איכות החידון תלויה ישירות באיכות חומר המקור. כמה דקות הכנה לפני ההעלאה יכולות לעשות את ההבדל בין שאלות כלליות וחזרתיות לבין שאלות מדויקות וחדות.
הבינה המלאכותית מפיקה משמעות מפסקאות, כותרות ורשימות נקודות. מסמכים עם מבנה הגיוני — סעיפים ממוספרים, כותרות, פסקאות קצרות — מייצרים שאלות טובות יותר. יש להימנע מפריסות טקסט צפופות ועמודות דקורטיביות שמקשות על זרימת הקריאה.
עמודי שער, תוכן עניינים, ביבליוגרפיות, משפטי סיכום חוזרים וכותרות עליונות/תחתונות מוסיפים רעש. גזור אותם לפני ההעלאה.
תמונה לטקסט לא תמיד מניבה תוצאות איכותיות, על כן החלטנו לא לתמוך בתמונות. חלץ את הטקסט מהתמונה לקבלת תוצאות מדויקות
Quiz Master מעבד מסמכים בנתחים. קבצים ארוכים מאוד (100+ עמודים) עלולים לייצר שאלות המוטות לכיוון ההתחלה. לכיסוי מיטבי, פצל את המסמך לחלקים לוגיים (פרקים, נושאים) וצור חידון נפרד לכל חלק.
בקשת 40 שאלות ממסמך של 2 עמודים תאלץ את הבינה המלאכותית לחזור על עצמה. כלל אצבע טוב הוא 1–3 שאלות לכל פסקה משמעותית. השתמש במחוון מספר השאלות כדי לשמור על טווח זה.
אם המסמך שלך בעברית, הגדר את שפת הפלט לעברית לפני היצירה. הבינה המלאכותית תייצר שאלות ותשובות בשפה הנבחרת, גם אם מסמך המקור מכיל שפות מעורבות.
"קל" מייצר שאלות על עובדות בסיסיות. "קשה" מייצר שאלות הסקה וניתוח. התאם את הרמה לקהל שלך — מסמך הדרכה לרמת מתחיל לא צריך שאלות הסקה קשות.
במקום לנחש כמה שאלות לבקש, הפעל את מתג הזיהוי האוטומטי בטופס היצירה. Quiz Master משתמש ב-AI לחילוץ כל מושג סמנטי במסמך ומגדיר שאלה אחת בדיוק לכל מושג. לפני האישור תראה את מספר המושגים ואת עלות היצירה. הניתוח עולה קרדיט אחד לכל קובץ שהועלה, והתוצאה נשמרת ב'הבוחנים שלי' כך שתוכל ליצור מאוחר יותר ללא צורך בהעלאה חוזרת.
הבינה המלאכותית קוראת את המסמך כדי לזהות מושגים נבדלים — רעיונות, עובדות, הגדרות וקשרים. מסמכים עם מבנה הגיוני (סעיפים ממוספרים, פסקאות קצרות, כותרות ברורות) מאפשרים לחלץ מושגים מדויקים ומוגדרים היטב, מה שמוביל לשאלות חדות ומגוונות יותר. טקסט צפוף וללא מבנה גורם למושגים להתמזג ומפחית את איכות השאלות. טבלאות ורשימות תבליטים יעילות במיוחד כי כל שורה או פריט ממפה בבירור למושג אחד.