An Algorithm for Generating Gap-Fill Multiple Choice Questions of an Expert System

This research is aimed to propose an artificial intelligence algorithm comprising an ontology-based design, text mining, and natural language processing for automatically generating gap-fill multiple choice questions (MCQs). The simulation of this research demonstrated an application of the algorithm in generating gap-fill MCQs about software testing. The simulation results revealed that by using 103 online documents as inputs, the algorithm could automatically produce more than 16 thousand valid gap-fill MCQs covering a variety of topics in the software testing domain. Finally, in the discussion section of this paper we suggest how the proposed algorithm should be applied to produce gap-fill MCQs being collected in a question pool used by a knowledge expert system

AUTOMATIC GENERATE QUESTION UNTUK SHORT-ANSWER-QUESTION DI READING COMPREHENSION IELTS MENGGUNAKAN METODE NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR

International English Language Testing System (IELTS) adalah salah satu tes evaluasi kemampuan berbahasa inggris, selain TOEFL dan TOEIC. Cotton (2001), berpendapat bahwa dalam pembuatan soal dapat menghabiskan lebih dari 50% dari jam waktunya untuk memikirkan satu buah set soal, oleh karena itu tentu dalam pembuatan soal IELTS ini membutuhkan waktu yang tidak sedikit dalam memikirkan kalimat pertanyaan dan jawabannya. Karena masalah ini, penelitian mengenai automatic question generation dilakukan dengan harapan dapat digunakan sebagai tools untuk menghasilkan kalimat pertanyaan dan jawabannya, sehingga dapat menghemat waktu dalam memikirkan pertanyaan dan jawabannya, akan tetapi soal yang dihasilkan difokuskan pada jenis soal short answer question di reading comprehension, karena untuk penelitian jenis soal lain membutuhkan metode penelitian yang berbeda. Soal-soal yang dihasilkan menggunakan sumber artikel dari berita dengan grammar yang terpercaya seperti CNN dan BBC. Juga dalam penelitian ini mengumpulkan kumpulan soal IELTS dengan jenis soal short answer question di bagian reading comprehension, kumpulan soal ini yang akan digunakan dalam penelitian untuk membandingkan kelayakan dengan data uji, yang menjadi kandidat soal. Sumber yang digunakan dalam penelitian untuk mengumpulkan soal-soal yang menjadi data latih berasal dari ebook dan website. Tahapan dari penelitian ini secara garis besar yaitu ekstraksi kalimat sederhana, klasifikasi soal, generate kalimat soal, dan yang terakhir membandingkan kandidat soal dengan data latih untuk menentukan kelayakan. Hasil dari evaluasi yang dilakukan adalah untuk parameter Grammatical Correctness menghasilkan persentase sebesar 59,52%, untuk parameter Answer Existence menghasilkan 95,24%, sedangkan untuk parameter Difficulty Index menghasilkan presentase sebesar 34,92%. Sehingga untuk rata-rata yang dihasilkan sebesar 63,23%