論文の概要: High-Order Question Generation in a Multilingual Educational Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13901v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 14:42:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.802495
• Title: High-Order Question Generation in a Multilingual Educational Context
• Title（参考訳）: 多言語教育文脈における高次質問生成
• Abstract要約: 本研究は,2つのフレームワーク,Crim-Evidence-Reasoning と Divergent Questioning に基礎を置くプロンプトを紹介する。 その結果、オープンソースのモデルとプロプライエタリなモデルの両方が、3つの言語で質問を効果的に生成する一方で、回答可能な質問の約半数が高階と認識されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1691418949585053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Critical thinking is a fundamental skill that helps learners move beyond simple memorization. One way to develop this skill is through high-order questioning. However, crafting such questions remains a challenge for educators, and classroom practices tend to rely on low-order questions. Large Language Models have demonstrated strong capabilities in generating high-order questions, especially when guided by prompts based on Bloom's Taxonomy. Yet, existing research has largely centered on this framework and focused only on English. This study addresses these gaps by introducing prompts grounded in two alternative frameworks: Claim-Evidence-Reasoning and Divergent Questioning within a multilingual context using Basque, Spanish, and English. Results indicate that while both an open-source and a proprietary model rather effectively generate questions in all three languages, only about half of the answerable questions are recognized by teachers as high-order. A positive finding is that the alternative frameworks produce structurally and conceptually varied questions, suggesting they could complement each other and provide viable alternatives to Bloom's Taxonomy.
• Abstract（参考訳）: 批判的思考は、学習者が単純な記憶を超えるのを助ける基本的なスキルである。 このスキルを開発する方法の1つは、高次の質問である。 しかし、このような質問を作成することは教育者にとって依然として課題であり、教室の実践は低次の質問に依存する傾向にある。 大規模な言語モデルは、特にブルームの分類に基づくプロンプトによってガイドされた場合、高階の質問を生成する強力な能力を示してきた。 しかし、既存の研究は主にこの枠組みに焦点が当てられ、英語のみに焦点が当てられている。 本研究は,バスク語,スペイン語,英語を用いた多言語文脈におけるクレーム・エビデンス・推論とディバージェント質問という,2つの枠組みに根ざしたプロンプトを導入することで,これらのギャップに対処する。 その結果、オープンソースのモデルとプロプライエタリなモデルの両方が、3つの言語で質問を効果的に生成する一方で、回答可能な質問の約半数が高階と認識されていることがわかった。 肯定的な発見は、代替フレームワークが構造的にも概念的にも様々な質問を発生させ、相互に補完し、ブルームの分類学に代わる実行可能な代替手段を提供できることを示唆していることである。

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