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Autor/inn/enZhang, H.; Magooda, A.; Litman, D.; Correnti, R.; Wang, E.; Matsumura, L. C.; Howe, E.; Quintana, R.
TiteleRevise: Using Natural Language Processing to Provide Formative Feedback on Text Evidence Usage in Student Writing
[Konferenzbericht] Paper presented at the Annual Meeting of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) (31st, 2019).
Quelle(2019), (7 Seiten)Verfügbarkeit 
ZusatzinformationWeitere Informationen
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; Monographie
SchlagwörterFormative Evaluation; Essays; Writing (Composition); Revision (Written Composition); Scoring; Computer Software; Web Based Instruction; Teaching Methods; Feedback (Response); Grade 5; Grade 6; Elementary School Students; Pilot Projects; Writing Instruction; Natural Language Processing; Rural Schools; Louisiana
AbstractWriting a good essay typically involves students revising an initial paper draft after receiving feedback. We present eRevise, a web-based writing and revising environment that uses natural language processing features generated for rubric-based essay scoring to trigger formative feedback messages regarding students' use of evidence in response-to-text writing. By helping students understand the criteria for using text evidence during writing, eRevise empowers students to better revise their paper drafts. In a pilot deployment of eRevise in 7 classrooms spanning grades 5 and 6, the quality of text evidence usage in writing improved after students received formative feedback then engaged in paper revision. [This paper was published in: "The Thirty-First AAAI Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI-19)" (p. 9619-9625). Association for the Advancement of Artificial Intelligence.] (As Provided).
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2020/1/01
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