writelabはあなたをより良い作家にすることができますか？ | ウィリアム・フェントン

決勝戦の頃、私はしばしば科学と社会科学の友達にうらやましくなります。 生徒たちも同じように感じると思います。 統計学または経済学のコースは決定的な多肢選択または短回答の試験で終了するかもしれませんが、人文科学のコースはしばしば長い形式の論述に頼っています。 学生にとって最終的な論文を書くのは生産的に大変ですが、それらの論文は全体として、特に決勝戦と成績の期日の間の狭い窓の中で、格段に面倒です。

edtechのあらゆるものが急増しているにもかかわらず、ライティングの複雑さと偶発性を考慮した電子ツールはほとんどありません。 結局のところ、口述、口調、スタイルは、あなたが何を、どこで、誰のために書くかに大きく依存します。 学術雑誌で機能するものは、おそらくPCMag.comコラムでは機能しません。

残念ながら、人文科学の学生や教育者が利用できる電子的なショートカットがいくつかあります。 Grammarlyなどのサービスは、文法上の誤りの特定に役立ち、iParadigms Turnitinなどの他のサービスは、盗作の防止に役立ちます。 しかし、間違いを犯さないでください。文法をマークし、学問の誠実さを判断することは、評価を書く上で 最も 負担の 少ない 側面になる傾向があります。 論文の明確さ、段落の構成、または議論の結束性を評価することになると、フィードバックを書くことは頑固に類似した面倒なプロセスのままです。

WriteLabはそれを変更したいと考えています。

カリフォルニア大学バークレー校の英語教授であるドナルドマッキードと彼の助言者であるマシューラミレスの発案者であるWriteLabは、「世界最先端のライティングプラットフォーム」の提供を目指しています。 このような誇大広告を獲得するかどうかは議論の余地がありますが、Webサイトと今後のプラグインは、一連の改訂提案、コメント、質問を通じて、最も一般的な執筆フィードバックの一部を自動化する誠実な努力を示しています。 共同設立者兼CEOのRamirezに、WriteLabの仕組みとプラットフォームの準備について話を聞きました。

オリジンストーリー

1年目のライティングコースを教えることは、願望と現実のギャップを考慮に入れることです。 多くの若い教師と同様に、ラミレスは、生徒に詳細かつ有意義なフィードバックを提供したいという願望と、定期的にそのフィードバックを作成する必要性とのバランスを取るのに苦労しました。 毎週数十のエッセイを処理する必要がある場合、各学生のエッセイに30分または1時間を費やすことは、単に実行不可能です。

ラミレスは、ある論文から次の論文まで同じメモの多くを残していることに気付いた。 また、きめ細かなマークアップは必ずしも生徒の利益に役立つとは限らないことも理解しました。特に生徒が将来の課題に進む必要がある場合、高レベルのフィードバックはあまり役に立たない（彼の言葉では「実行可能」）。

人文科学と計算言語学のバックグラウンドを利用して、彼は一連のアルゴリズムを使用して最も一般的な執筆フィードバックのいくつかをカプセル化するためにMcQuadeと協力し始めました。 2013年12月に始まったこの作業は、文章の基本的な側面（簡潔性、明確性、論理、文法）に対処する一連のモジュールを通じてテキストを処理し、フィードバックを提供するWebサイトに成長しました。 フィードバックは、低レベルの改訂、コメント、高次の質問の3つの形式で届きます。

ラミレスは、このフィードバックが教育者に取って代わることができない、またはそれを意図していないことを最初に強調しています。 また、彼はWriteLabを評価ツールとして想定していません。 その代わりに、WriteLabは、作家が文章を教師、編集者、または同僚に提出する 前 に文章を研ぐのを助けるように設計されています。

WriteLabの背後

既存の電子ライティングツールが不足していることを考えると、たとえばMicrosoft Wordの文法チェッカーよりもWriteLabの方が優れていることを聞きたいと思いました。 WriteLabの高度な機能は、オープンソースツールの使用と、独自の新しいツールの作成にあります。

