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人工智能是指由人工制造出來的系統(tǒng)可以對信息輸入自動做出判斷，與回應(yīng)有意義的輸出或行動。人工學習系統(tǒng)目前可以對寫作提供怎樣的自動化協(xié)助呢？以下是一些實例。

Quill

這是個協(xié)助老師為學生進行英文寫作活動的工具，每個活動不超過十分鐘，包括文句建構(gòu)(Combining Sentences)、校對錯誤(Proofreading)、文法練習、弱點診斷，最重要的是學生在送出答案后會立即得到反饋，系統(tǒng)會自動針對學生錯誤，動態(tài)建議下一個適合的活動或問題給學生，系統(tǒng)自動批改練習后，提供學生、老師儀表板顯示學習歷程，方便老師立即采取行動幫助需要協(xié)助的學生，提供差異化教學。

內(nèi)容對齊美國中小學學習標準Common Core State Standard。它背后有數(shù)個創(chuàng)投與企業(yè)支持，包括Google 與比爾蓋茲基金會，使它可以免費提供系統(tǒng)給老師學生使用。

NoRedInk

NoRedInk的產(chǎn)品與目標用戶與Quill相似，但是加上一些有趣的元素提升學生興趣，即時反饋、重覆練習與個人化學習內(nèi)容是這種產(chǎn)品的訴求，它提供更多功能作為付費版本。其實老師與家長都可以自行使用以上兩個產(chǎn)品的免費版本，NoRedInk的免費版就已經(jīng)有適性(Adaptive)學習功能了 (我們沒親自試過) 。

這是一個由老師創(chuàng)業(yè)，獲得創(chuàng)投支持的專案，相信它會相當掌握學校與教育工作者的需求(美國)。但是，也有新創(chuàng)公司的問題，小團隊人力有限，可能無法支持客制化需求。

建議參考這個非營利網(wǎng)站的評價，Quill的評價高于NoRedInk，也可再看看老師反映的使用感想為何。

Grammarly

這個工具讓你安裝一個Add-On 在瀏覽器上，當你寫任何英文文字時，它就開始運作。免費版已經(jīng)可以自動幫你核對文法、標點符號、拼字，進階功能(付費版) 還有檢查句子結(jié)構(gòu)正確性、調(diào)整寫作風格以符合指定文體(Genre)、檢查是否抄襲(Plagiarism)、與改善字匯選擇。它會提供建議與解釋，但讓使用者自己決定是否接受建議修改，你可以選擇英國或美國的英文用法。

中國大陸的英文作文自動批改工具會將長的英文句子評定為高分，但是Grammarly 會建議你將長句子拆解成較短的句子，符合真正英語使用者的習慣。它甚至會警告你同一個英文字使用太多次了，進而建議你可以采用的同義字。它也能檢查出某段文字是否抄襲自網(wǎng)路上某個來源(含下載的PDF 檔案)，還順便建議如何改善這段文字與字匯。

告訴Grammarly 你在寫的是何種文體(eg “research proposal" 或“business letter" 或“end-user assistance" 或“technical writing" 等等)，同一段文字會得到不同建議，等于一面寫一面學習，是個非常有效的寫作效能支持工具，我建議各位親自測試看看。根據(jù)網(wǎng)路上眾多使用者評論，它并非完美，但是大部分情形都令人滿意，通常我們無法有人幫忙檢查文字正確性，這個工具的即時反饋非常有用。

其實類似Grammarly的工具還有其他，例如Ginger，請參考這篇文章介紹，也歡迎讀者提供測試比較心得。

TurnItIn

TurnItIn 幾年前推出時，主打幫老師檢查學生作業(yè)是否抄襲，所以這功能是強項，而現(xiàn)在它也增加了協(xié)助寫作的功能。它的二項主要模組，Revision Assistant 宣稱在學生寫稿修訂的過程給予建議，而Feedback Studio 讓老師或同儕對文字進行批閱、評注、評分。目前許多師生利用免費的Google 文件可以加評論與互相反饋，TurnItIn 只是強化版而已。

