Raising university students’ awareness of Automated Writing Evaluation tools in the English as a Foreign Language writing classroom to promote uptake of feedback and learner autonomy

Abstract

If EFL students are expected to improve their writing over the course of a term at university, they must be provided with formative assessment opportunities; when it comes to writing, this involves establishing multi-step feedback loops that allow learners to respond to instructor’s feedback, rewrite and resubmit for further feedback. Providing truly effective feedback of this nature has been proven to help improve students’ writing scores, but it also requires more commitment from instructors, both in terms of effort and time, the latter of which is often lacking, especially in a university context. Incorporating Automatic Writing Evaluation (AWE) tools may be part of the solution to this problem; this Final Master’s Project (FMP) puts forward the notion that AWE tools, when incorporated effectively in the university EFL classroom, can help instructors establish feedback loops as they provide students with a kind of initial proofreader that can clean up some of their more mechanical errors. In this FMP, first-and-second-year university students are introduced to the Artificial Intelligence-powered tools Write and Improve, Grammarly and Chat GPT to promote their uptake of feedback in general, raising their awareness of the type of errors they make and making them more independent learners. The study, involving two groups of students at a private Spanish university, outlines how these tools can be used in the EFL classroom and attempts to gather students’ perceptions of them and to what extent they took the computer-generated feedback on board.

Si se espera que los estudiantes de inglés como lengua extranjera mejoren su escritura a lo largo de un trimestre en la universidad, se les deben brindar oportunidades de evaluación formativa; en lo que respecta a la escritura, esto implica establecer bucles de retroalimentación de varios pasos que permitan a los estudiantes responder a los comentarios del instructor, reescribir y volver a enviar para obtener más retroalimentación. Proporcionar retroalimentación verdaderamente efectiva de esta naturaleza se ha demostrado que ayuda a mejorar las calificaciones de escritura de los estudiantes, pero también requiere un mayor compromiso por parte de los instructores, tanto en términos de esfuerzo como de tiempo, este último a menudo escasea, especialmente en el contexto universitario. La incorporación de herramientas de Evaluación Automática de Escritura (AWE) puede ser parte de la solución a este problema; este Trabajo Fin de Máster (TFM) plantea la idea de que las herramientas de AWE, cuando se incorporan de manera efectiva en el aula universitaria de inglés como lengua extranjera, pueden ayudar a los instructores a establecer bucles de retroalimentación al proporcionar a los estudiantes una especie de corrector inicial que puede corregir algunos de sus errores más mecánicos. En este PFM, se introduce a estudiantes universitarios de primer y segundo año en una universidad privada española en herramientas impulsadas por Inteligencia Artificial, como Write and Improve, Grammarly y Chat GPT, con la intención de promover su aceptación de la retroalimentación en general, aumentar su conciencia sobre el tipo de errores que cometen y convertirlos en estudiantes más independientes. El estudio, que involucra a dos grupos de estudiantes en una universidad española privada, describe cómo se pueden utilizar estas herramientas en el aula de inglés como lengua extranjera y trata de recopilar las percepciones de los estudiantes sobre ellas y en qué medida tomaron en cuenta la retroalimentación generada por la computadora.