Améliorer ses compétences en écriture avec FeedbackBuffet
FeedbackBuffet utilise l'IA pour offrir des retours écrits personnalisés pour s'améliorer.
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Table des matières
Dans le monde d'aujourd'hui, écrire est devenu une compétence essentielle. Que ce soit pour l'école, le boulot ou des projets persos, beaucoup de gens cherchent des retours sur leurs écrits pour améliorer leurs compétences. Avec la montée de la technologie, surtout l'intelligence artificielle (IA), on a maintenant des outils qui peuvent nous aider à obtenir des retours plus facilement. L'un de ces outils, c'est FeedbackBuffet, un assistant d'écriture qui utilise un modèle d'IA puissant pour donner des retours sur le travail écrit.
C'est quoi FeedbackBuffet ?
FeedbackBuffet est conçu pour aider ceux qui veulent améliorer leur écriture. Il simplifie le processus d'obtention de retours en permettant aux utilisateurs de coller leur texte dans le système et de choisir le type de retour qu'ils souhaitent. L'outil utilise l'IA pour analyser le texte et fournir des commentaires utiles en fonction des choix de l'utilisateur. Ça veut dire que les écrivains peuvent obtenir des retours spécifiques en lien avec ce sur quoi ils bossent, que ce soit un essai, un email ou tout autre type de contenu écrit.
Comment ça marche FeedbackBuffet ?
Le système fonctionne de manière simple. Quand un utilisateur veut un retour, il commence par entrer son texte dans le système. Une fois qu'il a fait ça, il peut choisir parmi plusieurs options qui précisent quel genre de retour il recherche. Par exemple, l'utilisateur peut vouloir des retours sur le contenu, la structure ou la clarté de son écriture.
Étape 1 : Entrer un échantillon d'écriture
Pour commencer, les utilisateurs n'ont qu'à coller leur brouillon dans la zone d'entrée de FeedbackBuffet. Ça peut être n'importe quel texte sur lequel ils travaillent, comme un devoir scolaire ou une lettre de candidature.
Étape 2 : Choisir des options de retour
Après avoir entré leur texte, les utilisateurs se voient proposer différentes options de retour. Ces options sont conçues pour les guider sur les aspects de leur écriture qu'ils souhaitent améliorer. Par exemple, ils peuvent vouloir savoir si leurs arguments sont solides ou si leur texte est facile à comprendre.
Étape 3 : Générer des retours
Une fois que l'utilisateur a sélectionné les options de retour, FeedbackBuffet combine ces choix pour créer une demande pour l'IA. Cette demande est envoyée au modèle d'IA, qui analyse ensuite le texte et génère des retours. L'utilisateur reçoit ces retours dans une zone de texte et peut les consulter pour voir quels changements ils pourraient vouloir apporter.
Types de retours disponibles
FeedbackBuffet propose plusieurs types de retours pour répondre à différents besoins. Voici quelques exemples des options de retour que les utilisateurs pourraient attendre :
Retours sur le contenu
Ce type de retour se concentre sur le fait de savoir si le texte transmet efficacement le message voulu. Il vérifie si les idées présentées sont pertinentes et bien développées.
Retours sur la structure
Ici, le système évalue l'organisation du texte. Il examine si les idées sont disposées logiquement et s'il y a des transitions claires entre les paragraphes.
Retours sur la clarté
Les retours sur la clarté s'assurent que le texte est facile à lire et à comprendre. Ils soulignent tout langage confus ou phrases compliquées qui pourraient nécessiter une simplification.
Retours exploitables
Cela implique des suggestions pour des changements spécifiques que l'écrivain peut mettre en œuvre. Ça peut inclure des conseils sur comment améliorer des phrases, affiner des arguments ou renforcer des affirmations.
Le rôle des modèles
Une des fonctionnalités clés de FeedbackBuffet est l'utilisation de modèles. Les modèles sont des structures préconçues qui aident à guider le processus de retour. Quand les utilisateurs choisissent des options pour les retours, ces modèles garantissent que les retours générés par l'IA soient pertinents et utiles.
Pourquoi utiliser des modèles ?
Orientation : Les modèles fournissent une feuille de route aux utilisateurs, les aidant à comprendre quel type de retour est disponible et comment le demander.
Cohérence : En utilisant des modèles, le système peut offrir des retours cohérents qui s'accordent avec les meilleures pratiques en écriture.
Facilité d'utilisation : Les modèles simplifient le processus pour les utilisateurs, facilitant leur demande de retours sans les submerger d'options.
Avantages d'utiliser FeedbackBuffet
Il y a plusieurs avantages à utiliser FeedbackBuffet pour améliorer ses compétences en écriture :
Accessibilité
FeedbackBuffet facilite l'accès pour tous, que ce soit des étudiants, des pros ou des écrivains amateurs, pour obtenir des retours sur leur travail. Cette accessibilité est cruciale pour ceux qui n'ont pas facilement accès à des retours de leurs pairs ou profs.
