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Alrededor de la final, a menudo siento envidia de mis amigos en las ciencias y las ciencias sociales. Sospecho que mis alumnos sienten lo mismo. Mientras que un curso de estadística o economía puede concluir con un examen decisivo de opción múltiple o de respuesta corta, los cursos de humanidades a menudo se basan en ensayos argumentativos de larga duración. Tan productivamente extenuante como puede ser para un estudiante escribir un trabajo final, en conjunto, esos trabajos son francamente onerosos para calificar, especialmente dentro de la ventana estrecha entre los exámenes finales y cuando se deben entregar las calificaciones.
Desafortunadamente, hay algunos atajos electrónicos disponibles para estudiantes y educadores de humanidades. Servicios como Grammarly pueden ayudar a identificar errores gramaticales, y otros, como iParadigms Turnitin, pueden ayudar a protegerse contra el plagio. Pero no se equivoque: marcar la gramática y determinar la honestidad académica tienden a ser los aspectos menos exigentes de la evaluación escrita. Cuando se trata de evaluar la claridad de una tesis, la organización de un párrafo o la cohesión de un argumento, proporcionar comentarios por escrito sigue siendo un proceso obstinadamente análogo y laborioso.
WriteLab espera cambiar eso.
La creación de Donald McQuade, profesor de inglés en la Universidad de California, Berkeley, y su asesor, Matthew Ramirez, WriteLab aspira a proporcionar "la plataforma de escritura más avanzada del mundo". Es discutible si gana o no tal hipérbole, pero el sitio web y los complementos futuros presentan un esfuerzo de buena fe para automatizar algunos de los comentarios de escritura más comunes a través de una serie de sugerencias de revisión, comentarios y preguntas. Hablé con el cofundador y CEO Ramírez sobre cómo funciona WriteLab y qué hay reservado para la plataforma.
Historia de origen
Enseñar un curso de escritura de primer año es contar con la brecha entre las aspiraciones y la realidad. Al igual que muchos maestros jóvenes, Ramírez tuvo problemas para equilibrar su deseo de proporcionar a los estudiantes comentarios detallados y significativos y la necesidad de generar comentarios de manera regular. Simplemente no es factible pasar 30 minutos o una hora en cada ensayo de estudiante si tiene que trabajar en docenas de ensayos semanalmente.
Ramírez se dio cuenta de que estaba dejando muchas de las mismas notas de un papel al siguiente. También entendió que el marcado granular no necesariamente servía a los intereses de los estudiantes: demasiada retroalimentación de alto nivel no era útil ("procesable" en sus palabras), especialmente dado que los estudiantes necesitaban pasar a futuras tareas.
Basándose en su experiencia en humanidades y lingüística computacional, comenzó a trabajar con McQuade para encapsular algunos de los comentarios de escritura más comunes utilizando una serie de algoritmos. Ese trabajo, que comenzó en diciembre de 2013, se ha convertido en un sitio web que procesa textos y proporciona comentarios a través de una serie de módulos que abordan aspectos fundamentales de la escritura: concisión, claridad, lógica y gramática. La retroalimentación llega en tres formas: revisiones de nivel inferior, comentarios y preguntas de orden superior.
Ramírez es el primero en subrayar que ninguno de estos comentarios es capaz o suplanta al suplantador. Tampoco imagina WriteLab como una herramienta de evaluación. En cambio, WriteLab está diseñado para ayudar a los escritores a agudizar su prosa antes de enviarla a un maestro, editor o colega.
Detrás de WriteLab
Dada la escasez de herramientas de escritura electrónica existentes, estaba ansioso por saber más sobre cómo WriteLab era más experto que, por ejemplo, el corrector gramatical de Microsoft Word. La sofisticación de WriteLab se debe al uso de herramientas de código abierto y a la creación de nuevas herramientas propietarias.
Si bien WriteLab parece un sitio web coherente, en realidad es una amalgama de procesamiento de lenguaje natural, análisis automático y algoritmos. Ramírez y sus colegas adoptaron las plataformas de código abierto existentes siempre que fue posible; incluida la instalación del software de procesamiento de lenguaje natural spaCy y el uso de Stanford CoreNLP para separar oraciones y detectar características. Sin embargo, especialmente cuando se trataba de revisiones, tuvieron que crear su propio sistema de traducción automática para escanear la escritura en busca de patrones efectivos e ineficaces. Para ese fin, necesitaban un gran conjunto de datos, que habían obtenido a través de 20, 000 usuarios activos, y un analizador que usaría ese conjunto de datos para producir revisiones. Ramírez compara el resultado con Google Translate: WriteLab busca traducir la prosa pobre en prosa más efectiva.
