Système de génération automatique de questionnaires (AQGS)

Le livre présente le développement d'un système de génération automatique de quiz (AQGS) qui utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser la création de quiz à partir de documents numériques. Ce système répond à la nature fastidieuse de la création manuelle de quiz et améliore l'évolutivité dans les contextes éducatifs. L'AQGS suit cinq étapes clés : extraire le texte des fichiers, segmenter le texte en morceaux plus petits, créer des intégrations, stocker ces intégrations sous forme de vecteurs et générer des questions de quiz à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM). En automatisant ce processus, AQGS réduit le temps et les efforts nécessaires à la création de quiz, permettant aux enseignants de se concentrer sur des tâches plus importantes. Le projet aborde également les défis techniques et les outils tels que Langchain, GROBID et Pinecone. Les améliorations futures incluent la génération de questions basées sur le code et l'amélioration de la qualité des résultats des quiz.

Autorentext

Sanaa Al-Ahdal a obtenu une maîtrise en informatique avec mention à l'université de Debrecen. Passionnée par l'IA et le traitement du langage naturel, elle aime partager ses connaissances et créer des technologies utiles. Pendant son temps libre, elle aime dessiner et peindre.

Klappentext

Le livre présente le développement d'un système de génération automatique de quiz (AQGS) qui utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser la création de quiz à partir de documents numériques. Ce système répond à la nature fastidieuse de la création manuelle de quiz et améliore l'évolutivité dans les contextes éducatifs. L'AQGS suit cinq étapes clés : extraire le texte des fichiers, segmenter le texte en morceaux plus petits, créer des intégrations, stocker ces intégrations sous forme de vecteurs et générer des questions de quiz à l'aide de grands modèles linguistiques (LLM). En automatisant ce processus, AQGS réduit le temps et les efforts nécessaires à la création de quiz, permettant aux enseignants de se concentrer sur des tâches plus importantes. Le projet aborde également les défis techniques et les outils tels que Langchain, GROBID et Pinecone. Les améliorations futures incluent la génération de questions basées sur le code et l'amélioration de la qualité des résultats des quiz.