看起來它的特殊優(yōu)勢還是在檢查抄襲，其他比不上Grammarly。它的主要客戶是教育機構(gòu)，透過學校訂購學生才能使用，沒有免費版本。而Grammarly 比較有彈性，個人可以免費或訂購使用，機構(gòu)也可團體訂購。目前兩者都有一定的教育機構(gòu)使用基礎(chǔ)。

OpenEssayist

這是一個英國開放大學的學習分析研究發(fā)展專案，利用自然語言處理技術(shù)(Natural Language Processing, NLP)對文字進行文義摘要(Extractive Summarization Using Graph-Based Ranking Algorithms)與形成性評量，為撰寫論說文(Essay)的大學生提供支援。

它對你的論文提出重點摘要，讓你反省這是不是你要表達的意義，它主要對文章結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵字、關(guān)鍵詞、關(guān)鍵句子進行分析總結(jié)，搭配可視化圖表，自動回饋給學生反思。

Linggle

Linggle是由臺灣清華大學的自然語言處理實驗室所研發(fā)，十分實用，進入網(wǎng)站后如何使用一目了然，在此就不贅述。根據(jù)清華大學廖伯森校教授的著書指出，Linggle系統(tǒng)是少數(shù)學界開發(fā)Data-Intensive Language Learning的范例(簡言之，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢建立的系統(tǒng))，規(guī)模逼近業(yè)界搜尋引擎規(guī)模。

2008年開發(fā)的Linggle系統(tǒng)( Linguistic Search Engine) 使用更大的Google Web 1T 5-gram資料(一兆詞網(wǎng)頁資料1到5連字的統(tǒng)計資料)。過程中過濾其中的錯字，并巧妙地加注詞性，可以支援創(chuàng)新的「任意詞性＋關(guān)鍵詞」搜尋方式。例如，在Linggle上查詢“ ADJ beach "可以學習超過1,000筆“ beach "的搭配形容詞。如果查詢role這個單字的用法，可以得知最常配合的動詞是play，形容詞是important，介詞是in。到了2010 年紐西蘭的University of Waikado也開發(fā)出Greenstone Project系統(tǒng)，功能更加完整。

另外廖教授也介紹了能在學習者的寫作中偵測錯誤，提供建議或評分的工具，如清華大學的MUST雛形系統(tǒng)。根據(jù)最近的一份研究報告《Automated Grammatical Error Detection for Language Learners》指出，MUST是目前動詞偵錯效果最好的系統(tǒng)。

Writefull

Writefull 完全免費。它是個十分有趣的專案，也是前述Data-Intensive Language Learning 的一個范例。它從巨量資料里搜尋英文文字的建議用法，資料庫含Google Books、Google Web、Google Scholar、 Google News，簡言之，如果世界上最大的資料庫統(tǒng)計出來英文這么被使用，像是眾集智慧，那這個建議一定有參考價值。

使用方式也是安裝一個Add-On 在瀏覽器上，你可以在英文寫作時，圈選某個詞匯、句子，然后按下快捷鍵呼叫Writefull ，請它幫你檢查這個用語在書籍、論文、網(wǎng)路上的使用次數(shù)，這可以幫你確認這是不是通用的語法；或者可以幫你比較兩種用語的使用頻率，尤其你可以在Google 圖書或研究中做比較，看看論文書籍上通常使用哪種語法；也可以問它句子中的某個空格該填什么字，提供建議可以替換的同義字以避免重覆使用同一個字匯，還有，念英文出來給你聽。

WriteLab

WriteLab成立于2013年，以籌資歷史來看也是個迷你的新公司，宣稱結(jié)合NLP與Machine Learning對文章進行分析，參考前人介紹 ：

三種運用場景：

學生上傳文章或直接在Writelab 平臺寫文章，Writelab 會自動從字詞的選擇、重點、結(jié)構(gòu)、清晰度、連貫性和基調(diào)等幾個角度分析文章存在的問題，并提供修改意見。

