Нейросети для написания тестов. 6 лучших ИИ, 29 способов применения и фишки искусственного интеллекта

Сфера создания тестов, викторин и проверочных работ всегда была полем, где трудозатраты редко соответствовали конечному результату. Часы, потраченные на формулировку одного-единственного каверзного вопроса, знакомы каждому, кто хоть раз занимался оценкой знаний. Это рутинная, кропотливая и часто неблагодарная работа.

И вот на эту сцену выходит искусственный интеллект. Многие видят в нем волшебную кнопку “сделать хорошо”, но на деле это скорее мощный, но своенравный инструмент. Использование нейросети для написания тестов — это не про делегирование ответственности, а про обретение интеллектуального партнера, который может как ускорить работу в десятки раз, так и завести в дремучие дебри фактических ошибок.

Эта статья — не очередное восторженное описание “чудес ИИ”. Это выжимка практического опыта. Здесь будет показано, как заставить этот инструмент работать на вас, а не против вас. Вы узнаете:

• Какие именно нейросети действительно подходят для этой задачи.
• Конкретные, рабочие методы применения ИИ для создания тестов.
• Неочевидные фишки, которые отличают профессиональный подход от любительского.

Цель — дать вам полное и системное понимание того, как превратить нейросеть из игрушки в надежного помощника для создания качественных оценочных материалов.

Обзор 6 лучших нейросетей для написания тестов

На рынке существует множество моделей, но лишь немногие действительно пригодны для серьезной задачи по созданию тестов. После долгого отсева и практических проб можно выделить шесть ключевых игроков. Выбор основан не на рекламных обещаниях, а на их реальной способности генерировать осмысленные вопросы, понимать контекст и предлагать вариативность. Забудьте о десятках мелких сервисов-однодневок; вся их “магия” обычно работает на одной из этих базовых моделей.

ChatGPT

Это, можно сказать, “патриарх” общедоступных больших языковых моделей. Его известность абсолютно заслуженна. Принцип его работы для создания тестов заключается в глубоком понимании человеческого языка и умении имитировать самые разные стили мышления. Он способен не просто генерировать вопросы по тексту, а вживаться в роль, например, дотошного экзаменатора или креативного методиста.

Почему он в топе: его универсальность не имеет себе равных. Он может работать практически с любой темой, от квантовой физики до истории древнего мира, сохраняя при этом адекватный уровень компетентности. Огромный объем данных, на которых он обучался, позволяет ему находить неочевидные связи и формулировать вопросы, которые заставляют думать.

Полезные возможности для создания тестов:

• Генерация дистракторов: Способен создавать правдоподобные, но неверные варианты ответов, что является одной из самых сложных задач при ручном составлении тестов.
• Контекстное понимание: Может создавать вопросы на основе большого отрывка текста, точно улавливая ключевые идеи и детали.
• Гибкость ролей: Можно задать ему роль, например: “Ты — строгий преподаватель по сопромату. Создай 5 вопросов для студентов 3 курса, чтобы проверить их глубокое понимание темы, а не зазубренные формулы”.

YandexGPT

Отечественная разработка, которая изначально была заточена под реалии и нюансы русского языка. Это не просто перевод англоязычной модели, а фундаментально иной подход, основанный на огромном массиве русскоязычных текстов. Принцип его работы — глубокая интеграция с культурным и информационным полем России.

Почему он в топе: для задач, связанных с российской историей, литературой, законодательством или любыми другими локальными темами, он часто показывает результаты на порядок выше, чем его международные аналоги. Он понимает контекст, который для других моделей является “слепым пятном”. Конечно, иногда он бывает излишне “патриотичен” в ответах, но это уже детали.

Полезные возможности для создания тестов:

• Локальный контекст: Идеален для создания тестов по русской литературе, истории России, географии, праву. Он знает, кто такие Чацкий и Печорин, и не спутает их.
• Языковые нюансы: Отлично справляется с заданиями на синонимы, антонимы, паронимы и другие тонкости русского языка.
• Адаптация под образовательные стандарты: Понимает специфику запросов, связанных с ЕГЭ, ОГЭ и другими отечественными системами оценки.

GigaChat

Еще один мощный игрок на российском поле, который изначально ориентировался не только на широкую аудиторию, но и на корпоративный сектор. Его архитектура предполагает более структурированный и формализованный подход к генерации информации. Он хорош там, где требуется не столько креативность, сколько точность и следование определенным правилам.

Почему он в топе: Он отлично подходит для создания больших банков вопросов для корпоративного обучения, аттестаций и сертификаций. Его способность работать в более формальном стиле и генерировать однотипные, но вариативные задания — его главный козырь.

Полезные возможности для создания тестов:

• Структурированная генерация: Может создавать большие объемы вопросов по заданному шаблону, что идеально для формирования тестовых баз.
• Мультимодальность: Способность анализировать изображения позволяет создавать задания вида “Опишите процесс, изображенный на схеме” или “Какой элемент на чертеже указан неверно?”.
• Работа с формальными документами: Может эффективно генерировать тесты на основе инструкций, регламентов и технических спецификаций.

Gemini

Этот продукт от Google с самого начала позиционировался как “мультимодальный” по своей природе. Это означает, что для него работа с текстом, изображениями и кодом является единым процессом. Его принцип — синтез информации из разных источников для получения ответа. Это открывает совершенно новые горизонты в создании тестов.

Почему он в топе: Его способность понимать и анализировать визуальную информацию делает его незаменимым для технических и естественно-научных дисциплин. Он может создать тест по диаграмме электрической цепи, графику функции или анатомическому рисунку.

Полезные возможности для создания тестов:

• Вопросы по изображениям: Загрузите схему устройства и попросите составить тест на знание его компонентов. Это уровень, недостижимый для чисто текстовых моделей.
• Анализ данных и графиков: Может генерировать вопросы, требующие интерпретации данных, представленных в виде графиков или таблиц.
• Факт-чекинг: Имеет встроенные механизмы проверки информации по сети, что снижает (хотя и не убирает полностью) риск “галлюцинаций” и фактических ошибок.

Claude

Эта модель выделяется своим “вдумчивым” подходом. Ее главное преимущество — способность работать с очень большими объемами текста. Если вам нужно сделать тест по 300-страничному юридическому документу или научной монографии, Claude — ваш выбор. Его архитектура построена на принципах “конституционного ИИ”, что делает его ответы более взвешенными и менее склонными к генерации вредного или предвзятого контента.

Почему он в топе: Для задач, требующих глубокого анализа и синтеза информации из длинных источников, он превосходит многих конкурентов. Он не просто “пробегает” по тексту, а пытается выстроить его внутреннюю логику.

Полезные возможности для создания тестов:

• Работа с большими документами: Может “прочитать” целый учебник или годовой отчет и составить по нему исчерпывающий тест.
• Создание каверзных вопросов на понимание: Особенно хорош в формулировании вопросов, которые проверяют не знание отдельных фактов, а понимание общей концепции и взаимосвязей.
• Снижение предвзятости: Встроенные этические рамки помогают создавать более нейтральные и объективные вопросы, что критически важно для аттестации.

Llama

Это семейство моделей с открытым исходным кодом. Для конечного пользователя это может звучать сложно, но на практике это означает главное — гибкость. Llama — это не готовый продукт, а скорее “движок”, который специалисты могут дообучить (fine-tune) под свои специфические задачи.

Почему он в топе: Потенциал кастомизации. Представьте, что вы можете дообучить модель на всех внутренних инструкциях вашей компании или на учебниках по узкоспециализированной дисциплине. Качество тестов, сгенерированных такой моделью, будет на порядок выше, чем у универсальных аналогов. Это уже не просто помощник, а полноценный цифровой эксперт в вашей области.

Полезные возможности для создания тестов:

• Тонкая настройка (Fine-tuning): Возможность создать собственную, узкоспециализированную модель для генерации тестов, которая будет знать вашу предметную область досконально.
• Локальное развертывание: Модели с открытым кодом можно развернуть на собственных серверах, что обеспечивает максимальный уровень конфиденциальности данных. Это критично для многих корпораций.
• Контроль и адаптивность: Вы получаете больше контроля над процессом генерации и можете адаптировать модель под конкретные требования к стилю и сложности вопросов.

Сравнительная таблица нейросетей для создания тестов

Чтобы систематизировать все вышесказанное, взглянем на сводную таблицу. Она поможет быстро выбрать инструмент под конкретную задачу, отбросив маркетинговую шелуху.

