텍스트에서 테스트 문제 생성: 문제를 즉시 생성

AI 기반 생성기로 텍스트를 맞춤형 테스트 문제로 변환하세요. 단순히 콘텐츠를 입력하여 시험, 퀴즈 또는 학습 자료를 위한 다지선다형, 참/거짓, 주관식 질문을 자동으로 만드세요.
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AI를 사용하여 텍스트에서 테스트 문제 생성하는 방법

1.

소스 텍스트 입력

생성기의 입력 필드에 텍스트 콘텐츠를 붙여 넣으세요. 교육 자료, 기사 또는 학습 콘텐츠 최대 2000 단어를 입력할 수 있습니다.
2.

질문 유형 선택

다지선다형, 참/거짓, 주관식 질문 등 다양한 질문 형식을 선택하세요. 생성할 질문의 난이도와 수를 맞춤화하세요.
3.

결과 검토 및 내보내기

생성된 질문의 정확성과 관련성을 검토하세요. 엑셀, 워드, CSV 등의 다양한 형식으로 질문을 내보내거나, 향후 사용을 위해 질문 모음에 저장하세요.

텍스트 도구에서 테스트 문제 생성기란?

텍스트에서 테스트 문제 생성기는 주어진 텍스트 콘텐츠에서 다양한 유형의 질문을 자동으로 생성하는 AI 기반 도구입니다. 이 혁신적인 도구는 입력 텍스트를 분석하여 다지선다형, 참/거짓, 주관식 질문을 만들어 교육자, 학생, 전문가들이 신속하고 효율적으로 평가를 준비하는 데 유용합니다.

텍스트에서 테스트 문제 생성하기

AI 기반 생성기로 텍스트를 맞춤형 테스트 문제로 즉시 변환하여 다양한 질문 유형을 교육 평가를 위해 생성할 수 있습니다.

온라인 텍스트 기반 테스트 문제 생성기로 생성할 수 있는 콘텐츠 유형은?

이 온라인 텍스트 기반 테스트 문제 생성기는 콘텐츠에서 다양한 유형의 질문과 평가를 만드는데 도움을 줍니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다:

다지선다형 질문

표준화된 테스트 및 퀴즈에 적합한 합리적 선택지와 정답을 포함한 포괄적인 다지선다형 질문을 만듭니다.

참/거짓 질문

기본적인 이해 및 사실을 테스트하기 위해 텍스트 콘텐츠에서 단순한 참/거짓 문장을 생성합니다.

단답형 질문

주요 개념의 이해도를 평가하기 위해 간결하고 구체적인 응답이 필요한 질문을 개발합니다.

빈칸 채우기 연습

어휘와 특정 지식 포인트를 테스트하기 위해 텍스트에서 빈칸 채우기 질문을 만듭니다.

이해력 평가 질문

학생들이 구절과 세밀한 개념을 이해하는지 평가하는 심층적인 질문을 생성합니다.

토론 질문

비판적 사고와 콘텐츠에 대한 깊은 분석을 촉진하는 사고를 자극하는 개방형 질문을 만듭니다.

Musely 텍스트 기반 테스트 문제 생성기에 대한 사용자 평가

자주 묻는 질문

AI 테스트 문제 생성기가 내 콘텐츠로 어떻게 작동하나요?

AI 테스트 문제 생성기는 입력 텍스트를 정교한 과정을 통해 분석합니다. 먼저, 핵심 개념과 중요한 사실을 식별합니다. 그런 다음, 자연어 처리를 사용하여 다지선다형, 참/거짓, 주관식 질문 등 다양한 형식의 관련 질문을 만듭니다. 시스템은 콘텐츠의 맥락과 복잡성에 따라 적절한 질문 유형을 자동으로 결정합니다.
이 도구는 다양한 평가 요구에 맞는 질문 형식을 제공합니다. 사용자 지정 옵션을 가진 다지선다형 질문, 참/거짓 문장, 서면 답변이 필요한 주관식 질문, 빈칸 채우기 질문을 생성할 수 있습니다. 시스템은 콘텐츠의 복잡성과 학습 목표에 따라 질문 유형을 조정하여 포괄적인 평가 범위를 보장합니다.
질문을 생성하기 위해 다음 간단한 단계를 따르세요: 단계 1: 입력 필드에 텍스트 콘텐츠를 붙여넣거나 문서를 업로드하세요. 단계 2: 선호하는 질문 유형과 개수를 선택하세요. 단계 3: ‘질문 생성’ 버튼을 클릭하세요. 단계 4: 생성된 질문을 검토하고 필요하면 편집하세요. 단계 5: 원하는 형식(워드, 엑셀, PDF)으로 질문을 내보내거나 저장하세요.
이 도구는 다양한 평가 요구에 맞는 질문 형식을 제공합니다. 사용자 지정 옵션을 가진 다지선다형 질문, 참/거짓 문장, 서면 답변이 필요한 주관식 질문, 빈칸 채우기 질문을 생성할 수 있습니다. 시스템은 콘텐츠의 복잡성과 학습 목표에 따라 질문 유형을 조정하여 포괄적인 평가 범위를 보장합니다.
네, 필요에 따라 질문의 난이도를 조정할 수 있습니다. 도구는 기본, 중간, 고급 난이도 설정을 선택할 수 있으며 어휘의 복잡성, 필요한 분석의 깊이, 목표로 하는 인지 기술 수준 등 매개변수를 세부 조정할 수 있습니다. 이는 생성된 질문이 평가 목표와 학생 능력에 맞도록 보장합니다.

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