Відео: HTML Character Encoding (Вересень 2024)
Навколо фіналу я часто заздрю своїм друзям з наук та соціальних наук. Я підозрюю, що мої студенти відчувають подібне. У той час як курс статистики чи економіки може закінчуватися вирішальним іспитом з множинним вибором або короткою відповіддю, курси гуманітарних наук часто спираються на аргументовані нариси довгих форм. Настільки напружено, як це може бути студенту, щоб написати підсумковий документ, у сукупності ці документи є прямо важкими для оцінки, особливо всередині вузького вікна між фіналом та коли належні оцінки.
На жаль, є декілька електронних ярликів, доступних студентам та викладачам-гуманітаристикам. Такі сервіси, як Grammarly, можуть допомогти виявити граматичні помилки, а інші, як iParadigms Turnitin, можуть допомогти захистити від плагіату. Але не помиляйтеся: маркування граматики та визначення академічної чесності, як правило, є найменш оподатковуючими аспектами письмового оцінювання. Якщо мова йде про оцінку чіткості тези, організація абзацу або згуртованість аргументу, надання зворотного зв'язку із записом залишається впертим аналогом і трудомістким процесом.
WriteLab сподівається змінити це.
Дітейство Дональда МакКуаде, професора англійської мови в Каліфорнійському університеті, Берклі та його радника, Меттью Раміреса, WriteLab прагне створити "найдосконалішу платформу для письма у світі". Незалежно від того, чи заробляє вона подібну гіперболу, дискусійно, але веб-сайт та майбутні плагіни сумлінно намагаються автоматизувати деякі найпоширеніші відгуки щодо написання за допомогою ряду пропозицій, коментарів та запитань щодо перегляду. Я розмовляв із співзасновником та генеральним директором Раміресом про те, як працює WriteLab та що є для платформи.
Історія походження
Викладати курс письма першого курсу - це рахуватися з розривом між прагненнями та реальністю. Як і багато молодих викладачів, Рамірес намагався врівноважити своє бажання надавати учням детальний і змістовний зворотній зв'язок і необхідність регулярно створювати такі відгуки. Просто не представляється можливим витрачати 30 хвилин чи годину на кожен студентський твір, якщо вам доведеться щодня опрацьовувати десятки есе.
Рамірес зрозумів, що він залишає багато одних і тих же записок з одного паперу на інший. Він також зрозумів, що детальна розмітка не обов'язково відповідає інтересам студентів: Занадто багато зворотного зв’язку на високому рівні не було корисним («підлягає дії» за його словами), особливо з огляду на те, що студентам потрібно рухатись до майбутніх завдань.
Спираючись на його знання в галузі гуманітарних наук та обчислювальної лінгвістики, він почав співпрацювати з МакКуаде, щоб інкапсулювати деякі найпоширеніші відгуки про написання, використовуючи ряд алгоритмів. Ця робота, розпочата в грудні 2013 року, перетворилася на веб-сайт, який обробляє тексти та надає зворотній зв'язок через низку модулів, які стосуються фундаментальних аспектів письма - чіткості, ясності, логіки та граматики. Відгуки надходять у трьох формах: ревізії нижчого рівня, коментарі та питання вищого порядку.
Рамірес є першим, хто підкреслив, що жоден із цих відгуків не здатний або не повинен витіснити вихователя. Він також не уявляє WriteLab як інструмент оцінки. Натомість WriteLab призначений для того, щоб допомогти письменникам відточувати свою прозу, перш ніж подавати її вчителю, редактору чи колезі.
За WriteLab
З огляду на бідність існуючих електронних засобів письма, я хотів почути більше про те, як WriteLab був більш спритний, ніж, скажімо, граматична перевірка граматики Microsoft Word. Витонченість WriteLab пов'язана з використанням інструментів з відкритим кодом та створенням нових, фірмових.
