学習効果を高める試験問題向けChatGPTプロンプト45選

試験の質問を書くことは遅い仕事であり、遅い部分は文章ではありません - それはテストするためにそれを意味する各質問のテストをしています、正しいレベルでは、学生が誤解を招くことはできません。 正しい ChatGPTは試験の質問のためのプロンプト レベル、学習結果、マークの割り当てをモデルに伝え、すべての3つの助けを借ります。

以下は、アセスメントデザイン、客観的な質問、オープンレスポンス、練習用紙、被写体別セット、およびレビューパスをカバーしています。 Chat Smithでそれらを実行し、 無料のAIチャットボット 複数のモデルを1か所に保つか、より広いセットを見ること ChatGPT のプロンプト その他の作業のため。

ご使用前に必ずレビューしてください。 生成された質問はあいまいで、2つの防御可能な回答を持っているか、単に間違っている回答キーに到着することができます。 プロンプト40はまさにこれのために存在します - チェックされていない学生に到達する質問は、あなたがアピールで防御する質問です。

すべての計算と事実を自分で検証します。 これは数学と科学の中で最も重要であり、モデルがチェックを存続しない自信のある算術を生成します。 治療は、ドラフトとして解決を働かせました。

レベル、結果、形式を指定します。 「光合成に関するWriteの質問」は、ワークシートを返します。 レベルを浪費し、学習結果とマーク割り当ては、紙の上に置くことができるものを返します。

各ディストラクターターゲットの誤解を招くことを尋ねます。 単なるテストを間違っているような気晴らしさはありません。 実際の学生のエラーにマップする1つは、あなたに何かを知らせます。

1つの糸で働きます。 ロングコンテキストモデルなど GPT-5.6 Solシリーズ 一度にあなたの青写真、シルバウスおよびドラフト紙を保持することができます。これは、レビューが一度に1つの質問ではなく、紙全体で動作するように促すものです。

単一の質問を書く前に実行する7つのプロンプト。 良い個々の質問から組み立てられた紙は、重み付け、タイミングまたは認知スプレッドが間違っている場合、依然として悪い評価になることができます。

1. 試験の青写真

[レベル] で [サブジェクト] の青写真を作成します。 トピックと教えた重量: [時間または重点でそれらをリスト]。 総マーク: [X]. 期間: [X分]. マークにテーブルマッピングトピックを生成します。, 質問の種類と認知レベル 私は実際に教えたものにマッチします。. 任意のトピックをオーバーフラグ - または過体重の相対的な教授の時間.

2.学習結果のマッパー

ここに私の学習結果があります: [それらを貼り付ける]. 各ために, 生徒がそれを実証するために何をすべきか私に教えてください, どの質問タイプが実際にそれを評価することができます, そして、どの結果は、すべての書面による試験で評価することはできません. その後、私が書いたように実証できない方法でフレーズを持っている任意の結果にフラグを立てます.

3. 認知レベルが広がります

ここに私の草案の質問リストです: [それを貼り付ける]. 認知レベルによって各質問を分類します — リコール, 理解, アプリケーション, 分析, 評価, 作成. 配布を表示, [目的]の [レベル] で試験に適しているかどうかを私に教えてください。, トピックを変更することなくレベルを上に移動するために書きできる質問を識別.

4. タイミングチェック

ここでは、私の試験用紙: [自分のマークで質問を貼り付ける]. 期間: [X分]. 読書や計画を含む[レベル]の学生のための質問ごとの現実的な補完時間を推定します。. 紙が全体的に長すぎるフラグ, 問題は、そのマークに比例した時間を消費します, そして、私はカットする必要があります.

5。 マーキングスキームビルダー

ここでは、試験質問です: [それを貼り付ける]. トータルマーク: [X]. それらを稼ぐことによって壊れたマークとマーキングスキームを書きます, モデルの回答ポイント, 許容代替回答, そして、一般的な部分的なクレジットシナリオ. その後、2つのマーカーが最も不一致するだろう私に教えてください, 私は誰がそれを座る前に、言葉遣いを締めることができます.

6. 質問のタイプセレクター

[レベル] で [知識やスキルを記述する] を評価する必要があります。利用可能な質問タイプ - 複数の選択肢、短い回答、構造化された、エッセイ、実用的 - それぞれが実際に対策、マークにかかる時間、およびそれが失敗する時間について。私の目的のフォーマットを推薦し、それをキャプチャしないものを平らに伝えてください。

7. 公正性とアクセスレビュー

ここに私の試験用紙です: [それを貼り付けます]. 対象に関係のない障壁のためにそれを見直します: 必然的に複雑な文構造, すべての学生の共有だけでなく、文化的参照, 特定の生活経験を想定し、指示が誤読に開く文脈. それぞれのために, 言語ではなく、被験者の難しさを保つニュートラル語を提案します.

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気晴らしが実際の作業を行う8つのプロンプト。 複数の選択肢の質問は、その間違った答えと同じくらい良いです - そして、あなたがドリルに何を知っていると、 AIクイズジェネレーター または AIのフラッシュカード発電機 学生練習の音量を扱います。

8. 実質のdistractorsと置かれるMCQ

[レベル] の [トピック] で [数値] の複数の選択肢の質問を書いてください。それぞれが正しい答えと実際の誤ったオプションではなく、実際の学生の概念を表す 3 つのディストリビューターを必要とします。各質問については、各ディストラクターのターゲットを誤解させるかを私に教えてください。 「上記のすべて」と「上記のいずれか」を避けてください。

9. ディストラクターの改良装置

ここに私の複数のchoice 質問があります: [それらを貼り付ける]。 気晴らしく正しい答えに近く、問題に対する同じ誤解を繰り返すという答えに座って、コンテンツを知らずに排除するのに十分な不明確であるdistractors: 弱いものを書き換え、各変更を説明してください。

10. 茎の洗剤

ここに私のMCQの茎があります: [それらを貼り付ける]. テストワイズの学生がコンテンツを知らずに推測することを可能にする欠陥のためにそれぞれチェック: 1つのオプションに一致する文法的なキュー, 正確な回答は、著しく長くなっています, テストではなく、混乱する負のフレーズ, そして別の質問に答える1つの質問で手がかり. その修正のすべての問題のリスト.

11. 誤解のカッパー

[レベル] の [トピック] では、8 つの最も一般的な学生の誤解を一覧表示し、生徒がそれぞれを保持する理由を説明しています。 それから、特定のディストラクターを選択すると、特定のディストリビューターがそれを明らかにする 1 つの診断複数の選択肢の質問を書きます。 各回答のクラス全体のパターンは、私の教えを意味します。

12. 真/偽のアップグレード

ここに私の真の/偽の質問があります: [それらを貼り付ける]。 これらは50%の推測率を運びます。 同じ知識をもっと確実にテストするフォーマットにそれぞれ変換します。 複数の選択、マッチング、または短い回答 - 同じコンテンツと難しさを維持します。 次に、真/偽ほどうまく機能し、彼らがいるように滞在する必要があります。

13. マッチングとシーケンシングセット

[レベル] の [トピック] で一致するエクササイズとシーケンシングの質問を作成します。 マッチングセットの場合、最後のペアが除去によって解決できないように、より多くのオプションが含まれています。 質問をシーケンシングするには、部分的に正しい順序が得られるものについて説明します。 推論で答えキーを提供します。

14. 難易度校正器

ここでは、[番号] 複数の選択肢の質問: [それらを貼り付ける]。 [レベル] のそれぞれの難しさを推定し、それぞれが簡単または硬い — コンテンツ、言葉遣い、または品質を混乱させるものを説明する。 その後、誤った理由でどの質問が困難であるかを私に伝えてください。 偽造ではなく、本物チャレンジを混乱させる。

15. シナリオに基づくMCQ

[レベル] の [トピック] で [数値] のシナリオベースの複数のchoice の質問を書きます。それぞれが現実的な短い状況を提示し、それをリコールするのではなく、知識を適用する必要があります。60 語以下のシナリオをキープします。各ディストラクターが和らげているが間違っている理由の説明に答えてください。

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コマンドの単語とマークの割り当てが同意しなければならないオープン応答のための7つのプロンプト。 不公平な質問に関するほとんどの苦情は、2つの間の不一致に戻ります。

