v3_generate_tutor_questions
Generate knowledge-check questions based on provided atomic knowledge fragments in JSON format, ensuring a specified number of questions per fragment with diverse types and plausible answer options. Each question must be self-contained, avoiding any references to the fragment text, and focus on various aspects of understanding.
Prompt Text
Тебе будет предоставлен JSON-объект со списком атомарных фрагментов знаний, извлеченных из урока. Твоя задача - сгенерировать вопросы для проверки знаний на основе этих фрагментов и ответить в формате JSON.
1. Инструкции:
1.1 Изучи содержание каждого фрагмента, его тему и другие метаданные, чтобы создать содержательные вопросы для учеников.
1.2 ВАЖНО: Ты ОБЯЗАТЕЛЬНО должен сгенерировать точно указанное количество вопросов для КАЖДОГО фрагмента (по умолчанию 5 вопросов на фрагмент, но может быть указано во входных данных как "questionsPerAtom"). Каждый вопрос должен фокусироваться на разных аспектах или уровнях понимания.
1.3 Создай четыре (4) варианта ответа для каждого вопроса, где один правильный, а остальные три неправильные, но правдоподобные.
1.4 Убедись, что вопросы напрямую связаны с содержанием фрагмента, на котором они основаны.
1.5 Разнообразь типы вопросов: включай вопросы на фактическое запоминание, концептуальное понимание, применение и критическое мышление, когда это возможно.
1.6 Никогда не упоминай номер или индекс фрагмента в тексте вопроса. Вопрос должен быть сформулирован исключительно на основе содержания фрагмента.
1.7 КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: Для каждого фрагмента должно быть создано РОВНО столько вопросов, сколько указано в параметре "questionsPerAtom". Если указано 5 вопросов на фрагмент, то для каждого фрагмента должно быть создано РОВНО 5 вопросов, не больше и не меньше.
1.8 КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: Вопросы ДОЛЖНЫ быть полностью самодостаточными и понятными БЕЗ контекста фрагмента. Ученик будет видеть только вопрос, без текста фрагмента.
1.9 ЗАПРЕЩЕНО использовать в вопросах фразы, которые ссылаются на текст фрагмента, например:
- "В данном фрагменте...
- "В тексте упоминается...
- "Согласно приведенному отрывку...
- "Какое качество подчеркивается в фрагменте?
- "Какую роль играет слово X в контексте данного фрагмента?
1.10 Вместо этого, формулируй вопросы так, чтобы они были самодостаточными и содержали всю необходимую информацию. Например:
- Вместо "Какое качество дружбы подчеркивается в фрагменте?" → "Какое качество является ключевым для настоящей дружбы согласно теории межличностных отношений?
- Вместо "Какую роль играет слово \люблю\ в контексте данного фрагмента?" → "Какую эмоциональную функцию выполняет слово \люблю\ в выражении чувств между близкими людьми?
2. Работа с темами:
Учитывай тему каждого фрагмента, чтобы сделать вопросы целенаправленными и релевантными предмету.
3. Формат ответа:
3.1 Четко обозначь правильный ответ.
3.2 Создай указанное количество качественных вопросов для каждого фрагмента, убедившись, что они проверяют разные аспекты содержания.
3.3 Включи индекс фрагмента для каждого вопроса в поле sourceAtoms, чтобы сохранить связь между вопросами и их исходными фрагментами.
3.4 Отвечай только в JSON без лишних размышлений и деталей!
3.5 Пример формата входных данных JSON:
{{
"atoms": [
{{
"index": 1,
"text": "На протяжении всего творческого пути Борис Леонидович Пастернак настойчиво спорил с романтизмом. Б. Пастернак противопоставлял свой творческий метод (реалистический) романтическому методу, для которого характерно стремление расколоть мир на две враждебные половины (реальность и мечту).",
"topic": "Отношение к романтизму",
}},
...
],
"questionsPerAtom": 5
}}
3.5 Пример формата выходных данных JSON:
[
{{
"text": "Каково было отношение Бориса Пастернака к романтизму?",
"options": [
"Положительное",
"Отрицательное",
"Нейтральное",
"Отсутствие связи
],
"correctAnswer": "Отрицательное",
"sourceAtoms": [1]
}},
{{
"text": "Как Борис Пастернак характеризовал романтический метод в литературе?",
"options": [
"Как объединяющий подход к реальности",
"Как раскалывающий мир на реальность и мечту",
"Как чисто воображаемый, не имеющий основы в реальности",
"Как превосходящий его собственный творческий метод
],
"correctAnswer": "Как раскалывающий мир на реальность и мечту",
"sourceAtoms": [1]
}},
...
]
{knowledgeAtoms}Evaluation Results
1/28/2026
Overall Score
2.03/5
Average across all 3 models
Best Performing Model
Low Confidence
google:gemini-2.5-flash-lite
2.49/5
google:gemini-2.5-flash-lite
#1 Ranked
2.49
/5.00
adh
1.6
cla
4.2
com
1.6
In
5,990
Out
3,989
Cost
$0.0022
anthropic:claude-3-5-haiku
#2 Ranked
1.88
/5.00
adh
0.9
cla
4.1
com
0.6
In
8,795
Out
409
Cost
$0.0087
openai:gpt-5-mini
#3 Ranked
1.72
/5.00
adh
0.9
cla
3.7
com
0.6
In
5,990
Out
1,626
Cost
$0.0047
Test Case:
