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Unai Atutxa Barrenetxea, Alejandro Molina Villegas, Mikel Iruskieta Quintian 
La técnica de crowd-sourcing puede ser una herramienta de gran ayuda tanto para evaluar los resúmenes de los alumnos como para poder ofrecerles un feedback que ayude a mejorar sus destrezas para resumir. En este trabajo, se propone un enfoque para la generación de meta-resúmenes en euskera, con el objetivo de diseñar y desarrollar una evaluación automática de los resúmenes de extracción. Se presenta un nuevo algoritmo que permite usar los meta-resúmenes generados con las siguientes finalidades: i) comparar los resúmenes elaborados por alumnos de diferentes edades y cursos educativos (primaria y universidad), ii) evaluar los resúmenes creados en clase (evaluación de la clase) y iii) evaluar a cada alumno (evaluación individual). Los resultados muestran que el método propuesto, el cual se ha elaborado basándose en aspectos cualitativos (estructura discursiva de la coherencia) y cuantitativos (kappa de Fleis y distancia de Hamming), es apto para comparar grupos e individuos.
Crowd-sourcing can help teachers to evaluate student summaries and give them feedback to improve their summarization skills. In this paper, we propose an approach for meta-summaries generation, to design and develop the automatic evaluation of extractive summaries for the Basque language. We propose a novel algorithm that allows to use the generated meta-summaries to i) compare students meta-summaries at different ages and education stages (elementary and undergraduates), ii) evaluate classroom meta-summaries (classroom evaluation) and iii) evaluate each student (individual evaluation). The results show that our proposed method, based on qualitative (coherence discourse structure) and quantitative (Fleis kappa and Hamming distance) measures, is accurate to compare both: groups and individuals.