16. 短い回答セット

[number] の [topic] の [level] の [topic] に関する質問を、それぞれ 2 つから 4 つの文で答えます。Vary は、なぜ定義、説明し、比較し、適用し、評価します。モデルの回答とマークを獲得する重要なポイントを含める。回答が単一の単語である質問を避けてください。

17. エッセイの質問ビルダー

[number] の [topic] の [level] の [topic] に関する essay の質問を書いてください。それぞれは [time available] ではなく、引数を要求し、 [time available] で応答可能であり、学生が事前準備された答えを提出できないことを十分に特定する必要があります。それぞれに、コマンドワードの要求と、ミドルバンドからトップバンドの回答が異なるかを記述します。

18. 構造化された質問ビルダー

[レベル] の [X] マークの [トピック] に構造化された複数の部分の質問をビルドします。 パート (a) は、ほぼすべての学生にアクセスできるはずです。 マークの割り当てを表示し、部分 (a) の間違いがまだ残りの部分を試みることができる学生を確かめてください。 依存チェーンはありません。

19. ソースベースの質問

ソースは次のとおりです。 [テキスト、データセット、画像の説明、または抽出] を貼り付けます。 [レベル] の質問を [レベル] で書きます。生徒がメモリからリコールするのではなく、この材料で動作するように要求します。 ソースの信頼性を評価するためにそれらに尋ねるものを含みます。 説明回答を提供し、ソースが実際にサポートされていないことに注意してください。

20. コマンド・ワード・キャリブレータ

ここに私の質問があります: [それらを貼り付けます]. 各コマンドの単語をチェック — 説明, 説明, 分析, 正当化, 比較 — 実際の質問とマークが示唆しているものに対して. フラグすべての不一致, などの "評価" 2 マークまたは "状態" 値 8 に値する, そして、それらの質問を書き換えます.

21. 問題解決の質問

[レベル] の [トピック] で [数値] 問題解決の質問を書いてください。それぞれに複数の手順が必要で、そのリワードメソッドと最終的な回答をマークする必要があります。フルな作業済みソリューション、マークの故障をステップごとに提供し、最も一般的なエラー学生は各ステージで行います。提示する前に、算術を確認します。

22. analytic rubric

ここでは、オープンレスポンスの質問です: [それを貼り付ける]. [番号]の基準と4つのパフォーマンスバンドで分析ルックを書き込みます. 作品が良いか、優れたような形容詞ではなく、何の点ですべてのバンドを記述します. その後、ほとんどのバンドマーカーが混同し、それらを練習中に区別する方法を私に教えてください.

ボリュームで材料を生産するための7つのプロンプト:フルペーパー、並列フォーム、およびあなたがすべての年から描くことができる銀行。 それらをペアリング PDF サマライザー syllabus の文書やテキストブックの章から質問を生成する場合。

23. 全練習用紙

[レベル] で [サブジェクト] の完全な練習試験を作成します。 期間: [X]。 総マーク: [X]。 重みのあるトピック: [リスト]。 各セクション内の難しさ、明確な指示とマーク割り当て、および別の回答キーの混入を含む。 [試験またはボードの名前] の形式をミラーリングし、あなたが推測するのではなく、現在のフォーマットがわからない場合は、明示的に教えてください。

24. 並列フォーム

ここでは、既存の試験用紙です: [それを貼り付ける]. 並列バージョンは、同じ難易度で同じ結果をテストします, 異なる質問を使用して, コンテキストや数字. 元のそれは置き換える各新しい質問をマップします, あなたが密接に難しさに一致できなかった任意のフラグ.

25. 質問銀行ビルダー

[レベル] の [トピック] で質問銀行をビルドします。: [数値] サブトピック、認知レベル、質問タイプ、および推定難易度でタグ付けされた質問。スプレッドシートに貼り付けることができるテーブルとしてそれをフォーマットします。 サブトピックを横断してもカバレッジを保ち、銀行が薄い場所を教えてください。

26. 適応クイズ

回答に基づいて難しさを調整する、一度に[トピック]の1つの質問に私をクイズしてください。 私は1つ間違っている場合は、移動する前に同じ考えで簡単な質問をしてください。 [番号]の質問の後、私の理解が破壊し、最初に修正するサブトピックを私に教えてください。

27. 反復練習セット

このマテリアルを検索練習セットに入れます: [メモやシラバスセクションを貼り付ける]. 生成します。 [番号] 試験シミュレーションではなく、スペースの繰り返しのために設計された質問 - ショート, シングルコンセプト, メモリから応答可能. それぞれが忘れている方法に基づいて、最も頻繁に再帰すべきマーク.

