writelab สามารถทำให้คุณเป็นนักเขียนที่ดีขึ้นได้หรือไม่ | วิลเลียมเฟนตัน

รอบชิงชนะเลิศฉันมักจะอิจฉาเพื่อน ๆ ในสาขาวิทยาศาสตร์และสังคมศาสตร์ ฉันสงสัยว่านักเรียนของฉันรู้สึกคล้ายกัน ในขณะที่สถิติหรือหลักสูตรเศรษฐศาสตร์อาจจบลงด้วยการสอบแบบปรนัยหรือการตอบคำถามสั้น ๆ แต่หลักสูตรด้านมนุษยศาสตร์มักจะอาศัยบทความเรียงความโต้แย้งแบบยาว ในฐานะที่เป็นพลังอย่างมีประสิทธิผลในขณะที่มันอาจจะเป็นสำหรับนักเรียนที่จะเขียนกระดาษขั้นสุดท้ายในการรวมเอกสารเหล่านั้นเป็นเรื่องยากที่จะเป็นเกรดโดยเฉพาะอย่างยิ่งในหน้าต่างแคบ ๆ ระหว่างรอบรองชนะเลิศและเมื่อถึงกำหนดเกรด

แม้จะมีการแพร่กระจายของทุกสิ่ง edtech เครื่องมืออิเล็กทรอนิกส์ไม่กี่คนที่คิดด้วยความซับซ้อนและความบังเอิญในการเขียน ท้ายที่สุดพจน์เสียงและรูปแบบขึ้นอยู่กับว่าที่ไหนที่ไหนและใครที่คุณเขียน สิ่งที่ใช้ได้กับวารสารทางวิชาการอาจไม่ทำงานสำหรับคอลัมน์ PCMag.com

น่าเสียดายที่มีทางลัดอิเล็กทรอนิคส์บางอย่างสำหรับนักศึกษาและนักการศึกษาด้านมนุษยศาสตร์ บริการต่าง ๆ เช่น Grammarly สามารถช่วยระบุข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์และอื่น ๆ เช่น iParadigms Turnitin สามารถช่วยป้องกันการลอกเลียนแบบ แต่อย่าทำผิด: ทำเครื่องหมายไวยากรณ์และกำหนดความซื่อสัตย์ทางวิชาการมีแนวโน้มที่จะเป็นด้านภาษี น้อยที่สุด ของการประเมินการเขียน เมื่อมันมาถึงการประเมินความชัดเจนของวิทยานิพนธ์การจัดย่อหน้าหรือการรวมกันของการโต้เถียงการให้ข้อเสนอแนะการเขียนยังคงเป็นกระบวนการอนาล็อกและดื้อรั้นดื้อรั้น

WriteLab หวังว่าจะเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้น

ผลิตผลของ Donald McQuade ศาสตราจารย์ภาษาอังกฤษที่ University of California, Berkeley และ Matthew Ramirez ผู้แนะนำของเขา WriteLab ปรารถนาที่จะให้ "แพลตฟอร์มการเขียนที่ทันสมัยที่สุดในโลก" ไม่ว่ามันจะได้รับอพจน์โบรชัวร์นั้นเป็นที่ถกเถียงกันหรือไม่ก็ตาม แต่เว็บไซต์และปลั๊กอินที่กำลังจะมาถึงจะแสดงความพยายามอย่างสุจริตในการแสดงความคิดเห็นการเขียนที่พบบ่อยที่สุดโดยอัตโนมัติผ่านชุดคำแนะนำการแก้ไขความคิดเห็นและคำถาม ฉันได้พูดคุยกับผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอรามิเรซเกี่ยวกับการทำงานของ WriteLab และอะไรที่เป็นประโยชน์สำหรับแพลตฟอร์ม

เรื่องราวกำเนิด

การสอนหลักสูตรการเขียนปีแรกคือการพิจารณาด้วยช่องว่างระหว่างแรงบันดาลใจและความเป็นจริง รามิเรซพยายามที่จะสร้างสมดุลความปรารถนาของเขาในการให้ความเห็นย้อนกลับที่มีรายละเอียดและมีความหมายและความต้องการในการสร้างความคิดเห็นย้อนกลับอย่างสม่ำเสมอ มันเป็นไปไม่ได้ที่จะใช้เวลา 30 นาทีหรือหนึ่งชั่วโมงในการเขียนเรียงความของนักเรียนแต่ละคนหากคุณต้องทำงานเรียงความหลายสิบเป็นรายสัปดาห์

รามิเรซตระหนักว่าเขากำลังทิ้งโน้ตตัวเดียวกันหลายฉบับจากกระดาษหนึ่งไปยังกระดาษถัดไป นอกจากนี้เขายังเข้าใจว่ามาร์กอัปแบบละเอียดไม่จำเป็นต้องให้ความสนใจกับนักเรียน: ผลตอบรับระดับสูงมากเกินไปไม่ได้มีประโยชน์ (คำว่า "สามารถกระทำได้" ในคำพูดของเขา) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากนักเรียนต้องการย้ายไปทำงานมอบหมายในอนาคต

