本研究评估了问题质量，定义了优质问题，并提出了一个评估框架，验证了其适用性和有效性。

本研究提出了STRIVE方法，利用大型语言模型自动生成评价，以优化问题质量评估，增强与人类判断的相关性，支持教育实践。

本研究提出了一种系统化的自动化评估方法，评估大语言模型生成问题的质量，关注问题的长度、类型、上下文覆盖和可回答性，为相关研究提供新视角。