Abstract-Det arbete vi presenterar i denna uppsats syftar till att hjälpa lärare att skapa flervalsvetenskapliga tester. Vi fokuserar på ett vetenskapligt ordförråd-lärande scenario som äger rum i en baskisk språklig utbildningsmiljö. I just detta scenario utforskar vi möjligheten att automatiskt generera Multiple-Choice Questions (MCQ) med hjälp av Natural Language Processing (NLP) tekniker och användning av corpora. Mer specifikt väljer mänskliga experter ut vetenskapliga artiklar och identifierar måltermer (dvs. ord). Dessa termer är en del av det ordförråd som studeras i skolans läroplan för 13-14-åringar och utgör utgångspunkten för vårt system att generera MCQs. Vi genererar automatiskt distraktorer som liknar måltermen. För detta ändamål tillämpar systemet semantiska likhetsåtgärder som använder sig av en mängd olika corpus-baserade och grafbaserade metoder. I dokumentet presenteras en kvalitativ och kvantitativ analys av de tester som genereras för att mäta de föreslagna metodernas kvalitet. Den kvalitativa analysen bygger på expertutlåtanden, medan den kvantitativa analysen bygger på MCQ-testsvaren från elever i gymnasiet. Niohundrafemtio elever från 18 skolor deltog i experimenten. Resultaten visar att vårt system kan hjälpa experter i generationen av MCQ.
I REF används ett ordförrådsscenario på ett baskiskt språk för att stödja lärare genom generering av flervalsfrågor.
Semantic Similarity Measures for the Generation of Science Tests in Basque
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}