Conseils d'experts
Grâce à ses modèles, FeedbackBuffet intègre des connaissances d'experts dans le processus de retour. Les utilisateurs bénéficient d'insights qui peuvent être difficiles à obtenir par eux-mêmes, ce qui leur facilite la tâche pour élever leur écriture.
Gain de temps
Obtenir des retours détaillés peut souvent prendre du temps, surtout si on doit chercher de l'aide auprès d'autres. FeedbackBuffet rationalise ce processus, fournissant des retours immédiats sur lesquels les utilisateurs peuvent agir tout de suite.
Encouragement à l'amélioration
En recevant des retours structurés et exploitables, les utilisateurs sont plus susceptibles de se sentir encouragés à apporter des changements à leur écriture. Ce processus itératif aide les écrivains à améliorer leurs compétences avec le temps.
Scénario d'utilisation : L'expérience de Sasha
Pour mieux comprendre comment fonctionne FeedbackBuffet, regardons un scénario hypothétique impliquant un étudiant nommé Sasha.
Sasha suit un cours en informatique et doit écrire une déclaration de purpose pour une candidature à un programme de master. Après avoir complété un premier brouillon, il reçoit des retours de son prof, qui mentionne que l'introduction manque de motivation. Souhaitant améliorer encore son brouillon, Sasha se tourne vers FeedbackBuffet.
Il colle sa déclaration dans le système et sélectionne des options pour obtenir des retours sur le contenu. Le système traite sa demande et génère un retour qui suggère d'ajouter des exemples spécifiques de ses expériences en informatique.
En utilisant les retours, Sasha révises sa déclaration pour inclure des exemples de son expérience à apprendre à coder avec des amis. Il revient ensuite sur FeedbackBuffet, saisit son brouillon mis à jour, et sélectionne de nouvelles options de retour. Cet aller-retour lui permet de peaufiner sa déclaration jusqu'à ce qu'il se sente confiant dans son travail.
Aspirations futures
Alors que la technologie continue d'avancer, des systèmes comme FeedbackBuffet évolueront probablement aussi. Les développeurs explorent des moyens d'intégrer plus de fonctionnalités et d'améliorer l'expérience globale des utilisateurs. Les mises à jour futures pourraient se concentrer sur :
Plus de types de retours : Élargir la gamme d'options de retours pour couvrir des aspects supplémentaires de l'écriture.
Personnalisation utilisateur : Permettre aux utilisateurs de personnaliser encore plus leurs préférences de retour en fonction de leurs objectifs d'écriture.
Partage communautaire : Créer une plateforme pour que les utilisateurs partagent leurs expériences de retour et leurs insights, favorisant une communauté d'écriture solidaire.
Intégration avec d'autres outils : Lier FeedbackBuffet avec d'autres applications d'écriture pour rendre le processus de retour encore plus fluide.
Conclusion
La montée des outils d'IA comme FeedbackBuffet marque un changement significatif dans la façon dont les écrivains peuvent accéder aux retours. En fournissant une interface facile à utiliser qui relie des exemples d'écriture à des options de retour pertinentes, FeedbackBuffet permet aux utilisateurs d'améliorer efficacement leurs compétences en écriture. Au fur et à mesure que cette technologie continue de se développer, elle deviendra probablement une ressource indispensable pour quiconque cherchant à améliorer son écriture.
Titre: Prompt Middleware: Mapping Prompts for Large Language Models to UI Affordances
Résumé: To help users do complex work, researchers have developed techniques to integrate AI and human intelligence into user interfaces (UIs). With the recent introduction of large language models (LLMs), which can generate text in response to a natural language prompt, there are new opportunities to consider how to integrate LLMs into UIs. We present Prompt Middleware, a framework for generating prompts for LLMs based on UI affordances. These include prompts that are predefined by experts (static prompts), generated from templates with fill-in options in the UI (template-based prompts), or created from scratch (free-form prompts). We demonstrate this framework with FeedbackBuffet, a writing assistant that automatically generates feedback based on a user's text input. Inspired by prior research showing how templates can help non-experts perform more like experts, FeedbackBuffet leverages template-based prompt middleware to enable feedback seekers to specify the types of feedback they want to receive as options in a UI. These options are composed using a template to form a feedback request prompt to GPT-3. We conclude with a discussion about how Prompt Middleware can help developers integrate LLMs into UIs.
Auteurs: Stephen MacNeil, Andrew Tran, Joanne Kim, Ziheng Huang, Seth Bernstein, Dan Mogil
Dernière mise à jour: 2023-07-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2307.01142
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.01142
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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