HN 写作课

工程师们二十年里聊过的写作。

工程师、作家、编辑和创业者在 Hacker News 上聊了二十年“怎么写”:怎么写得清楚、怎么讲好一个故事、技术文档怎么写、小说和出版是怎么回事。这里把其中关于写作与讲故事的帖子挑出来,配上中文导读、可以直接用的写作要点和评论翻译。

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    这些讨论是怎么挑出来的

    1. 01

      从全量里捞

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部帖子,用关键词先捞出 40 分以上、可能和写作有关的约 1.1 万篇。

    2. 02

      只留真正讲写作的

      由 AI 逐条判断是否和写作、讲故事、文风、出版有实质关系,剔除“写代码”“编辑器”这类字面撞车,并分进十个类别。

    3. 03

      提炼可用的要点

      为值得读的帖子写中文导读,提炼 2-4 条可以直接用到自己写作里的要点,并精选翻译 HN 高赞评论。内容由 AI 生成,可能有误。

    AI 与写作2012nytimes.com

    评分算法不喜欢我的文章

    The Algorithm Didn’t Like My Essay

    阅读原文 HN 讨论
    99HN 得分
    54条评论
    4条写作要点

    导读

    文章围绕自动作文评分软件进入教育场景展开,借“算法不喜欢我的作文”这一经历,讨论机器能否判断写作好坏。对写作者来说,它提醒我们:评分标准不等于写作标准,迎合算法容易写出语法正确却缺乏表达的文章。值得读的是它把“为谁写、为何写”与“如何被评分”之间的张力摆到了台面上。

    关键词 自动评分写作教学算法偏见应试写作

    可以直接用的写作要点

    1. 01

      动笔前先想清楚表达目的和真实读者,不要把评分细则当成写作目标,否则容易写成“语法正确但不会写作”的填空文。

    2. 02

      语法规则服务于表达;当语气、节奏或观点需要时,可以有理由地打破常规,但要确保读者能感到这是有意为之。

    3. 03

      评分系统会奖励可识别的特征,写完后要自查:我是在按评分点填装,还是在解决一个真实的表达问题?

    4. 04

      无论人工还是机器评分,对“好文章”的定义都可能很窄;用真实读者的反馈检验文章是否有细节、分寸和说服力。

    HN 评论精选

    机器评分无法理解有意打破语法以服务表达,可能把学生训练成语法正确但不会写作的人。

    如果可以用算法给作文评分,那学生用算法写论文也应该没问题吧?这和用计算器有什么区别?它不过是个工具,对吧?数学以前也只能用纸笔。(我知道文章说仍会由人来评分,我只是在说明观点。)写作是一种艺术形式,因此也应被当作艺术来对待和评分。有时你需要用语法上不正确的语言来把观点表达清楚,而软件不够细腻,捕捉不到这一点。我能看到这会培养出语法很好但写作很糟的学生——优化了错误的目标。

    kenrikm查看英文原文

    If it's ok for them to use an algorithm to grade essays then it would be ok for students to use an algorithm to write the papers no? How is it different from using a calculator? it's a tool right? mathematics used to only be only pen and paper. (I know it says it would still be graded by people, I'm making a point) Writing is an artform and as such should be treated and graded as one. Sometimes you need to use language that is grammatically incorrect to get a point across and software is not nuanced enough to pick up on this. I can see this helping to turn out students that are good grammaticians but terrible writers - optimizing for the wrong outcome.

    学生会迅速摸清评分算法的偏好并加以迎合,导致评分失效,也扭曲写作动机。

    让学生频繁接触、反复使用一个作文评分程序是最糟糕的做法。人很擅长适应系统,一旦发现算法偏爱哪些因素、惩罚哪些因素,它很快就会失效;而人类评分者的标准可能没那么死板,因此还能识别这种“照着评分点写”的尝试。

    alextp查看英文原文

    Giving students close access to a program that evaluates essays many times would be the worst possible thing to do. People are generally very good at adapting to systems, and the algorithm would break down pretty quickly as people find out which factors it favors and which ones it penalises (while human graders are arguably less strict in their criteria and can hence recognize these attempts at writing to the letter).

    标准化写作任务和人工评分本身对“好文章”的定义就很狭窄,算法只是放大了这一点。

    我认为这更多说明的是作业设计和人工评分程序的问题,而不是别的。即使是标准化考试中所谓有创造性的部分,对“好”的定义也窄得惊人。

    mingpan查看英文原文

    I think this says more about the assignment and the human grading procedures than anything else. Even the supposedly creative sections in standardized tests are surprisingly narrow in what they consider to be good.

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