Критерий	ChatGPT	YandexGPT	GigaChat	Gemini	Claude	Llama
Качество генерации (общие темы)	Очень высокое	Высокое	Высокое	Очень высокое	Очень высокое	Среднее (требует дообучения)
Работа с русским языком и локальным контекстом	Хорошее	Отличное	Отличное	Хорошее	Хорошее	Зависит от базовой модели
Способность работать с большими объемами текста	Средняя	Средняя	Средняя	Высокая	Отличная	Высокая (зависит от версии)
Мультимодальные возможности (изображения, схемы)	Есть (но не основная функция)	Ограниченные	Есть	Отличные (встроены в ядро)	Ограниченные	Возможны (через доп. модули)
Гибкость и возможности кастомизации	Низкая	Низкая	Низкая	Низкая	Низкая	Очень высокая (открытый код)
Генерация нетривиальных и творческих заданий	Очень высокая	Высокая	Средняя	Высокая	Высокая	Средняя
Склонность к “галлюцинациям” (вымыслу)	Средняя	Средняя	Ниже среднего	Низкая (благодаря факт-чекингу)	Низкая	Высокая (без дообучения)
Лучший сценарий использования	Универсальный помощник, креативные задачи, мозговой штурм.	Тесты по гуманитарным дисциплинам для русскоязычной аудитории.	Корпоративное обучение, создание больших банков вопросов.	Технические и научные тесты с использованием схем и графиков.	Тесты по объемным документам (юриспруденция, наука).	Создание узкоспециализированных систем оценки под ключ.

29 способов применения ИИ для создания тестовых материалов

Просто попросить нейросеть “написать тест” — это как использовать микроскоп для забивания гвоздей. Возможно, но крайне неэффективно. Настоящая сила раскрывается в конкретных и продуманных сценариях применения. Ниже приведены 29 способов, от самых базовых до весьма изощренных, которые превратят вашу работу с тестами в управляемый и эффективный процесс.

Основы генерации вопросов

Это базовый уровень, с которого все начинают. Но даже здесь есть свои нюансы.

1. Вопросы с выбором одного правильного ответа (Multiple Choice). Самый очевидный сценарий. Пример промпта: “На основе следующего текста о фотосинтезе создай 5 вопросов с 4 вариантами ответа, где только один правильный”.
2. Вопросы “Верно/Неверно” (True/False). Хороши для быстрой проверки знания фактов. Пример: “Сгенерируй 10 утверждений по биографии Ломоносова. 5 из них должны быть верными, 5 — ложными”.
3. Открытые вопросы. Проверяют не только знание, но и умение формулировать мысль. Пример: “Сформулируй 3 открытых вопроса, которые заставят студента порассуждать о причинах падения Римской империи”.
4. Задания на заполнение пропусков. Эффективны для проверки знания терминологии или ключевых дат. Пример: “Возьми этот абзац о строении клетки и преврати его в текст с 5 пропусками на месте ключевых терминов”.
5. Генерация дистракторов (неверных ответов). Критически важная задача. Вы даете ИИ правильный ответ и просите придумать 3-4 убедительных, но ложных варианта. Пример: “Правильный ответ: ‘Александр II’. Придумай 3 неверных варианта ответа на вопрос ‘Кто отменил крепостное право в России?’, которые могли бы сбить с толку невнимательного ученика”.

Продвинутая генерация и работа с контекстом

Здесь мы заставляем ИИ думать глубже и работать с более сложными форматами.

6. Создание ситуационных задач (кейсов). ИИ описывает гипотетическую ситуацию и просит найти решение. Идеально для проверки практических навыков. Пример: “Придумай кейс для менеджера по продажам: клиент жалуется на срыв сроков поставки. Какие 3 варианта действий есть у менеджера?”.
7. Тестирование по предоставленному тексту. Вы загружаете статью, параграф учебника или новость и просите сделать по ней тест. Это основа основ.
8. Вопросы по изображениям и схемам (для мультимодальных ИИ). Вы даете ИИ картинку и просите составить вопросы по ней. Пример: “Вот схема производственного цикла. Спроси, какой этап является ‘узким местом’ и почему”.
9. Задания на установление соответствия. Генерация двух списков (например, термины и их определения), которые нужно сопоставить. Пример: “Создай задание на сопоставление 5 русских писателей и их ключевых произведений”.
10. Задания на определение последовательности. Проверка знания процессов и алгоритмов. Пример: “Перечисли этапы оказания первой помощи при ожоге в случайном порядке и попроси расположить их правильно”.

Структура теста и вариативность

Этот блок посвящен управлению тестом как единым целым.

11. Создание нескольких вариантов одного теста. Вы просите ИИ взять готовый тест и сгенерировать его аналог с другими формулировками или другими числовыми данными. Незаменимо для предотвращения списывания.
12. Регулировка уровня сложности. Вы можете попросить ИИ сделать существующий вопрос проще или сложнее. Пример: “Возьми этот вопрос для 11 класса и упрости его так, чтобы на него мог ответить ученик 8 класса”.
13. Генерация теста заданной длины. Указание точного количества вопросов. Пример: “Мне нужен тест из 25 вопросов по теме ‘Вторая мировая война'”.
14. Разработка сценария для адаптивного теста. Более сложная задача: ИИ генерирует “дерево” вопросов, где следующий вопрос зависит от правильности ответа на предыдущий.
15. Комбинирование разных типов вопросов. Создание комплексного теста, включающего multiple choice, открытые вопросы и задания на сопоставление.