WriteLabはまとまりのあるWebサイトのように見えますが、実際には自然言語処理、マシン解析、アルゴリズムの融合です。 Ramirezと彼の同僚は、可能な限り既存のオープンソースプラットフォームを採用しました。 spaCy自然言語処理ソフトウェアのインストールを含み、Stanford CoreNLPを使用して文を分割し、機能を検出しました。 ただし、特に改訂に関しては、効果的なパターンと効果のないパターンを探して文章をスキャンするために、独自の機械翻訳システムを作成する必要がありました。 そのためには、20, 000人のアクティブユーザーから得た大きなデータセットと、そのデータセットを使用してリビジョンを生成するパーサーが必要でした。 Ramirezは、出力をGoogle Translateと比較します。WriteLabは、質の悪い文章をより効果的な文章に翻訳しようとしています。

これらの質問、コメント、および改訂はすべて、一連のモジュールでフィルター処理されます。 ラミレスと彼の同僚は、ロジックパーサーの構築から始めました。 結局のところ、論理- これは健全な議論ですか？ -書面での最高の関心事です。 しかし、彼らはすぐに、個々の文が明確でない場合、段落のロジックを解析できないことを発見しました。 したがって、彼らは学生の執筆全体にわたってパターンを探す明快なパーサーを開発しました。 一部のパターンは、明快さに慎重に関連しています。 他の人はそうではありません。 たとえば、一般的な問題の1つは、代理人の不足（誰が誰に対して何をしているのか）です。ただし、簡潔性モジュールを介してフィルター処理される反復性も明確さを妨げる可能性があります。

驚いたことに、ラミレスと彼のチームは、一般の需要に応えてずっと後まで文法の仕事をしませんでした。 オープンソースの文法チェッカーLanguageToolを使用して、彼らは校正システムを活用したが適切に正確ではないLanguageToolの特定の側面を無効にする社内文法モジュールを作成しました。 時間の経過とともに、WriteLabはフィードバックを合理化し、いくつかのモジュール（凝集性と一貫性など）を集計し、フィードバックの種類（コメントと改訂）をフォアグラウンドにしました。 Ramirezは、改訂を提案するか観察を提案するかに基づいて、コメントをさらに解析する予定です。

分散フィードバックに向けて

WriteLabは当初、高等教育の ために 高等教育内で開発されました。 ラミレスと彼のチームは、学生がWriteLabを使用して予約の予約と家庭教師を訪問する間のエッセイを調整し、家庭教師セッションがより高いレベルの問題に集中できるようにすることを想像しました。 （ライティングセンターを運営しているので、オンラインチュータリングプラットフォームの不足を考えると、このオフラインのアプローチに感謝します。）WriteLabは引き続き教育者にサービスを提供しますが、Ramirezはプラットフォームが新しいプラグインを通じて一般に採用されることを望んでいます。

Blackboard、Instructure Canvas、Pearson eCollegeなどの複数の学習管理システムとの統合により、WriteLabは2回目のサインインなしでライターにアクセスできます。 （また、機関がWriteLabコメントを別のソフトウェアに追加できるAPIも提供します。）次のステップは、作成者が作成するプラットフォームを離れることなく、ライターがコメントにアクセスできるようにすることです。

今後数週間で、WriteLabはWordPressプラグインをリリースします。これにより、ライターはWordPress内でWriteLabアカウントなしでWriteLabフィードバックにアクセスできます。 WriteLabは、Google Docs、Microsoft Word、OneNoteの同様のプラグインに取り組んでいます。 本日ウェブサイトで受け取った基本的なフィードバックライター（30日間の試用期間は無料）は、これらのプラグインを通じて無料で利用できるようになります。 その間、ウェブサイトはより詳細なフィードバックを請求します。

私はいわゆるフリーミアムモデルに懐疑的ですが、フィードバックに対するこのより分散的なアプローチを歓迎します。 ワードプロセッサでテキストをコピーアンドペーストする必要がある場合、電子メールのスペルチェックを行う人が少なくなると思われます。 同様に、別のブラウザタブを開かずにテキストをスキャンして、明快さ、簡潔さ、ロジック、および文法を調べることができるとしたら、どうでしょうか。 プラグインが不完全で、WriteLabが非常に進行中の場合でも、提案は、アイデアをどのようにフレーミングしているのか、電子メール、ブログ投稿、またはエッセイ。 もっと多くの人が執筆の技術を研究しているのを見たいです。 それまでの間、個人がパブリックライティングについて少しでも気にかけるツールを歓迎します。