Neural Automated Writing Evaluation with Corrective Feedback

要約

第二言語の学習と教育におけるテクノロジーの利用は、至る所で行われるようになりました。
特にライティングの評価では、自動ライティング評価 (AWE) と文法的誤り訂正 (GEC) が非常に人気があり、ライティングの熟練度を高め、学習者に個別のフィードバックを即座に提供する効果的な方法となっています。
自然言語処理 (NLP) と機械学習アルゴリズムの力を活用することにより、AWE および GEC システムは個別に開発され、言語学習者に自動修正フィードバックと、本来は試験官の判断に委ねられるより正確で公平な採点を提供します。
この論文では、第二言語学習者のための AWE と GEC の結果の間のギャップを埋める手段として、修正フィードバックを備えた自動ライティング評価のための統合システムを提案します。
このシステムを使用すると、言語学習者はエッセイのライティング テストをシミュレートできます。生徒がエッセイを書いて提出すると、システムはそのライティングの評価と、提案される文法上の誤りの修正を返します。
自動採点と文法修正は人間による採点よりも効率的で費用対効果が高いため、この統合システムは無数のエッセイを手動で修正する負担も軽減します。

要約(オリジナル)

The utilization of technology in second language learning and teaching has become ubiquitous. For the assessment of writing specifically, automated writing evaluation (AWE) and grammatical error correction (GEC) have become immensely popular and effective methods for enhancing writing proficiency and delivering instant and individualized feedback to learners. By leveraging the power of natural language processing (NLP) and machine learning algorithms, AWE and GEC systems have been developed separately to provide language learners with automated corrective feedback and more accurate and unbiased scoring that would otherwise be subject to examiners. In this paper, we propose an integrated system for automated writing evaluation with corrective feedback as a means of bridging the gap between AWE and GEC results for second language learners. This system enables language learners to simulate the essay writing tests: a student writes and submits an essay, and the system returns the assessment of the writing along with suggested grammatical error corrections. Given that automated scoring and grammatical correction are more efficient and cost-effective than human grading, this integrated system would also alleviate the burden of manually correcting innumerable essays.

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