Адаптация и улучшение контента

Работа с уже существующими материалами, их переработка и улучшение.

16. Перефразирование вопросов. Помогает создать уникальные тесты и избежать обвинений в плагиате, если вы используете чужие наработки как основу.
17. Упрощение сложных формулировок. Полезно при адаптации материалов для аудитории с другим уровнем подготовки или для неносителей языка.
18. Усложнение и углубление вопросов. Превращение поверхностных вопросов в задания, требующие анализа и синтеза информации.
19. Перевод тестов с культурной адаптацией. ИИ не просто переводит текст, но и может заменить культурные реалии на более понятные для другой аудитории. Пример: заменить вопрос про “рубль” на “доллар” или “евро”.
20. Выявление потенциальной предвзятости в вопросах. Вы можете дать ИИ тест и попросить проанализировать его на предмет двусмысленности, культурной или гендерной предвзятости.

Задачи за гранью простого тестирования

Использование ИИ для создания сопутствующих оценочных материалов.

21. Генерация ключей и развернутых ответов. ИИ не только составляет вопросы, но и дает правильные ответы с подробным объяснением, почему они верные.
22. Создание критериев оценки (рубрик) для открытых вопросов. Очень полезная функция: вы просите ИИ разработать шкалу оценки для эссе или развернутого ответа. Пример: “Создай рубрику для оценки эссе: 5 баллов за полноту раскрытия темы, 3 балла за структуру…”
23. Генерация кратких конспектов для подготовки к тесту. ИИ может взять большой объем материала и сделать из него сжатую выжимку для повторения.
24. Разработка практических заданий. Вместо теоретических вопросов — задания, требующие реальных действий. Пример для программиста: “Напиши код, который сортирует массив пузырьком”.
25. Создание сценариев для ролевых игр. Оценка коммуникативных навыков или навыков ведения переговоров.

Креативные и нишевые применения

Для тех, кто хочет выжать из технологии максимум.

26. Создание геймифицированных викторин. Просьба сформулировать вопросы в виде загадок, ребусов или части детективной истории.
27. Тесты для оценки “гибких навыков” (soft skills). Через ситуационные задачи ИИ помогает оценить критическое мышление, креативность, умение работать в команде.
28. Разработка диагностических тестов. Цель таких тестов — не поставить оценку, а выявить пробелы в знаниях для дальнейшего их устранения.
29. Генерация вопросов в стиле конкретной личности. Пример: “Придумай 3 вопроса о политике, как если бы их задавал Владимир Жириновский”. Это забавно, но иногда полезно для вовлечения.

Продвинутые фишки и идеи для работы с ИИ-тестами

Освоив базовые и продвинутые методы, можно переходить на уровень, где ИИ становится не просто исполнителем, а настоящим творческим партнером. Это идеи для тех, кто понимает, что промпт — это не команда, а начало диалога.

Фишка 1: Метод “обратной декомпозиции”

Обычно мы идем от материала к вопросу. Этот метод переворачивает процесс. Вы начинаете с желаемого результата или сложного вывода, а затем просите ИИ создать вопрос и сценарий, который к этому выводу приведет. Это заставляет проверять не запоминание, а логику и способность анализировать.

Как это работает: “Вот ключевой вывод: ‘Повышение учетной ставки Центробанка приводит к удорожанию кредитов и замедлению инфляции’. Создай ситуационную задачу для студента-экономиста, в которой он, проанализировав предложенные данные (инфляция 15%, ставка 7%), должен прийти к этому выводу как к единственно верному решению”.

Фишка 2: Цепочки промптов для создания оценочных систем

Вместо одного гигантского промпта используется серия последовательных запросов, где результат одного становится основой для другого. Это позволяет создавать не просто тест, а целую систему оценки.

• Шаг 1: “На основе этой главы учебника по управлению проектами выдели 5 ключевых учебных целей для студента”.
• Шаг 2: “На основе этих 5 целей создай спецификацию теста: 20% вопросов на знание терминологии, 50% на понимание процессов, 30% — решение кейсов”.
• Шаг 3: “Теперь, согласно этой спецификации, сгенерируй 15 вопросов”.
• Шаг 4: “Для открытых вопросов из этого теста создай детальные критерии оценки”.

Фишка 3: Использование “ролей” для генерации идеальных дистракторов

Создание правдоподобных неверных ответов — это искусство. Можно поручить ИИ не просто “придумать неверный ответ”, а сыграть определенную роль.