Хоча WriteLab виглядає як один згуртований веб-сайт, він насправді є об'єднанням обробки природних мов, машинного розбору та алгоритмів. Там, де це можливо, Рамірес та його колеги використовували існуючі платформи з відкритим кодом; включаючи встановлення програмного забезпечення для обробки природних мов spaCy та використовувану Stanford CoreNLP для розбиття пропозицій і виявлення функцій. Однак, особливо коли мова зайшла про доопрацювання, їм довелося створити власну систему машинного перекладу для сканування написання тексту на ефективні та неефективні схеми. Для цього їм знадобився великий набір даних, який вони отримали через 20 000 активних користувачів, і аналізатор, який використовував би цей набір даних для створення змін. Рамірес порівнює вихід з Google Translate: WriteLab прагне перевести погану прозу в більш ефективну прозу.
Усі ці питання, коментарі та зміни фільтруються через ряд модулів. Рамірес та його колеги розпочали з побудови логічного аналізатора. Зрештою, логіка - це здоровий аргумент? -Викликає письмове занепокоєння. Однак незабаром вони виявили, що ви не можете проаналізувати логіку абзаців, якщо окремі речення не є зрозумілими. Отже, вони розробили чіткості аналізатор, який шукає зразки в письмовій формі студентів. Деякі зразки дискретно пов'язані з чіткістю; інші менше. Наприклад, одне поширене питання - це відсутність агентства (хто робить, що кому?), Хоча повторюваність, яка фільтрує модуль конкретності, також може унеможливити ясність.
На мій подив, Рамірес та його команда не працювали над граматикою значно пізніше, у відповідь на попит людей. Використовуючи відкритий код перевірки граматики LanguageTool, вони створили власний модуль граматики, який використовував систему коректури, але відключав певні аспекти LanguageTool, які не були належними точними. З часом WriteLab впорядкував зворотній зв'язок, розміщуючи деякі модулі (наприклад, згуртованість та узгодженість) та випереджаючи тип зворотного зв'язку (коментарі та зміни). Рамірес планує подальший аналіз коментарів, виходячи з того, пропонують вони переглянути чи спостереження.
Назустріч розподіленій зворотній зв’язку
WriteLab спочатку розроблявся у вищій школі для вищої освіти. Він був розроблений з урахуванням центрів письма: Рамірес та його команда уявляли студентів, які використовують WriteLab, щоб уточнити реферати між побаченнями для бронювання та відвідуванням репетиторів, щоб сесії репетиторів могли зосередитись на питаннях вищого рівня. (Запустивши центр письма, я вдячний за цей офлайн-підхід, враховуючи наявність платформ для репетиторів в Інтернеті.) WriteLab продовжить обслуговувати освітян, але Рамірес хоче, щоб платформа здобула загальнодоступне використання через нові плагіни.
Завдяки інтеграції з декількома системами управління навчанням, включаючи Blackboard, Instructure Canvas, Pearson eCollege, WriteLab надає письменникам доступ без другого входу. (Він також пропонує API, за допомогою якого установи можуть додавати коментарі WriteLab до іншого програмного забезпечення.) Наступним кроком є надання доступу авторам до коментарів, не виходячи з платформи, на якій вони пишуть.
У найближчі тижні WriteLab випустить плагін WordPress, який дозволить авторам отримувати доступ до зворотного зв’язку WriteLab в WordPress та без акаунта WriteLab. WriteLab працює над аналогічними плагінами для Google Docs, Microsoft Word та OneNote. Основні відгуки, отримані сьогодні на веб-сайті (безкоштовно протягом 30-денного пробного періоду), будуть доступні у вільному доступі за допомогою цих плагінів. Тим часом веб-сайт стягуватиме платні відгуки.
Хоча я скептично ставляться до так званих фріємних моделей, я вітаю цей більш розподілений підхід до зворотного зв'язку. Я підозрюю, що менше людей буде перевіряти правопис електронних листів, якщо їм доведеться копіювати та вставляти текст у текстовий процесор і з нього. Таким же чином, якщо ви могли сканувати текст на предмет ясності, чіткості, логіки та граматики, не відкриваючи іншу вкладку браузера, чому б вам це не зробити? Навіть якби плагін був недосконалим - а WriteLab вже ведеться незавершеною роботою - пропозиції заохочують вас подумати трохи більше про те, як ви формуєте свої ідеї, будь то укладений в електронному листі, публікації в блозі чи нарис. Я хочу бачити більше людей, які вивчають ремесло писемності. Тим часом я вітаю будь-який інструмент, який змушує людей ще трохи усвідомлювати публічну писемність.
