该文综述自动问题生成（QGen）在教育中的应用：利用Transformer语言模型从文本生成阅读理解题、多选题及不同难度的问题，服务于形成性与总结性评估。人工评估表明高质量、多样化的问题有助于教学，但最佳模型仅获教师68.4%的认可，因此需要新的自动评估指标。研究还探索结合Bloom分类法生成ChatGPT难以回答的问题，并呼吁建立强调教师控制与可解释性的人机协作系统。