具有纠错反馈的神经自动化写作评估
计算与语言
2024-05-07 v2
摘要
技术在第二语言教与学中的应用已变得无处不在。具体到写作评估，自动化写作评估（AWE）和语法错误纠正（GEC）已成为提高写作熟练度、为学习者提供即时个性化反馈的极受欢迎且有效的方法。通过利用自然语言处理（NLP）和机器学习算法的力量，AWE 和 GEC 系统被分别开发出来，旨在为语言学习者提供自动化的纠错反馈，以及比人工阅卷更准确、无偏见的评分。在本文中，我们提出了一种集成系统，将自动化写作评估与纠错反馈相结合，以弥合第二语言学习者中 AWE 与 GEC 结果之间的差距。该系统使语言学习者能够模拟 essay 写作测试：学生撰写并提交文章，系统返回写作评估以及建议的语法错误修正。鉴于自动评分和语法纠正在效率和成本效益上优于人工评分，该集成系统还将减轻手动批改海量文章的负担。
引用
@article{arxiv.2402.17613,
title = {Neural Automated Writing Evaluation with Corrective Feedback},
author = {Izia Xiaoxiao Wang and Xihan Wu and Edith Coates and Min Zeng and Jiexin Kuang and Siliang Liu and Mengyang Qiu and Jungyeul Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17613},
year = {2024}
}
备注
Supported by the SoTL Seed Program at UBC