Пример ролей:

• “Ты — студент, который все перепутал”. Он будет генерировать ответы, основанные на частых заблуждениях.
• “Ты — студент, который знает тему поверхностно”. Его ответы будут частично верными, но неполными или неточными.
• “Ты — эксперт, который ищет подвох”. Он создаст варианты, которые выглядят очень убедительно, но содержат тонкую фактическую ошибку.

Фишка 4: “Стресс-тестирование” вопросов с помощью ИИ-оппонента

Любой сгенерированный вопрос нуждается в проверке. Лучший способ — отдать его на “растерзание” другой нейросети (или даже другой сессии той же самой).

Как это работает: Вы даете ИИ сгенерированный вопрос и просите выступить в роли придирчивого студента или дотошного методиста. Промпт: “Проанализируй этот вопрос: ‘Сколько бит в килобайте?’. Найди в нем потенциальные двусмысленности, неточности или спорные моменты. (Например, имеется в виду килобайт (1000 байт) или кибибайт (1024 байт)?)”

Фишка 5: Тонкая настройка (Fine-tuning) на собственных данных

Это высший пилотаж, доступный в основном для моделей с открытым кодом вроде Llama. Вы берете базовую модель и “дообучаете” ее на своем собственном, уникальном наборе данных: внутренних регламентах компании, лекциях конкретного профессора, научных статьях по вашей теме. В результате вы получаете ИИ, который является экспертом именно в вашей, узкой области. Тесты, созданные им, будут обладать высочайшей релевантностью.

Фишка 6: Генерация мета-заданий

Это задания не на ответ, а на анализ самого вопроса. Такой подход развивает критическое мышление на порядок лучше, чем стандартное тестирование.

Примеры мета-заданий:

• “Вот вопрос из теста. Найди в нем три недостатка (двусмысленность, фактическая ошибка, нерелевантный дистрактор)”.
• “Улучши этот вопрос. Сделай его более точным и сложным для ответа”.
• “К этому вопросу даны 4 варианта ответа. Объясни логику, по которой был создан каждый из неверных вариантов”.

Типичные ошибки при использовании нейросетей для тестов

Энтузиазм от новых технологий часто приводит к наивным и опасным ошибкам. Важно помнить, что ИИ — это инструмент, а не всезнающий оракул. Вот грабли, на которые наступают чаще всего.

• Слепое доверие к фактам. Все большие языковые модели склонны к “галлюцинациям” — они могут уверенно генерировать вымышленные факты, даты и имена. Любой сгенерированный контент, особенно фактологический, требует обязательной проверки экспертом.
• Игнорирование контекста и уровня аудитории. Нейросеть не знает, для кого вы делаете тест — для пятиклассников или для аспирантов. Если не указать это явно в промпте, результат будет усредненным и бесполезным.
• Использование слишком простых промптов. Запрос “сделай тест по истории” даст мусор. Хороший промпт всегда конкретен: тема, количество вопросов, их типы, целевая аудитория, желаемый стиль.
• Отсутствие ручной проверки и редактирования. Ни один сгенерированный тест нельзя использовать “как есть”. Он всегда требует вычитки, стилистической правки и адаптации человеком-экспертом. ИИ — это заготовка, а не готовое блюдо.
• Создание однотипных и скучных тестов. Простейший путь — нагенерировать 100 вопросов multiple choice. Но ценность такого теста невысока. Чередование форматов, использование кейсов и творческих заданий делает оценку гораздо более объективной.
• Нарушение авторских прав. Если вы просите ИИ сделать тест по тексту, который защищен авторским правом, и потом используете этот тест в коммерческих целях, вы можете столкнуться с юридическими проблемами. Всегда следите за источником контента.

В конечном счете, нейросети для написания тестов — это мощнейший рычаг, который может либо многократно усилить вашу производительность, либо создать массу проблем. Все зависит от того, насколько глубоко вы понимаете принципы его работы, сильные и слабые стороны. ИИ не отменяет потребность в эксперте, но он может избавить эксперта от 90% рутинной работы, освободив время для действительно важных и творческих задач.

Искусственный интеллект не заменит хорошего преподавателя или методиста. Но он, без всякого сомнения, станет незаменимым инструментом в его арсенале. Тот, кто освоит этот инструмент сегодня, получит неоспоримое преимущество завтра. Тот, кто проигнорирует, рискует остаться в прошлом, вручную перебирая карточки с вопросами, пока другие создают комплексные оценочные системы за считанные минуты. Выбор, как всегда, за вами.