让 AI 出题比让它总结更接近主动学习，但题目和答案也可能错误。安全流程应限定来源、设计多层题型、延迟显示答案，并由学习者回到教材核对关键点。
先定义测什么能力
| 题型 | 检验能力 | 常见问题 |
|---|---|---|
| 选择题 | 辨认概念差异 | 干扰项过于明显 |
| 简答题 | 主动解释 | 评分标准太宽 |
| 应用题 | 迁移到新情境 | 条件不完整 |
| 纠错题 | 发现错误推理 | 错误设置不合理 |
一个小节可先安排少量不同题型，而不是生成几十道同质题。要求每题标明对应章节，但不要在题干中泄露答案。
使用限定材料的提示
示例：「只依据以下笔记生成八题，包括两道概念比较、两道应用和一道纠错；题目先单独输出，答案与评分点放在最后；材料未说明的内容不要补充。」如果上传课堂材料，先确认课程规则和隐私范围。
分层提示而不是立即揭晓
- 第一次只指出相关概念。
- 第二次给出解题第一步。
- 第三次显示评分点。
- 最后才查看完整示范答案。
每次使用提示前先提交自己的尝试。对开放题，不要让模型只给一个「标准答案」，而要列出必要要点与可接受变体。
核对题目与答案
抽查所有精确事实、公式与引用。判断题目是否有多个合理答案，条件是否足以作答，评分点是否覆盖课程目标。发现错误时删除该题并记录原因，不把修正后的 AI 题伪装成教师题库。
把得分转成复习计划
按记忆、概念和应用三类统计错误。假设十题中有四题错，其中三题是概念混淆，就应重新解释与比较，而不是单纯再刷十题。两三天后用新情境重测，避免只记住旧题答案。
- 来源范围清楚。
- 答案已隐藏。
- 题型覆盖多个认知层次。
- 关键答案回教材核验。
- 错因已进入复习计划。
AI 自测的价值不是无限出题，而是更快发现理解缺口。配合学习提示模板和每周闭环，保留少量高质量题目，比堆积无人复盘的题库有效。
控制难度与题目覆盖
先列出本节三至五个学习目标，再为每个目标分配题目。难度可以按识记、解释、应用和纠错递进，不用让 AI 自行判断「简单、中等、困难」。如果某一目标没有题目，补题而不是继续增加已经覆盖的概念。
| 目标 | 题型 | 通过证据 |
|---|---|---|
| 说出定义 | 简答 | 关键词和边界正确 |
| 区分概念 | 对比或选择 | 能解释干扰项 |
| 应用方法 | 新情境题 | 步骤与理由完整 |
避免错误题目进入复习库
每题标记「已核对、待核对、删除」。待核对题不计分，也不进入间隔复习。请同学交换审题时，只分享允许共享的自建题，不传播教师未公开题目。若一批题错误较多，停止继续生成并检查原始材料是否含缺页、扫描错误或相互矛盾。
安排二次测试
第一次测验后，不立刻重复原题。隔一段时间根据同一目标生成新情境，并比较错误类型是否变化。若只是记住选项顺序，分数提高不代表掌握；要求写出理由或完成口头解释，更能暴露理解缺口。