初探運用ChatGPT生成學測數學模擬試題
| dc.contributor | 左台益 | zh_TW |
| dc.contributor | Tso, Tai-Yih | en_US |
| dc.contributor.author | 陳育賢 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Chen, Yu-Hsien | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-12-09T08:11:45Z | |
| dc.date.available | 2025-08-11 | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | 本研究旨在探索如何應用ChatGPT製作仿108課綱學測數學的模擬試題,為此研究者先了解ChatGPT的解題表現和錯誤形式,並引導ChatGPT分析試題複雜度。將111年至113年學測數學A試題分別截圖給ChatGPT-4o(以下簡稱ChatGPT)進行解題和判斷試題複雜度等級,計算答題結果的各項得分率、複雜度與學測試題難易度的相關性,和分析ChatGPT的錯誤類型及答題對話的互動過程,並利用初步研究資料和客製化ChatGPT模型(簡稱GPTs)設計製作本研究的「命題GPTs」來仿作108課綱學測數學試題的模擬試題,生成仿學測數A考科111年、112年、113年之整卷試題各一份,以及高一範圍、高二範圍之代表試題各一份,總共五份試題進行分析,最後計算生成試題的題目、詳解、答案、單元之正確性比例並提出命題GPTs待修改之處。本研究主要研究結果如下:1. 三年總得分分別落在均標、前標、前標,在學習內容方面,數與量(N)的得分率都較高,資料與不確定性(D)和代數(A)得分率也相對較高,坐標幾何(G)的得分率皆是最低;在易、中、難的程度方面,得分率大致符合程度的趨勢,程度「難」的題目不容易答對;在題目附圖表呈現方面,「題幹無圖形訊息,無附圖表」題目得分率皆是最高,「題幹有圖形訊息,有附圖表」題目的得分率偏低。2. ChatGPT答題的錯誤形式分成:圖形解讀錯誤、題目解讀錯誤、推理不完整。3.複雜度的思考策略指標與難易度等級在Spearman等級相關的相關係數平均約為0.4274,具有中度正相關,可以做為判斷指標。4.本研究之「命題GPTs」有整卷仿作和自訂參數兩種出題模式,可以仿作出學測模擬試題。研究最後提出對於教師使用與未來研究的建議,期許本研究提供現場教師與後續想研究的學者在教學使用ChatGPT解數學題的提問互動參考及設計GPTs來命題的方式。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | none | en_US |
| dc.description.sponsorship | 數學系 | zh_TW |
| dc.identifier | 61240026S-48310 | |
| dc.identifier.uri | https://etds.lib.ntnu.edu.tw/thesis/detail/cc89a1c280cd182a3f3bb23797c64472/ | |
| dc.identifier.uri | http://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/125519 | |
| dc.language | 中文 | |
| dc.subject | 生成式AI | zh_TW |
| dc.subject | 自動試題產生 | zh_TW |
| dc.subject | 數學解題表現 | zh_TW |
| dc.subject | 錯誤類型 | zh_TW |
| dc.subject | 試題難度 | zh_TW |
| dc.subject | 108課綱學測試題 | zh_TW |
| dc.subject | 試題複雜度 | zh_TW |
| dc.subject | ChatGPT | zh_TW |
| dc.subject | none | en_US |
| dc.title | 初探運用ChatGPT生成學測數學模擬試題 | zh_TW |
| dc.title | Exploring AI-Based Generation of GSAT Mathematics Items Using ChatGPT | en_US |
| dc.type | 學術論文 |
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- 學術論文