學生也可以通過Writelab 平臺將文章分享給老師或其他學生，以便獲得更多反饋意見。

在學生多次使用Writelab 之后，平臺會對學生的多篇文章進行統(tǒng)計分析，識別學生的不良寫作習慣，并針對如何提高學生的寫作水平提供指導。

目前Writelab 采用免費增值的收費模式，基本服務(wù)是免費的。這公司的新聞多僅止于關(guān)于創(chuàng)投投資的報導，筆者認為從它的網(wǎng)站流量跟Grammarly 比起來，實在是小巫見大巫。用戶數(shù)可以吹牛，但是網(wǎng)站流量很難作假。

作文自動批改的發(fā)展由來已久

像WriteLab 這種作文批改工具并非新鮮事，有許多資深專案，Power4Edu 也對于類似工具做了一個回顧：

國外對作文自動評分的研究最早可以追溯到1960 年代。目前比較知名的作文自動評分產(chǎn)品有ETS (美國教育考試服務(wù)中心) 開發(fā)的eRater (或E-Rater)、Vantage Learning 開發(fā)的Intellimetric、Measurement, Inc. 開發(fā)的Project Essay Grade、Pearson 開發(fā)的Intelligent Essay Assessor ( IEA)、PaperRater 等。知名MOOC 平臺EDX 也在開發(fā)自己的增強型智能評分引擎(EASE)。eRater和Intelligent Essay Assessor (IEA) 都是在上世紀90年代就推出的產(chǎn)品。但直到現(xiàn)在國外教育市場上仍有對于此類產(chǎn)品評分結(jié)果的準確性表示質(zhì)疑和擔心的聲音存在。

大型線上課程(MOOCS) 的教學者常碰到「如何批改上千份作業(yè)」的問題。亞歷桑納州立大學(Arizona State University) 去年(2016) 也宣布與比爾蓋茲成立的Big History Project 合作，探索用自然語言處理技術(shù)來自動批改論說文(Essay)。

自動批改作文是個困難的人工智能課題，有興趣鉆研的讀者不難找到相關(guān)論文；主要可以分兩個層次來說明，第一層是核對已知規(guī)則與最佳實務(wù)，理論上這部分人工智能應(yīng)該可以勝任。其實本文提到的工具都屬于這層，產(chǎn)品技術(shù)功力高低是一個重要考量，問題是這種系統(tǒng)像個非常復雜的黑盒子，可信度是個問題，怎么知道黑盒子里是否有不合理的規(guī)則或Bug？所以越多人(尤其是英文老師)使用過評估而認可，越值得采用，而這些比較多人認可的系統(tǒng)通常也經(jīng)過比較長時間的優(yōu)化了。第二層是文章的品質(zhì)評量，包括邏輯推演與文藝價值，這就需要人類的高階思考能力或感性認知，筆者認為目前這是不可能用人工系統(tǒng)來判讀的。

有人或許對于人工系統(tǒng)取代老師改作文不以為然，其實英文老師應(yīng)該相當感謝可以代勞處理第一層的系統(tǒng)，它讓老師能從繁重的改錯字、改標點符號、改文法這些瑣碎工作中解脫出來，把時間花在學習活動設(shè)計與上述第二層的文章創(chuàng)作評量— 無法被電腦取代— 的工作上；對學生而言，電腦系統(tǒng)可以立即提供反饋，效率當然比等老師批改后才得到反饋高多了，而且數(shù)位歷程記錄的保留運用有助學習的持續(xù)提升。

本文出自數(shù)位學習無國界(chinese.classroom-aid.com)，由Classroom Aid 團隊所建立，開放授權(quán)條件CC BY-NC-SA。