28. 過去の紙の分析装置

ここでは、いくつかの過去の論文から質問があります。 [それらを貼り付ける]。 再発質問の種類を特定し、トピックは最も頻繁に調べられた、フレーズパターンの検査官が好ましく、そして最近現れていないもの。 次に、次の論文の形を予測し、予測が実際に値するどれだけの自信について明示的である。

29. 模擬試験報告書

[timeframe] の [level] で [subject] のモック試験を実行しています。 私の学生の最も弱い領域: [describe]。 嘲笑をデザインする: 何を含めるべきか、それらの弱点、それの下で実行する条件、そしてフィードバック構造が後続したことを意図的に表わすもの。 それから、モックが読みやすさについて私に言うことができないものを私に教えてください。

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各被写体が実際に評価しているかに適応する8つのプロンプト。 数値的なものは何でも、作業を一緒に確認します AI数学のソルバー または学生に達する前に手元で、他を閲覧する AIの学習ツール 教室の材料のため。

30. 数学

[レベル] の [トピック] に関する [数値] の数学の質問を書いて、手順の流暢さ、推論と問題解決を文脈で混合します。 方法のマークが特定され、学生が最も一般的に間違っているステップをフラグを立てる完全な作業ソリューションを提供します。 それを提示する前に、すべての計算をチェックし、任意の答えがきれいに出ていないかどうかを教えてください。

31. 科学と実践的な仕事

[レベル] 科学の [トピック] に関する [数値] の質問を書いてください。実験方法に基づいて、少なくとも 2 つを含む - 変数、制御、エラーのソース、または結果の解釈。回答を提供して、実際の質問のために、学生が実際にうまく答えるために実験を実施する必要があることを述べます。

32. 言語と文学

[レベル] 文学の [テキストまたはトピック] に関する [数字] の質問を書いてください: 特定の通路に縛られた質問を閉じる, 1 つの比較質問, 個人的な議論の応答を必要とする1. 解釈が正当に異なるので、単一の正しい答えではなく、表示コンテンツを提供します.

33. 歴史と社会科学

[レベル] の [トピック] で [数値] 歴史の質問を書いてください: ソース評価の質問、1 つ、原因で 1 つ、証拠によってサポートされている判断を必要とする 1 つ。 指標の回答を提供し、ヒストリアンが本質的に不審な理由で、マーキングは、防御可能な代替解釈を貫通しません。

34. ビジネスと経済

[レベル] の [トピック] のビジネスや経済に関する [数値] の質問を書いてください。これには、現実的な短いデータセットを使用して 1 つのデータ応答の質問と、トレードオフの決定の評価を必要とするものが含まれます。回答を提供し、仮定に応じてどの部分が明示的に述べるべきであるかに注意してください。

35. 計算および技術的な主題

[レベル] コンピューティングの [トピック] に関する [数値] 質問を書いてください: 1 つのコード読み取り質問、1 人が生徒にエラーを識別して修正し、単一の正しい回答なしで 1 つの設計質問を要求します。 回答を提供して、設計質問は 1 つのモデルソリューションではなく、許容範囲を記述します。

36. 職業的および応用科目

[件数] の質問を [レベル] で書きます。これは、リコールではなく、適用されたコンピテンスを評価することです。現実的な職場のシナリオに基づいて、安全または専門的に正しい回答が含まれている必要があります。正しい回答が地域によって異なるので、ローカルの規則や基準が異なる場所をフラグします。

37. 言語学習

[数値] [ターゲット言語] 学習者に [CEFR レベルまたは等価] を記述し、読書理解、文脈の文法、および 1 つの生産的なタスクをカバーします。 回答キーを提供し、生産性のタスクは、精度だけではなく、 rubric の評価コミュニケーションを与えます。

