教育中自适应写作支持系统中的修订行为研究
研究了自动写作评估系统如何改善学生写作，着重探讨对论证文本进行修订的相关方面，包括修订类型以及对所给反馈的响应程度。通过分析 5-6 年级学生的论文，引入了一种注释方案来捕捉证据使用和推理方面的修订，并展示了手动注释和修订注释与综合评估的相关性。此外，还研究了自动根据该方案对修订进行分类的可行性。
Jul, 2021
eRevise 是一个基于自然语言处理特性的网络写作和修订环境，通过触发有关学生响应文本写作中证据使用的形成性反馈信息来帮助学生理解文本证据使用标准，从而使学生更好地修订文稿，而在五年级和六年级跨越 7 个教室的 pilot deployment 中，学生在接收形成性反馈并进行试卷修订后，在写作中使用文本证据的质量有所提高。
Aug, 2019
本文介绍了一个学生立论式作文之间的修改版本语料库，并对每个修订版本进行了评注，以评估其是否改善了论文质量，并开发了一个基于机器学习的模型来预测修订版本的改进情况，同时也展示了利用专家和非专家修订数据可提高模型性能的结果。
Sep, 2019
本文提供了一个完整的计算框架，对科学写作中的文本修订进行了研究，通过构建一个新的带有金标准句子对齐的带注释语料库来揭示了科研人员修订论文的常见策略，并利用自动方法在文档、句子和单词级别上提取修订内容。
Oct, 2022
本研究通过探索使用文章修订的上下文和反馈信息两种方式来提高分类器性能，以区分学生论述写作中的有意义的证据和合理推理演绎，并进行严格评估和定性分析，研究发现通过使用上下文来辨别有意义的修订是最成功的。
Feb, 2023
研究证明通过问题解决中的自我调节对学习的重要性，该研究通过学习分析主要关注学生在整体学习过程中运用的自我调节行为，而有限的研究涉及到学习者在实时表现中的差异，通过智能辅导系统研究了学生在化学计量学中的自我调节行为与实时表现之间的关系，通过 AI 生成的思考记录检测 SRL 行为，发现了四个 SRL 类别（信息处理，规划，执行和意识到错误）的存在与否，且考虑到学生使用的 SRL 的存在，频率，循环特征以及最近性与学生在多步问题中的后续表现之间的关系，结果显示在自我调节循环的处理阶段，学生的行动表现出了比较低的实时正确性，我们讨论了系统重新设计的机会来增加处理阶段的 SRL 支持以及基于思考记录数据的 SRL 评估速度研究的发展方向。
Dec, 2023
本研究提出了一种新的分类法，根据意图、作者行为和书面数据信息类型对学术写作行为进行分类，并提供了 ManuScript 数据集，旨在提供学术写作的完整图景，以捕捉写作轨迹的线性和非线性，使写作助手可以提供端到端的更强反馈和建议。
Mar, 2023
本文探讨如何通过学习在线辩论中的协作编辑行为来捕捉修订模式，以开发旨在指导作者进一步改进其论点的方法，并且我们提出一种基于修订距离的新的抽样策略，以解决修订文字料库的噪声问题。
May, 2023
针对提高学生论述写作水平和有效判断其修改文章的质量的问题，本研究提出了基于 Chain-of-Thought 提示的 ChatGPT 生成论点基础，用于预测其修改后的质量，并在初中和大学学生论文数据集中实验证明了其优越性。
Jun, 2023
本文介绍了一种人机交互的迭代文本修订系统 (R3)，该系统可提供高质量的文本修改建议，通过人机交互实现文档的迭代修订，从而使大语言模型在文本修订任务中发挥更大作用。
Apr, 2022