Automatiza la Creación de Preguntas de Examen desde Google Docs y Ahorra Horas
Crear manualmente diversas preguntas de examen (abiertas, de opción múltiple) a partir de materiales de estudio extensos es un proceso que consume mucho tiempo y esfuerzo para los educadores. Este flujo de trabajo aprovecha la IA con RAG para generar automáticamente preguntas abiertas y de opción múltiple de alta calidad y completas desde Google Docs, reduciendo drásticamente el tiempo de preparación.
Documentation
Automatiza la Creación de Preguntas de Examen desde Google Docs
Este flujo de trabajo de n8n revoluciona la creación de evaluaciones al automatizar la generación de preguntas tanto abiertas como de opción múltiple directamente desde el contenido de tus Google Docs. Diseñado para educadores y creadores de contenido, integra modelos de lenguaje IA y bases de datos vectoriales para producir materiales de examen relevantes y de alta calidad de manera eficiente.
Características Clave
- Extrae automáticamente contenido de Google Docs para su análisis.
- Genera 10 preguntas abiertas que fomentan el pensamiento crítico.
- Crea 10 preguntas de opción múltiple con una respuesta correcta y tres distractores plausibles.
- Utiliza la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con Qdrant para garantizar precisión factual en las respuestas y opciones.
- Almacena todas las preguntas y respuestas generadas de manera ordenada en Google Sheets para facilitar la revisión y distribución.
- Utiliza Google Gemini y OpenAI para procesamiento avanzado del lenguaje natural y embeddings.
Cómo Funciona
El flujo de trabajo comienza extrayendo el contenido de un Google Doc especificado y convirtiéndolo en un formato markdown limpio. Este texto procesado se divide en fragmentos, se integra mediante OpenAI y se almacena en una base de datos vectorial Qdrant, creando una base de conocimiento buscable. Luego, dos cadenas paralelas impulsadas por IA se activan. La primera cadena utiliza Google Gemini para generar 10 preguntas abiertas basadas en el documento. Cada pregunta se pasa luego a una cadena RAG que consulta la base de datos Qdrant para formular una respuesta precisa, la cual se registra en una hoja de Google. Simultáneamente, una segunda cadena genera 10 preguntas de opción múltiple. Para cada pregunta, un agente IA utiliza la herramienta RAG para identificar la respuesta correcta e inventar tres distractores plausibles e incorrectos. Estas preguntas estructuradas, incluyendo la respuesta correcta, se guardan en una hoja separada dentro de la misma hoja de cálculo de Google. Esto asegura una producción robusta y fundamentada en hechos para todas tus necesidades de evaluación.