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最も重要なステージの8つのプロンプト、そして最も頻繁にスキップされたステージ。 特に40のプロンプトは、生徒がそれらを見る前にすべての質問のセットで実行する必要があります - そして、 AIホームワークソルバー あなたが独立してチェックした答えを望むとき、有用な第二の意見です。

38. 質問品質レビュー

これらの試験の質問を経験豊富な評価デザイナーとして確認: [それらを貼り付ける]. レベル: [X]. 各ために, 言葉遣いの明快さをチェックします, 記載された結果への直線, 難しさの妥当性, マークの割り当ては、要求にマッチするかどうか. 曖昧な何かをフラグ, その後、3つの最も弱い質問を書き換えます.

39. 野心ハンター

ここでは、試験質問です: [それを貼り付ける]. 5つの異なる学生としてそれを読む:材料をよく知っている人, それが部分的に知っている人, 非常に文字通り読む人, 最初の言語は、指示の言語ではありません, そして、急いでいる人. 各人がそれを読み込むことができます? その後、あなたが見つけたすべての曖昧さを削除するために書き直します.

40. 答えのキーの頂点

ここに私の質問と私の答えキーです: [両方を貼り付ける]. 自分の鍵にそれを比較する前に、独立して各回答を作業. あなたは、異なる回答に到達する任意のフラグ, 複数の選択肢が防御可能である, またはワードとして質問が私の主要な主張に答えを持っていない場所. 私の鍵が正しいと仮定しないでください.

41. 差別チェック

ここに私の論文: [それを貼り付ける]. 私のコホート: [自分の能力範囲を記述する]. 紙は弱いものから強い学生を区別するか、単に修正した人々を分離するかどうか、スコアの潜在的な分布を私に伝えます, そして、ほとんどすべての質問は、右または誤って取得します — どちらも非常に少ない情報を運ぶ.

42. 読書要求の点検

ここに私の試験用紙があります: [それを貼り付けます]. 私の学生のレベルに対して、質問の読書の要求を自分自身に評価. 言語がテストされている概念よりも難しくなっている任意の質問を識別します, 被写体を容易にすることなく、プレーン言語でそれを書き換えます.

43. フィードバックライター

ここでは、生徒の答え、質問、およびマーキングスキーム:[すべての3つを貼り付ける]です。 フィードバックを書くと、彼らがうまく行ったこと、具体的にそれらがマークを費やすもの、そして最も次の答えを改善する単一の変更が最も改善されます。 学生ではなく、仕事に対処し、100の言葉でそれを維持します。

44. 一般的なエラー要約

ここでは、同じ質問に学生の回答のセットです: [それらを貼り付けるか、パターンを要約]. 再発のエラーを特定します, 本物の誤解から無関心なスリップを区別します, そして、単にフラグに何を反して私に教えて. その後、reteachingが働いたかどうかを確認するための1つの質問を示唆.

45. 後検分析

ここに私の試験の結果があります: [説得力のあるパフォーマンスデータ]. どの質問が評価項目として貧弱に行われたことを識別します。 — 誰もが右, 誰もが間違っています, または弱いものよりも頻繁にそれらを間違った取得する強い学生. 各, 問題が質問や教えているかどうかを私に教えてください。, 私はどのように私は違いを伝えます.

アセスメントワークは、さまざまなコンテンツですべての用語を繰り返します。これにより、適切に保存する価値があります。 Chat Smithは、ブループリントプロンプト、MCQ形式、レビューチェックリストを再使用可能なテンプレートとして保持し、対象または年別グループでグループ化し、同じコースを教える同僚とセットを共有することで、質問は一貫したハウススタイルに到着します。

それはまた実行します 複数のAIモデル サイドバイサイド, これは、評価で特定の使用を持っています: 独立して2つのモデルに同じ質問と回答キーを送信し、彼らが答えに同意するかどうかを確認します. 彼らは不審なところ, あなたは、学生が行う前に、あいまいな質問を発見しました — これは、その後それを見つけることよりもかなり安いです.

質問を書く前に青写真を始め、何かを印刷する前に答えのキーの検証器。それら2はプロセス全体をブラケットし、それらの間では、紙に何が間違っているかのほとんどをキャッチします。