Soruları Yapay Zekâ Hazırlasın: Hatasız Bir Sınav İçin Doğru Prompt Nasıl Yazılır?

Bir akademisyenin sınav sorusu hazırlatması için prompt tekniği olarak yalnızca Role Prompting ya da Chain of Thought seçilmesi yetersiz gelecektir. En iyi sonuç, Constraint + Contextual + Role + Multi-step + Reflection Prompting bileşiminden oluşan yapılandırılmış bir “sınav üretim promptu” dur.

Bunun nedeni sınav sorusu üretmenin yalnızca “10 soru yaz” görevi olmamasıdır. İyi bir sınavın ders içeriğine bağlı, öğrenme çıktılarıyla uyumlu, hedef bilişsel düzeyde, uygun güçlükte, tek doğru cevaplı ve hatasız olması gerekir.

Örneğin çoktan seçmeli bir sınav için şu yapı oldukça etkilidir:

Sınav Hazırlama Promptu

ROL
Ölçme ve değerlendirme konusunda uzman, üniversite düzeyinde ders veren
deneyimli bir öğretim elemanı gibi çalış.

KAYNAK SINIRI
Soruları yalnızca yüklediğim ders notlarından üret.
Kaynakta bulunmayan bilgileri soru veya seçeneklere ekleme.

GÖREV
Yüklediğim ders materyallerini inceleyerek 20 soruluk,
4 seçenekli çoktan seçmeli bir sınav hazırla.

ÖLÇME HEDEFLERİ
Sorular yalnızca bilgi hatırlamayı değil;
kavrama, uygulama ve analiz becerilerini de ölçsün.

Bloom taksonomisine göre dağılım:
%20 Hatırlama
%30 Anlama
%30 Uygulama
%20 Analiz

ZORLUK DAĞILIMI
%20 kolay
%50 orta
%30 zor

SORU YAZIM KURALLARI
1. Her sorunun yalnızca bir doğru cevabı olsun.
2. Çeldiriciler makul ve birbirine yakın güçte olsun.
3. Doğru cevap, seçenek uzunluğundan veya dilinden anlaşılmasın.
4. “Hepsi” ve “hiçbiri” seçeneklerini kullanma.
5. Gereksiz olumsuz soru köklerinden kaçın.
6. Aynı bilgiyi farklı sorularda tekrar ölçme.
7. Sorular birbirlerinin cevaplarını ele vermesin.
8. Salt ezber yerine mümkün olduğunca yorumlama ve uygulamayı ölç.
9. Kaynak materyalde açıkça bulunmayan bilgileri kullanma.
10. Her soruyu ilgili öğrenme çıktısıyla eşleştir.

CEVAP ANAHTARI
A, B, C ve D doğru cevaplarını sınav genelinde dengeli dağıt.
Aynı seçenek art arda üç kez doğru cevap olmasın.

KALİTE KONTROLÜ
Soruları oluşturduktan sonra sınavı ikinci kez incele.

Her soru için şu kontrolleri yap:
- Birden fazla doğru cevap var mı?
- Doğru cevap tartışmalı mı?
- Çeldiricilerden biri de doğru kabul edilebilir mi?
- Soru kökü belirsiz mi?
- Cevap ders materyalinden doğrulanabiliyor mu?
- Öğrenme çıktısıyla eşleşiyor mu?
- Belirlenen bilişsel düzeye gerçekten uygun mu?

Sorun tespit ettiğin soruları düzelt.

ÇIKTI
Önce nihai sınavı ver.
Ardından ayrı bir tabloda:

Soru No | Doğru Cevap | Öğrenme Çıktısı | Bloom Düzeyi | Zorluk

bilgilerini göster.

Buradaki kritik nokta Reflection aşamasıdır. Akademisyen sadece “20 tane zor soru hazırla” dediğinde model gayet iyi görünen fakat çift doğru cevaplı, ders kapsamı dışında, yapay biçimde zorlaştırılmış veya öğrenme çıktısıyla ilgisiz sorular oluşturabilir. Daha da güçlü bir yöntem, akademisyenin yapay zekâya üç şeyi birlikte yüklemesidir: ders notu + öğrenme çıktıları + daha önce hazırladığı bir sınav. Böylece eski sınav, yeni sınavın içeriğinin kaynağı olmak için değil, akademisyenin soru yazma biçimini ve güçlük anlayışını örneklemek için kullanılabilir.

Bu durumda yukarıdaki prompta şu bölüm eklenebilir:

SORU TARZI REFERANSI

Yüklediğim önceki sınavı içerik kaynağı olarak kullanma.
Bu sınavı yalnızca benim soru yazma tarzımı analiz etmek için kullan.

Şu özellikleri belirle:
- soru köklerinin yapısı,
- ortalama soru uzunluğu,
- çeldirici oluşturma biçimi,
- kavramsal/uygulamalı soru oranı,
- güçlük düzeyi,
- kullandığım soru kalıpları.

Yeni soruları ders notundan üret; ancak mümkün olduğunca bu soru
yazım karakteristiğini koru.

Akademisyenler için asıl güçlü formül şudur:

Ders materyali + Öğrenme çıktıları + Eski sınav → Role + Context + Constraints + Multi-step + Reflection → Yeni sınav + cevap anahtarı + ÖÇ/Bloom eşleştirmesi + kalite kontrolü

Bu, tek başına “Chain of Thought Prompting” olarak adlandırılmaz. Daha doğru terminolojiyle yapılandırılmış, kısıt-temelli ve öz-değerlendirmeli çok aşamalı prompting yaklaşımıdır.