阅读理解自动生成问题竞赛数据集-儿童阅读理解测试-2024
数据来源：互联网公开数据
标签：阅读理解,问题生成,自然语言处理,教育科技,儿童教育,文本分析,机器学习,FairytaleQA
数据概述：
本数据集源自“The Quest for Quality Questions: Improving Reading Comprehension through Automated Question Generation”竞赛，旨在构建能够自动生成阅读理解问题的AI算法，从而测试儿童的阅读理解能力。该数据集由The Learning Agency Lab创建，并基于其FairytaleQA数据集（包含10,580个问题）构建，FairytaleQA数据集专注于评估对叙事要素的理解。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估自动问题生成模型，服务于教育领域。研究人员可以利用此数据开发和改进AI算法，以自动生成高质量的阅读理解问题，从而提高教学效率和评估质量。该数据集也为探索儿童阅读理解能力的自动化评估方法提供了基础。此外，该数据集可用于研究儿童阅读理解中的不同认知技能，并为开发更有效的阅读教学策略提供数据支持。