ด้วยพื้นหลังของเขาในด้านมนุษยศาสตร์และภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์เขาเริ่มทำงานกับ McQuade เพื่อสรุปความคิดเห็นการเขียนที่พบบ่อยที่สุดโดยใช้ชุดอัลกอริทึม งานดังกล่าวซึ่งเริ่มขึ้นในเดือนธันวาคม 2556 ได้เติบโตขึ้นเป็นเว็บไซต์ที่ประมวลผลข้อความและให้ข้อเสนอแนะผ่านชุดของโมดูลที่เน้นถึงลักษณะพื้นฐานของการเขียน - ความกระชับความชัดเจนตรรกะและไวยากรณ์ คำติชมมาในสามรูปแบบ: การแก้ไขในระดับที่ต่ำกว่าความคิดเห็นและคำถามที่มีลำดับสูงกว่า

รามิเรซเป็นคนแรกที่เน้นย้ำว่าข้อเสนอแนะนี้ไม่มีความสามารถหรือมีจุดประสงค์เพื่อแทนที่นักการศึกษา เขาไม่ได้จินตนาการว่า WriteLab เป็นเครื่องมือการประเมิน แต่ WriteLab ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักเขียนฝึกเขียนร้อยแก้วที่มีความคมชัด ก่อนที่จะ ส่งให้ครูผู้แก้ไขหรือเพื่อนร่วมงาน

ด้านหลัง WriteLab

ด้วยความไร้เดียงสาของเครื่องมือการเขียนทางอิเล็กทรอนิกส์ที่มีอยู่ฉันอยากได้ยินเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ WriteLab มีความเชี่ยวชาญมากกว่าพูดผู้ตรวจสอบไวยากรณ์ของ Microsoft Word ความซับซ้อนของ WriteLab เป็นผลมาจากการใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สและการสร้างเครื่องมือใหม่ที่เป็นกรรมสิทธิ์

แม้ว่า WriteLab จะดูเหมือนเว็บไซต์หนึ่งเดียว แต่จริงๆแล้วเป็นการรวมกันของการประมวลผลภาษาธรรมชาติการแยกวิเคราะห์เครื่องและอัลกอริทึม รามิเรซและเพื่อนร่วมงานโอบกอดแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่ทุกที่ที่ทำได้ รวมถึงการติดตั้งซอฟต์แวร์ประมวลผล spaCy ภาษาธรรมชาติและใช้ Stanford CoreNLP เพื่อแยกประโยคและตรวจสอบคุณสมบัติต่างๆ อย่างไรก็ตามโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการแก้ไขพวกเขาต้องสร้างระบบแปลภาษาด้วยตัวเองเพื่อสแกนการเขียนเพื่อหารูปแบบที่มีประสิทธิภาพและไม่มีประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้พวกเขาต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ซึ่งพวกเขาได้รับจากผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ 20, 000 รายและตัวแยกวิเคราะห์ที่จะใช้ชุดข้อมูลนั้นเพื่อสร้างการแก้ไข Ramirez เปรียบเทียบผลลัพธ์กับ Google Translate: WriteLab พยายามแปลร้อยแก้วที่ไม่ดีเป็นร้อยแก้วที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

คำถามความคิดเห็นและการแก้ไขทั้งหมดเหล่านี้กรองผ่านชุดของโมดูล รามิเรซและเพื่อนร่วมงานของเขาเริ่มต้นด้วยการสร้างตัวแยกวิเคราะห์ลอจิก ท้ายที่สุด ตรรกะ - นี่คือข้อโต้แย้งที่ดีหรือไม่? - เป็นข้อกังวลสูงสุดในการเขียน อย่างไรก็ตามในไม่ช้าพวกเขาก็พบว่าคุณไม่สามารถแยกตรรกะของย่อหน้าหากประโยคแต่ละประโยคไม่ชัดเจน ดังนั้นพวกเขาจึงพัฒนาตัวแยกวิเคราะห์ความคมชัดที่มองหารูปแบบการเขียนของนักเรียน บางรูปแบบเกี่ยวข้องกับความชัดเจนอย่างรอบคอบ คนอื่นน้อยดังนั้น ตัวอย่างเช่นปัญหาหนึ่งที่พบบ่อยคือการขาดสิทธิ์เสรี (ใครกำลังทำอะไรกับใคร?) ถึงแม้ว่าการทำซ้ำซึ่งกรองผ่านโมดูลการกระชับก็สามารถขัดขวางความชัดเจนได้เช่นกัน

