Beyond the Textual: Generating Coherent Visual Options for MCQs

📄 arXiv: 2508.18772v1 📥 PDF

作者: Wanqiang Wang, Longzhu He, Wei Zheng

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-08-26

备注: EMNLP 2025

💡 一句话要点

提出跨模态选项合成框架以生成视觉选项的多项选择题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多项选择题 视觉选项 跨模态学习 教育技术 生成模型 内容区分 多模态推理

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中于文本选项的生成，忽视了视觉选项，导致多项选择题的多样性不足。
  2. 提出的跨模态选项合成框架结合了多模态思维链推理和增强检索生成，旨在生成高质量的视觉选项。
  3. 实验结果显示，CmOS在内容区分和选项生成方面的表现优于现有方法，具有更好的适应性和效果。

📝 摘要（中文）

多项选择题（MCQs）在教育中促进深度思考和知识整合方面发挥着重要作用。然而，现有研究主要集中于生成文本选项，忽视了视觉选项的生成。此外，生成高质量的干扰项仍然是一个主要挑战，手动创作的成本高且可扩展性有限。为了解决这些问题，本文提出了一种跨模态选项合成（CmOS）框架，用于生成带有视觉选项的教育MCQs。该框架整合了多模态思维链（MCoT）推理过程和增强检索生成（RAG），以生成语义上合理且视觉上相似的答案和干扰项。同时，它还包括一个区分模块，以识别适合视觉选项的内容。实验结果表明，CmOS在内容区分、问题生成和视觉选项生成方面优于现有方法，适用于各种学科和教育水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多项选择题生成方法中缺乏视觉选项的问题，同时应对手动创作高质量干扰项的高成本和低可扩展性。

核心思路：论文提出的跨模态选项合成框架（CmOS）通过结合多模态思维链推理和增强检索生成，生成语义合理且视觉相似的答案和干扰项，从而丰富多项选择题的选项类型。

技术框架：CmOS框架主要包括三个模块：多模态思维链推理模块、增强检索生成模块和内容区分模块。多模态思维链推理负责生成问题和选项的语义理解，增强检索生成则用于从已有知识库中提取相关信息，内容区分模块用于识别适合视觉选项的内容。

关键创新：CmOS的主要创新在于引入了视觉选项生成的概念，并通过跨模态推理和检索增强生成的结合，显著提高了选项的多样性和质量。这一方法与传统的仅依赖文本生成的方法本质上不同。

关键设计：在技术细节方面，CmOS采用了特定的损失函数来优化生成的选项质量，并设计了适应不同学科和教育水平的网络结构，以确保生成结果的广泛适用性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，CmOS在内容区分、问题生成和视觉选项生成方面的表现优于现有方法，具体提升幅度在不同学科和教育水平上均显著，尤其在视觉选项生成的准确性和多样性上有明显改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、在线学习平台和智能教育系统。通过生成带有视觉选项的多项选择题，能够提高学习者的参与度和学习效果，促进知识的深度理解与整合。未来，该框架可扩展到其他教育评估工具和智能辅导系统中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Multiple-choice questions (MCQs) play a crucial role in fostering deep thinking and knowledge integration in education. However, previous research has primarily focused on generating MCQs with textual options, but it largely overlooks the visual options. Moreover, generating high-quality distractors remains a major challenge due to the high cost and limited scalability of manual authoring. To tackle these problems, we propose a Cross-modal Options Synthesis (CmOS), a novel framework for generating educational MCQs with visual options. Our framework integrates Multimodal Chain-of-Thought (MCoT) reasoning process and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to produce semantically plausible and visually similar answer and distractors. It also includes a discrimination module to identify content suitable for visual options. Experimental results on test tasks demonstrate the superiority of CmOS in content discrimination, question generation and visual option generation over existing methods across various subjects and educational levels.