Tài nguyên
MyEssayFeedback
Bản dịch máy tự động của trang tiếng Anh này, chưa được người bản ngữ xem xét.
MyEssayFeedback đặt giảng viên giữa sinh viên và mô hình. Thay vì đưa cho sinh viên một chatbot chung, giảng viên đặt bài tập, chọn những kiểu phản hồi AI được phép đưa ra, rồi đọc cả bản nháp lẫn phần phản tư bằng văn bản của sinh viên về điều AI đã nói. Thiết kế này đặt cược rằng giá trị của phản hồi AI nằm ở cuộc trò chuyện sửa bài mà nó bắt đầu, không phải ở lượng nhận xét nó tạo ra.
Bạn có thể làm gì với nó
Tạo một bài tập và chọn kiểu phản hồi từ thư viện OER hơn 200 prompt dùng chung của nền tảng — phát triển luận điểm, cấu trúc lập luận, bằng chứng, ngữ pháp, văn phong — hoặc tự viết. Sinh viên nộp bản nháp qua LMS hoặc một mã truy cập, nhận phản hồi về những khía cạnh bạn đã chọn, rồi hoàn thành một phản tư có cấu trúc: điều họ chấp nhận, điều họ chất vấn, điều họ sẽ thay đổi. Bảng điều khiển của giảng viên hiển thị từng bài luận bên cạnh phản hồi và phản tư, và một tóm tắt lớp do AI tạo báo cáo những điểm mạnh và điểm yếu lặp lại của cả nhóm để buổi học tiếp theo nhắm tới chúng. Đánh giá đồng đẳng nằm cạnh vòng lặp AI, và tích hợp chạy qua LTI vào Canvas, Blackboard và Moodle.
Bước phản tư là phần đáng nghiên cứu: đó là nỗ lực rõ ràng nhằm biến phản hồi AI thành đối tượng của phán đoán thay vì một đáp án, và gần nhất với điều nghiên cứu năng lực đọc phản hồi mô tả như kỹ năng quyết định liệu nhận xét có làm thay đổi bản nháp hay không. Vì vòng lặp được xây quanh việc sửa bài chứ không phải điểm số, nó cũng hoạt động như hạ tầng đánh giá hình thành — dù bản thân nền tảng không chấm điểm.
Dành cho ai
Giảng viên viết học phần năm nhất và các khoa tiếng Anh muốn phản hồi AI mà không nhượng quyền kiểm soát điều nó nói; trung tâm viết bổ sung cho việc kèm cặp của con người; sinh viên cá nhân muốn phản hồi có cấu trúc về một bản nháp mà không gắn với học phần nào; và phụ huynh dạy con tại nhà. Người sáng lập, Eric Kean, đã dạy tại Western Washington University hai thập kỷ và phát triển công nghệ giáo dục mở; Anna Mills, giảng viên viết được trích dẫn rộng rãi về công trình AI và viết, cố vấn cho dự án và viết các mẫu phản tư của nó.
Ghi chú và lưu ý
Trang báo cáo hơn 12.000 sinh viên, hơn 700 học phần và hơn 41.000 bài luận đã được xem — con số do nhà cung cấp báo cáo, không phải kiểm toán độc lập. Việc tuân thủ FERPA, sẵn sàng GDPR và khả năng tiếp cận cũng là tuyên bố của chính nhà cung cấp; bài luận đi qua Azure OpenAI, và trang nói chúng không được dùng để huấn luyện mô hình, điều một học khu nên xác nhận trong thỏa thuận xử lý dữ liệu thay vì lấy từ trang tiếp thị. Giá theo mô hình freemium và thay đổi theo đối tượng: một học kỳ đầu miễn phí cho giảng viên mới (theo yêu cầu, giới hạn ba người mỗi trường), sau đó khoảng $12–15 mỗi sinh viên mỗi học kỳ, và một gói trả phí theo lượt xem cho sinh viên cá nhân với lượt đầu miễn phí. Bảng so sánh với ChatGPT Plus, Packback và Grammarly là của chính nhà cung cấp. Quan hệ đối tác với UC Davis trong dự án PAIRR là hợp tác nghiên cứu, không phải bằng chứng đã công bố rằng nền tảng cải thiện kỹ năng viết.