ด้วยความประหลาดใจของฉันรามิเรซและทีมของเขาไม่ได้ทำงานด้านไวยากรณ์จนกระทั่งในภายหลังเพื่อตอบสนองต่อความต้องการที่เป็นที่นิยม การใช้เครื่องมือตรวจสอบไวยากรณ์โอเพ่นซอร์ส LanguageTool พวกเขาสร้างโมดูลไวยากรณ์ภายในองค์กรที่ใช้ประโยชน์จากระบบพิสูจน์อักษร แต่ปิดใช้งานบางแง่มุมของ LanguageTool ที่ไม่ถูกต้องเหมาะสม เมื่อเวลาผ่านไป WriteLab จะปรับปรุงผลตอบรับให้ดีขึ้นแท็บบางโมดูล (เช่นการติดต่อกันและการเชื่อมโยง) และเบื้องหน้าชนิดของข้อเสนอแนะ (ความคิดเห็นและการแก้ไข) รามิเรซวางแผนที่จะแยกความคิดเห็นเพิ่มเติมโดยพิจารณาจากว่าพวกเขาเสนอการแก้ไขหรือการสังเกต

ไปยังข้อเสนอแนะแบบกระจาย

WriteLab ได้รับการพัฒนาเริ่มต้นในการศึกษาที่สูงขึ้น สำหรับ การศึกษาที่สูงขึ้น มันได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงศูนย์การเขียน: รามิเรซและทีมของเขาจินตนาการว่านักเรียนใช้ WriteLab ในการปรับแต่งเรียงความระหว่างการจองการนัดหมายและการเยี่ยมอาจารย์ผู้สอนเพื่อให้ช่วงการสอนสามารถเน้นประเด็นระดับสูงขึ้น (หลังจากเปิดศูนย์การเขียนฉันขอขอบคุณแนวทางออฟไลน์นี้เนื่องจากแพลตฟอร์มการสอนออนไลน์ที่เต็มไปด้วยประโยชน์) WriteLab จะยังคงให้บริการการศึกษาต่อไป แต่รามิเรซต้องการเห็นการใช้แพลตฟอร์มสาธารณะผ่านปลั๊กอินใหม่

ขอขอบคุณที่ผสานรวมกับระบบการจัดการการเรียนรู้หลายแห่งรวมถึง Blackboard, Instructure Canvas, Pearson eCollege, WriteLab ช่วยให้ผู้เขียนเข้าถึงได้โดยไม่ต้องลงชื่อเข้าใช้ครั้งที่สอง (นอกจากนี้ยังมี API ซึ่งสถาบันต่างๆสามารถเพิ่มความคิดเห็น WriteLab ลงในซอฟต์แวร์อีกชิ้น) ขั้นตอนต่อไปคือการอนุญาตให้นักเขียนเข้าถึงความคิดเห็นโดยไม่ต้องออกจากแพลตฟอร์มที่เขียน

ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า WriteLab จะเปิดตัวปลั๊กอิน WordPress ซึ่งจะช่วยให้นักเขียนเข้าถึงข้อเสนอแนะ WriteLab ภายใน WordPress และไม่มีบัญชี WriteLab WriteLab กำลังทำงานกับปลั๊กอินที่คล้ายกันสำหรับ Google เอกสาร, Microsoft Word และ OneNote ผู้เขียนข้อเสนอแนะขั้นพื้นฐานได้รับบนเว็บไซต์วันนี้ (ฟรีสำหรับระยะเวลาทดลองใช้ 30 วัน) จะให้บริการฟรีผ่านทางปลั๊กอินเหล่านั้น ในขณะเดียวกันเว็บไซต์จะเรียกเก็บเงินสำหรับความคิดเห็นที่ละเอียดมากขึ้น

ในขณะที่ฉันสงสัยในสิ่งที่เรียกว่าแบบจำลอง freemium แต่ฉันก็ยินดีต้อนรับวิธีการตอบรับที่กระจายมากขึ้นนี้ ฉันสงสัยว่ามีคนน้อยกว่าที่จะตรวจสอบการสะกดอีเมลหากพวกเขาต้องคัดลอกและวางข้อความเข้าและออกจากโปรแกรมประมวลผลคำ ในทำนองเดียวกันหากคุณสามารถสแกนข้อความเพื่อความชัดเจน, ความกระชับ, ตรรกะและไวยากรณ์โดยไม่ต้องเปิดแท็บเบราว์เซอร์อื่นทำไมคุณจะไม่ แม้ว่าปลั๊กอินจะไม่สมบูรณ์ - และ WriteLab ก็เป็นงานที่กำลังดำเนินการอยู่มาก - ข้อเสนอแนะจะกระตุ้นให้คุณคิดอีกเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีที่คุณวางกรอบความคิดของคุณไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่แนบมากับอีเมลโพสต์บล็อกหรือ เรียงความ. ฉันต้องการที่จะเห็นผู้คนมากขึ้นที่ศึกษางานฝีมือการเขียน ในระหว่างนี้ฉันยินดีต้อนรับเครื่องมือใด ๆ ที่ทำให้ผู้คนมีสติมากขึ้นเกี่ยวกับการเขียนในที่สาธารณะ