在人工智能技術迅猛發(fā)展的當下，其應用領域不斷拓展，前有ChatGPT 以其強大的語言交互能力率先闖入大眾視野，掀起了 AI 應用的熱潮;隨后，Deepseek 等一系列新興 AI 工具也不斷涌現，不禁讓人思考，AI會應用到考試出題當中來嗎?

一、AI出題的潛力

第一、高效出題，降低成本

在大規(guī)模在線教育考試的背景下，對題目數量和出題速度的要求極高。以軟考為例，作為全國性的職業(yè)資格考試，每年都有大量考生參與，同時開考科目極多，部分科目達到一年兩考的程度，參考人員較多的資格科目，單次考試中甚至會出現多批次考試，多考題需求量極高。

AI 擁有強大的運算能力，能夠在短時間內生成海量題目，涵蓋眾多學科以及不同難度層級。這一特性使其在題庫建設和日常練習方面表現出色，為教育工作者節(jié)省了大量的出題時間和精力。

第二、依據標準，確保專業(yè)

AI 能夠嚴格依據考試教程和考試大綱精確出題，有效避免人工出題可能出現的專業(yè)度下降或難易度把控不到位的問題。比如，系統(tǒng)集成項目管理工程師考試因多批次考試緣故，會導致各批次考試題目難度不一的情況出現。

而 AI 出題則基于預設的算法和模型，能夠有效避免主觀因素的干擾，確保每一道題目的難度系數、考查重點以及評分標準都保持高度一致。這使得考試結果更加客觀、公正。

第三、快速更新，緊跟變化

AI 具備快速學習和適應變化的能力，能夠及時更新題庫，確保題目的時效性和實用性。當教材內容、考試大綱發(fā)生更新時，AI 可以迅速根據新的內容進行調整，及時生成符合新要求的題目。相比之下，人工出題需要花費大量時間去重新學習和理解新內容，再進行題目更新，在速度和效率上遠不及 AI，難以滿足教育行業(yè)快速變化的需求。

二、AI出題的局限

第一、命題質量，存在局限

盡管 AI 在生成記憶類和計算類題目方面表現出色，但在涉及批判性思維、創(chuàng)新能力以及復雜邏輯推理的題目設計上，仍存在明顯不足。例如，在開放式論述題和案例分析題中，AI 難以像人類專家一樣，靈活運用豐富的實踐經驗和多元的知識體系，創(chuàng)設出具有深度和廣度的問題情境。人類專家能夠敏銳捕捉到現實生活中的復雜案例，并將其巧妙轉化為跨學科的綜合性問題，這一能力目前還無法被 AI 完全替代。同時，盡管 AI 在數據處理和分析方面表現出色，但在題目質量和題目深度上還難以把控。

第二、權威與信任的困境

目前AI發(fā)展剛進入大眾視野，普遍對AI接受程度不算太高，教育機構和社會各界對 AI 生成題目的權威性和信任度仍持謹慎態(tài)度。這些考試不僅關系到學生的升學和職業(yè)發(fā)展，也對社會的公平競爭和人才選拔有著深遠影響。因此，在短期內，教育機構更傾向于依賴經驗豐富的人類專家對 AI 生成的題目進行嚴格審核和把關，以確保題目的質量和可靠性。

綜上所述，AI 生成軟考真題將大概率形成一種 “人機協同” 的混合模式。AI 負責生成基礎題型的初稿，利用其高效、海量的優(yōu)勢，快速完成題目框架的搭建。然后，由出題專家組對這些初稿進行細致的優(yōu)化和審核，憑借其豐富的教學經驗和敏銳的教育洞察力，對題目進行深度打磨。短期內，AI 更可能作為一種輔助工具，與人工出題相結合，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，共同為教育考試服務。