Editing assistance tool validation for English language learners
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Editing assistance software programs are computer-based tools that check and make suggestions for the grammar, spelling and style of a piece of writing. These tools are becoming more popular as recommendations for students who struggle with written expression, such as English language learners (ELLs). The purpose of the present study is to compare the performance of four different programs with embedded editing assistance tools in their ability to identify errors in the writing of ELLs. Design/methodology/approach Repeated measures ANOVAs were conducted to determine whether there were differences in the number of errors (i.e. spelling, grammar, punctuation and errors that change the meaning of the text) identified by editing assistance programs (i.e. Grammarly, Ginger, Microsoft Word, Google Docs and human raters) for writing by ELLs. Findings The results of the present study indicate that the four programs did not differ in their identification of spelling errors. None of the editing assistance programs identified as many errors as the human raters; therefore, editing assistance cannot yet replace effective human editing for ELLs. Research limitations/implications Limitations with the present study include manual verification of errors flagged by editing programs, multiple raters, a small sample size and a young sample of students. Practical implications The paper includes practical factors to consider when integrating editing assistance software into the classroom, including the development needs of students, the impact of students' first language and student training on the technology. Originality/value This paper provides school psychologists, teachers and other professionals working with students with specific, evidence-based recommendations for implementation of editing assistance AT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».