本研究探讨了大型语言模型在自动生成多项选择题干扰项方面的能力，发现其在预测学生常见错误上表现较弱。通过评估生成的干扰项和反馈信息，提出了改进方向，并展示了上下文感知模型在生成高质量误选项方面的优势。此外，研究还创建了教育问题测试题库和多语言误选项词汇池，为未来研究提供支持。