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作者：陈大建;胡杰辉;
单位：电子科技大学外国语学院;
摘要：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型技术在外语教学与测评中的创新应用路径,揭示了专用数据集的巨大潜能。
关键词：自动化命题;;大语言模型;;阅读理解;;人工智能
基金资助：国家社会科学基金项目“线上线下混合式大学英语学习者画像构建及应用研究”(项目编号:20BYY115)的阶段性研究成果
