盖的合理性等，以便在训练 AI 时能够更好地引导其生成高质量的测试题目。
二、生成源代码存在的问题
当利用收集到的原始资料开始训练 AI 生成课前测试的源代码时，遇到了诸多问题。
首先，AI 生成的题目在知识点覆盖上不够全面。有时会过度聚焦于某些热门知识点，而忽略了一些相对冷门但同样重要的内容。例如，在数学课程的测试题生成中，对于函数这一热门知识点会生成大量题目，而对于数列中的一些特殊题型则很少涉及。
其次，生成题目的难度控制不够精准。题目难度呈现两极分化的情况，要么过于简单，所有学生都能轻易答对，无法起到测试的作用；要么难度过高，超出了学生当前的学习水平，打击学生的学习积极性。比如在英语测试题中，出现了远超该年级词汇量和语法难度的题目。
再者，生成题目的题型较为单一。多数情况下，AI 倾向于生成选择题，而对于填空题、简答题等其他题型的生成能力较弱。这使得测试形式不够丰富，无法全面考查学生的知识掌握情况和综合运用能力。
另外，生成的代码在兼容性和可扩展性方面存在问题。当尝试将生成的测试题嵌入到不同的在线教学平台时，发现部分代码与平台的接口不兼容，导致无法正常运行。而且，随着课程内容的更新和变化，现有的代码很难进行扩展和修改以适应新的需求。
三、优化过程
针对上述问题，我采取了一系列的优化措施。
为了解决知识点覆盖不全面的问题，对原始资料进行了更细致的标注和权重分配。对于每个知识点，根据其在课程大纲中的重要性以及在实际教学中的出现频率，赋予不同的权重。在训练过程中，引导 AI 更加均衡地关注各个知识点，增加对冷门知识点题目的生成概率。同时，定期对生成的测试题目进行知识点分析，检查覆盖情况，及时调整训练策略。
在难度控制方面，引入了教育测量学中的难度评估模型。对收集到的测试真题进行难度标注，根据题目所涉及的知识点、解题步骤的复杂程度等因素，将题目难度划分为不同等级。在训练 AI 时，设定目标难度分布，让 AI 学习如何根据不同的难度要求生成题目。并且，在生成题目后，利用难度评估模型对题目进行预评估，对于不符合目标难度的题目进行调整或重新生成。
为了丰富题型，增加了不同题型题目的样本数量，并对 AI 进行针对性的训练。针对填空题、简答题等题型，分析其结构特点和答题要求，让 AI 学习如何生成相应的题干和答案。同时，在训练过程中，设置题型多样化的约束条件，鼓励 AI 生成多种类型的题目，逐渐提高其对不同题型的生成能力。
在代码的兼容性和可扩展性优化上，深入研究了常见在线教学平台的接口规范和技术要求。对生成的代码进行模块化设计，将与平台交互的部分封装成独立的模块，以便根据不同平台的需求进行灵活调整。同时，建立代码版本管理机制，方便在课程内容更新时能够快速找到需要修改的部分，并进行相应的扩展和优化。
四、结果评价
经过一系列的优化训练后，AI 生成课前测试题目的能力有了显著提升。
在知识点覆盖方面，通过对生成的多套测试题进行分析，发现各个知识点都能得到较为合理的覆盖，不再出现明显的知识点遗漏或过度集中的情况。学生在完成测试后，对知识的薄弱环节能够得到更全面的暴露，为教师后续的教学提供了更有针对性的参考。
难度控制上，生成的题目难度分布更加符合预期，能够根据不同年级和课程的要求，生成难度适中的测试题。大部分学生在测试中能够感受到一定的挑战性，同时又不会因为题目过难而产生挫败感，有效地激发了学生的学习动力和积极性。
题型丰富度也有了很大改善，选择题、填空题、简答题等多种题型能够合理搭配，全面考查学生对知识的理解、记忆和应用能力。测试形式的多样化使得学生在测试过程中能够从不同角度展示自己的学习成果，提高了测试的有效性。
在代码的兼容性和可扩展性方面，经过在多个主流在线教学平台的测试，生成的测试题代码能够顺利嵌入并正常运行。而且，当课程内容发生变化时，通过版本管理机制能够快速定位到需要修改的代码模块，进行简单的调整后即可适应新的需求，大大提高了开发效率和代码的实用性。
总的来说，通过对原始资料的精心收集和处理，针对生成源代码过程中出现的问题进行持续优化，利用编程 AI 实现的课前测试功能取得了较好的效果，能够为教学活动提供有力的支持。当然，在这个过程中还有很多可以进一步完善和优化的地方，未来我将继续探索，不断提升 AI 在教育领域的应用价值。