高中历史教科书问题生成设计初探的中期报告摘要：本文旨在介绍设计一个高中历史教科书问题生成系统所需的研究方法和过程。首先，我们梳理了已有的相关研究，分析了它们的优点和不足，指出了研究问题和方法的重要性。接着，我们详细说明了设计问题生成系统的步骤，包括问题分类、问题生成、问题选择和问题评估。最后，我们介绍了我们下一步的研究计划和目标。关键词：高中历史教科书，问题生成，研究方法，研究过程，下一步计划1.引言历史教育是培养学生思考问题和进行批判性思维的重要手段。然而，传统的历史教学模式受到了较大的质疑，因为它过于依赖于教师的授课和演讲，缺少针对学生的个性化教学方法。因此，应用技术手段来支持历史教学变得越来越重要。问题生成是其中一个重要的挑战，因为教师和学生缺少问题生成的能力。我们提出了一个高中历史教科书问题生成系统——即系统能够从历史教科书当中自动生成问题，以帮助教师和学生更好的学习历史。本文旨在介绍设计问题生成系统的研究方法和过程。2.相关研究目前，有很多关于教科书问题生成的研究。这些研究主要为以下两类：-基于教师的问题生成方法：大多数教科书相关研究都是指教师如何为学生制定问题。-基于计算机的问题生成方法：计算机生成的问题可以分为两类：基于知识工程的自然语言生成，以及自适应学习算法生成问题。然而，这些研究存在一些限制：-教师主导问题生成，导致生成的问题数量比较有限，且很难满足不同学生的需求。-计算机问题生成往往关注于面向传统的题型，因此，很难生成关注当前教育领域的新问题。-学习中的个性化需求很难被满足。3.设计问题生成系统的步骤基于上述研究现状，我们提出一个新的问题生成系统，其设计步骤包括：问题分类、问题生成、问题选择和问题评估。3.1问题分类首先，我们需要确定要生成的问题类别。从历史教科书中，我们可以得到一个初始的问题类别。例如，对于历史教科书的一个章节，可以按以下类别分类问题：-知识点概念问题：例如，“什么是五行说？”-事件分析问题：例如，“东汉末年是如何崩溃的？”-阐释问题：例如，“孟子和荀子有什么区别？”-推理问题：例如，“为什么中日战争是最惨痛的一场战争之一？”3.2问题生成在分类问题后，我们需要确定生成的问题。与传统的人工问题生成方法不同，我们使用计算机算法来生成问题。目前，基于统计学习的自然语言生成一直是计算机问题生成的主流方向。当然，我们也考虑启发式算法。3.3问题选择在问题生成的基础上，我们需要选择问题并将其展示给用户。问题选择的策略受制于问题的类别。对于知识点概念类问题，最好选择被耳熟能详的概念;对于事件分析和阐释问题，优先选择原文书写最清晰的问题;对于推理问题，选择最具挑战性的问题。3.4问题评估在生成问题和选择问题之后，我们需要评估问题的质量。最初我们会使用人工评估方法来验证生成的问题是否确实有意义。4.下一步的研究计划和目标本研究的下一步将关注于问题生成的算法模型和评估方法的改进。例如，我们需要集成自适应学习算法，使问题生成更加个性化。另外，我们需要更加系统化地研究问题的应用，并与传统的教学方法进行比较。我们期望这些进一步的探索能够为教师和学生提供更好的学习历史的方式。