同時身為教授和家長，我一直想像著找到一種軟體可以幫助每一個學生如何寫出很好的文章。這樣的軟體可以作為一種永不倦怠的指導者，標示出文法、標點以及選字上的問題，但同時點出如何作出更好的結論和清晰度。

超出預期地，為了減輕改考卷的人力負擔而作出的努力，也許有助於讓我的夢想更接近現實。每學年結束前由各州舉辦的標準化測驗通常都有一項作文寫作，要求由人工一份一份批改。今(2012)年春天，William and Flora Hewlett 基金會贊助了一個競賽，試圖了解由專業的資料分析科學家和業余的統計天才可以正確地預測人工批改者所打出的分數到甚麼程度。上個月冠軍公布了，其所編寫的運算法竟然奇特的準確。

這場競賽是由Kaggle所舉辦的，一個專門為客戶舉辦預測性模型競賽的網站－也因為這樣他們旗下有著來自全世界的資料分析科學家幫他們工作。該網站宣稱它，「從來沒有一次沒打破先前的準確度門檻，而且都是很精采地破紀錄。」

Kaggle網站的廣告詞是「我們要讓資訊科學變成一項運動賽事」。該網站的部分客戶提供可觀的獎金來交換得獎模型的智慧財產權。舉例而言，Heritage Health 獎 (「用歷史的醫療險求償資料，辨識出在明年之內會入院的病人。」)就將頒給研發出最好運算法的團隊美金300萬元的獎金。剛剛完結的批改作文的競賽只提供了美金6萬元給第一名，卻吸引了159隊參賽。同時間，Hewlett基金會贊助了一個對現有由商業賣家所提供的自動作文批改引擎的評估研究。研究者發現這些產生的分數和人工批改的成績在統計上有效地相近。

Hewlett基金會的教育計畫主任Barbara Chow說：「我們已經聽過有人說機械運算法跟人工批改者一樣地厲害，但我們想要創造一個中性而且公平的平臺來評估販售者所宣稱的各種效果。結果顯示它們的宣稱并非毫無根據。」

Chow女士說，如果說用運算法取代人工批改的念頭讓人反感，考量這個想法：在各州的標準化測驗當中，每天作文通常都由兩名批改者批改，機械批改只取代其中一個。此外，真人也通常不是理想的批改者，他們對每篇文章只提供三分鐘的注意力而已。我們在處理的只是一種非常化約的評分，也就是給每篇文章如七年級生的文章，一個綜合的分數，并不是要給一個大四生創意寫作專題里所使用的隱喻下評語。軟體大幅地降低了批改這些作文的成本 - 這是一件重要的事，因為許多州已經開始(為了樽節支出)廢棄作文這個考試項目。

俄亥俄州艾克朗大學(University of Akron in Ohio)教育學院的院長Mark D. Shermi說：「幾年前，幾乎每一州都用等第評分法來測驗寫作，藉此要求學生實際訓練寫作能力。但是有幾州，因為成本的關系，不是改回只用選擇題的方式測驗就是根本地廢棄跟寫作相關的考試。」Shermis教授說：隨著作文自動批改的統計模型逐漸地改良，目前每篇作文每人次美金2元或 3元的支出就可以被節約下來，至少在理論上是如此。

而當批改作文的軟體越來越成熟以後，就可以運用到課堂上一學年當中任何的寫作作業上，而不只是年終的一次性考試。軟體也可以取代教師批改時候所寫下的標記和寫作建議。軟體可以輕易地提供附有詳細解釋及進一步練習的批改意見，同時提供分數。

Tom Vander Ark，OpenEd Solutions，一間和Hewlett基金會合作的顧問公司的執行長說，目前商業批改論文軟體的費用是每名學生每年美金10 到20元。但隨著科技的進步及成本的下降，他預期這樣的軟體可以合并進每個學生所使用的文字處理軟體當中。

Vander Ark先生說：「提供學生關於文法、標點使用、選字及句子結構的立即性意見將可以進一步帶出更多的寫作作業，并且促使教師們能夠把時間和精力使用在更高層次的技巧培訓上。」教師們仍然會評斷作文的內容。這很重要，因為研究也顯示，學生可以透過把作文當中充滿違背經驗法則的事實細節來愚弄軟體，因為雖然一般人類一眼就可以看出其中的問題，但軟體卻無法察覺。當成熟的作文批改軟體終於被建構在文字處理軟體里面以後，Vander Ark先生預測將會「出現很大量的寫作訓練在學生的課程當中。」

我和Jason Tigg實際說過話，他是贏得Kaggle批改作文程式設計競賽的冠軍隊中一個位在倫敦的成員。身為一個經常處理大量價格資料的專業股票交易員，Tigg先生說：「巨量資料是我在工作上處理的事。」但是他和隊友所發展出來的批改作文軟體所處理的資料量相對少很多，也只需要一般的電腦，所以對學校而言的多余設備成本可說是微乎其微。

學生自己的筆記型電腦還沒有安裝這樣的全年無虛擬寫作教師。但是已經改良的統計模型卻讓這個快樂的日子可能早一點到來。

作者Randall Stross是一位住在矽谷并在圣荷西州立大學任教的教授。

(駐舊金山辦事處文化組 編撰)參考資料

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