Klarheit in der didaktischen Schreibweise verbessern

WikiHow ist eine Website, auf der Leute Artikel finden und bearbeiten können, die Anleitungen zu einer Vielzahl von Themen geben. Nutzer können diese Artikel ändern, was bedeutet, dass es eine Historie darüber gibt, was bearbeitet wurde. Das kann nützlich sein, um zu verstehen, wie Anleitungen verbessert werden können. In dieser Diskussion konzentrieren wir uns darauf, wie Vage Anleitungen durch Überarbeitungen klarer gemacht werden können.

#Das Problem mit vagen Anleitungen

Wenn Leute Anleitungen schreiben, müssen sie sicherstellen, dass der Leser ihnen leicht folgen kann. Manchmal können Anleitungen vage oder unklar sein. Diese Vagheit kann zu Missverständnissen führen. Zum Beispiel, wenn jemand sagt "Mach es", ohne weitere Erklärung, weiss der Leser vielleicht nicht genau, was gemeint ist. Das Ziel ist herauszufinden, wie Änderungen helfen können, diese Anleitungen klarer zu machen.

#Analysieren von Änderungen in Anleitungen

Wir schauen uns einen Datensatz an, der Paare von Original- und überarbeiteten Anleitungen von WikiHow enthält. Durch die Analyse dieser Paare können wir feststellen, wann eine vage Anleitung klarer geworden ist. Besonders konzentrieren wir uns auf Änderungen des Hauptaktionsverbs in den Anleitungen. Wenn die überarbeitete Version des Befehls ein präziseres Verb verwendet, kategorisieren wir die ursprüngliche Anleitung als vage.

#Die Bedeutung der Klarstellung von Anleitungen

Wenn eine vage Anleitung überarbeitet wird, liegt das oft daran, dass das neue Verb zusätzliche Details dazu liefert, wie oder warum man die Aktion ausführen sollte. Zum Beispiel macht es einen Unterschied, "Geh zum Laden" in "Besuche den örtlichen Supermarkt" zu ändern, da es mehr Kontext bietet und die Anleitung klarer macht. Diese Klarheit hilft den Nutzern zu verstehen, was sie tun müssen.

#Schritte zur Identifizierung von Vagheit

Um die Änderungen zu analysieren, sammeln wir zunächst eine grosse Menge an Daten von WikiHow. Da der Datensatz viele gemischte Inhalte enthält, müssen wir ihn filtern, um nur die Anleitungen zu behalten, die klar formuliert sind. Wir konzentrieren uns auf Sätze, die Befehle geben, wie "Bitte reichen Sie Ihren Bericht ein" oder "Du solltest dein Zimmer aufräumen."

Sobald wir die Anweisungssätze gesammelt haben, suchen wir nach Fällen, in denen das Hauptverb in der ursprünglichen Anleitung in der überarbeiteten Version in etwas Spezifischeres geändert wurde. Unser Ziel ist es, einen Datensatz zu erstellen, der klar zeigt, wie vage Anleitungen verbessert werden können.

#Daten bereinigen

Der ursprüngliche Datensatz ist nicht sauber und hat viele Fehler wie Tippfehler und informelle Sprache. Um ihn benutzbar zu machen, gehen wir mehrere Schritte durch:

1. Rechtschreibfehler beheben: Wir vergleichen Wörter im Datensatz mit einem Standardwörterbuch, um Tippfehler zu finden.

2. Wortarten taggen: Wir identifizieren die Wortarten in den Sätzen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Elemente analysieren.

3. Anleitungen filtern: Wir behalten nur die Sätze, die klare Anleitungen geben, und werfen alles weg, was zu lang oder zu kurz ist.

Am Ende dieses Prozesses haben wir einen fokussierten Datensatz, der eine Vielzahl von Anleitungen enthält, sowohl vage als auch klar.

#Änderungen analysieren

Nachdem wir die Daten vorbereitet haben, konzentrieren wir uns darauf, wie die Änderungen an den Verben die Anleitungen klarer machen können. Wir verwenden ein Tool, das dabei hilft, die Bedeutungen der Verben in den ursprünglichen und überarbeiteten Sätzen zu identifizieren. Dieses Verständnis hilft uns, die Änderungen zu kategorisieren und zu sehen, wie sie die Klarheit verbessern.

Wir kategorisieren die Überarbeitungen in verschiedene Typen, je nachdem, wie die Verben zueinander in Beziehung stehen. Zum Beispiel:

• Subframe-of: Die überarbeitete Anleitung enthält eine detailliertere Aktion im weiteren Kontext der ursprünglichen Anleitung.

• Inherits-from: Die überarbeitete Aktion baut auf der ursprünglichen auf, fügt aber mehr Details hinzu.

• Uses: Das überarbeitete Verb steht in Beziehung, fügt aber vielleicht nicht so viele Details hinzu.

Diese Kategorien helfen uns zu erkennen, wie Überarbeitungen vage Anleitungen klären können und heben Beziehungen zwischen verschiedenen Verben hervor, die in den Anleitungen verwendet werden.

#Modell testen

Wir versuchen dann herauszufinden, ob ein Computer-Modell die Unterschiede zwischen vagen und klaren Anleitungen erkennen kann. Wir nutzen eine Art von maschinellem Lernmodell, das Paare von Anleitungen vergleicht, um zu sehen, ob es genau sagen kann, welche Version klarer ist.

Das Modell wird mit dem Datensatz trainiert und lernt anhand von Beispielen, vage Anleitungen und ihre klaren Versionen basierend auf den Änderungen an den Hauptverben zu identifizieren. Wir überprüfen die Leistung des Modells, indem wir sehen, wie genau es die Anweisungspaare klassifizieren kann.

#Ergebnisse der Analyse

Unsere Analyse zeigt, dass das Modell in der Lage ist, effektiv zwischen vagen und klaren Anleitungen zu unterscheiden. Wir stellen fest, dass bestimmte Arten von Überarbeitungen für das Modell leichter zu identifizieren sind, besonders solche, bei denen die ursprünglichen und überarbeiteten Verben eine klare und direkte Beziehung haben.

Allerdings gibt es Fälle, in denen das Modell Schwierigkeiten hat, besonders wenn die ursprünglichen und überarbeiteten Verben ähnliche Bedeutungen haben. Das deutet darauf hin, dass möglicherweise weitere Merkmale benötigt werden, um die Leistungsfähigkeit des Modells in Zukunft zu verbessern.

#Fazit

Indem wir uns darauf konzentrieren, wie Anleitungen klarer gemacht werden können, sehen wir die Rolle von Überarbeitungen bei der Verbesserung der Kommunikation. Unsere Untersuchung vager Anleitungen und deren Klarstellungen bietet eine Grundlage für die Entwicklung von Werkzeugen, die Menschen helfen könnten, klarere Anleitungen zu schreiben. Diese Forschung kann auch dabei helfen, automatisierte Bearbeitungswerkzeuge zu schaffen, die über das blosse Korrigieren von Tippfehlern oder Grammatik hinausgehen.

Während wir diese Arbeit fortsetzen, hoffen wir, andere linguistische Phänomene zu erkunden und unsere Methoden auf verschiedene Textarten anzuwenden. Die Erkenntnisse, die wir gewinnen, können zu besseren Schreibpraktiken und effektiverer Kommunikation in instructional Texten in verschiedenen Bereichen führen.