في هذا البحث، نقدم أول تجارب باستخدام نماذج الشبكات العصبية لأداء مهمة اكتشاف الأخطاء في كتابات المتعلمين. نقوم بمقارنة منهجية بين هياكل التكوين البديلة ونقترح إطارًا للكشف عن الأخطاء يستند إلى LSTM ثنائية الاتجاه (Bidirectional LSTMs). أظهرت التجارب على مجموعة بيانات المهمة المشتركة CoNLL-14 أن النموذج قادر على تفوق المشاركون الآخرون في اكتشاف الأخطاء في كتابات المتعلمين. وأخيرًا، تم دمج النموذج مع نظام تقييم ذاتي مُنشر علنًا، مما أدى إلى أداء يضاهي أداء المصححين البشريين.