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title: "打造有吸引力的錯誤選項，提升選擇題品質"
description: "談如何在用 AI 出選擇題時，設計比正確答案更棘手的「好的錯誤選項」，以提高鑑別度。"
lang: "zh-Hant"
date: "2026-03-16T15:00:00.000Z"
updated: "2026-06-28T02:37:00.000Z"
tags: ["選擇題","誘答設計","試題製作","鑑別度"]
canonical: "https://flipsson.com/tw/blog/5Fmiz5tyBWsQ"
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# 打造有吸引力的錯誤選項，提升選擇題品質

選擇題的品質不取決於正確答案，而取決於錯誤選項。若只是對 AI 說「幫我出四選一」，往往只有正解像樣，==其餘選項則被填成誰都看得出是錯的陪襯==。這樣一來，就成了用猜的也能答對的題目。

## 好的錯誤選項具備的條件

有鑑別度的錯誤選項，會準確瞄準學生常見的誤解。你必須對 AI 提出以下要求。

- **以誤概念為基礎**：明確說「請把學生常犯的錯誤做成錯誤選項」。
- **看起來像樣**：具備與正解相近的長度與格式，讓人無法靠長度猜出正解。
- **只有一個明確的錯誤點**：每個錯誤選項都必須==能用一句話說明它為什麼錯==。含糊的話就會引發複選正解的爭議。

實際上，有位國中英語老師在出時態試題時，特別指名要「會被混淆現在完成式與過去式的學生選走的選項」，因而得到了無法靠單純背誦作答的題目。

## 出題後務必過濾的事

1. **檢查正解線索**：看題幹中有沒有暗示正解的字詞。
2. **確認互斥性**：檢查兩個選項是否可能同時成立的==複選正解可能性==。
3. **留意「以上皆是／皆非」選項**：「全部都對」「沒有正確答案」是 AI 會濫用的選項，要追問是否真有必要。
4. **撰寫錯誤選項解析**：一併為每個錯誤選項做出簡短解析，用於評分後的回饋。

> 好的試題能把懂的學生與不懂的學生分開。而造出那條分界線的，正是設計良好的錯誤選項。

## 出題後用資料打磨試題

出過一次並不代表結束。考完之後看學生的作答反應資料，試題的品質就會顯現出來。

- **確認答對率**：答對率在 95% 以上就沒有鑑別度，低於 20% 則可能是太難或有錯誤。合適的區間大致是 40% 到 80%。
- **分析錯誤選項的集中情形**：若學生集中選了某個錯誤選項，就是那個誤概念廣泛擴散的訊號。要在下一節課特別指出來。
- **高分群答對率逆轉**：程度好的學生反而錯得更多的試題，意味著==陷阱設得過頭，或是表述含糊==。
- **未作答比例**：沒有人答得出來的試題，很可能是題目指示本身就不明確。

實際上有位老師在考後整理答對率，把答對率 100% 的試題在下次考試提高難度，把高分群錯得更多的試題調整表述，逐年提升了==題庫的品質==。好的試題不會一次就完成，而是靠資料一點一點打磨出來的。

## 重點整理

選擇題的品質，來自瞄準誤概念、具吸引力的錯誤選項。向 AI 要求以常見錯誤為基礎的錯誤選項，並在出題後檢查正解線索、複選正解與解析，鑑別度就會大幅提升。考完之後，再用答對率與錯誤選項集中情形這類資料打磨試題，就能逐年累積出更好的題庫。建議從一個單元的試題開始，在誘答設計上多下功夫，減少用猜的也能答對的題目。即使是小量資料，只要持續累積，出題的手感就會明顯變得精準。