Todas esas preguntas, comentarios y revisiones se filtran a través de una serie de módulos. Ramírez y sus colegas comenzaron construyendo un analizador lógico. Después de todo, la lógica, ¿ es este un argumento sólido? -Es la principal preocupación por escrito. Sin embargo, pronto descubrieron que no se puede analizar la lógica de los párrafos si las oraciones individuales no son claras. Por lo tanto, desarrollaron un analizador de claridad que busca patrones en la escritura de los estudiantes. Algunos patrones están discretamente relacionados con la claridad; otros menos. Por ejemplo, un problema común es la falta de agencia (¿quién está haciendo qué a quién?), Aunque la repetitividad, que se filtra a través de un módulo de concisión, también puede impedir la claridad.
Para mi sorpresa, Ramírez y su equipo no trabajaron en gramática hasta mucho más tarde, en respuesta a la demanda popular. Utilizando el corrector gramatical de código abierto LanguageTool, crearon un módulo de gramática interno que aprovechó el sistema de revisión pero deshabilitó ciertos aspectos de LanguageTool que no eran adecuadamente precisos. Con el tiempo, WriteLab ha simplificado los comentarios, tabulando algunos módulos (como cohesión y coherencia) y destacando el tipo de comentarios (comentarios y revisiones). Ramírez planea analizar más los comentarios en función de si proponen una revisión o una observación.
Hacia la retroalimentación distribuida
WriteLab se desarrolló inicialmente dentro de la educación superior para la educación superior. Fue diseñado con los centros de escritura en mente: Ramírez y su equipo imaginaron a los estudiantes usando WriteLab para refinar ensayos entre citas de reserva y tutores visitantes para que las sesiones de tutoría pudieran enfocarse en temas de alto nivel. (Habiendo administrado un centro de escritura, aprecio este enfoque fuera de línea dado el exceso de plataformas de tutoría en línea). WriteLab continuará sirviendo a los educadores, pero Ramírez quiere ver que la plataforma obtenga la adopción pública a través de nuevos complementos.
Gracias a las integraciones con varios sistemas de gestión de aprendizaje, incluidos Blackboard, Instructure Canvas, Pearson eCollege, WriteLab brinda a los escritores acceso sin un segundo inicio de sesión. (También ofrece una API a través de la cual las instituciones pueden agregar comentarios WriteLab a otra pieza de software). El siguiente paso es permitir que los escritores accedan a los comentarios sin salir de la plataforma en la que escriben.
En las próximas semanas WriteLab lanzará un complemento de WordPress, que permitirá a los escritores acceder a los comentarios de WriteLab dentro de WordPress y sin una cuenta de WriteLab. WriteLab está trabajando en complementos similares para Google Docs, Microsoft Word y OneNote. Los escritores de comentarios básicos que reciben hoy en el sitio web (gratis por un período de prueba de 30 días), estarán disponibles gratuitamente a través de esos complementos. Mientras tanto, el sitio web cobrará por comentarios más granulares.
Si bien soy escéptico con respecto a los llamados modelos freemium, agradezco este enfoque más distribuido de los comentarios. Sospecho que menos personas revisarían la ortografía de los correos electrónicos si tuvieran que copiar y pegar texto dentro y fuera de un procesador de textos. Del mismo modo, si pudiera escanear un texto en busca de claridad, concisión, lógica y gramática sin abrir otra pestaña del navegador, ¿por qué no lo haría? Incluso si el complemento fuera imperfecto, y WriteLab es en gran medida un trabajo en progreso, las sugerencias lo alentarán a pensar un poco más sobre cómo está enmarcando sus ideas, ya sea que se incluyan en un correo electrónico, una publicación de blog o un ensayo. Quiero ver a más personas estudiando el oficio de escribir. Mientras tanto, agradezco cualquier herramienta que haga que las personas sean aún más conscientes de la escritura pública.
