Por Monserrat Quezada
/ monquezada@udec.cl
/ Fotografías: Gentileza Departamento de Español
Una de las necesidades educativas más relevantes de este último tiempo, tanto para estudiantes extranjeros como migrantes no nativos de español, es contar con una enseñanza-aprendizaje del Español como Lengua Extranjera (también se llama ELE, por sus siglas) que le permita mejorar su nivel de competencia en el idioma para realizar estudios en educación media o superior o para desarrollarse profesionalmente. “Ello contribuye a una mejor integración e inserción en la sociedad, educación y mundo laboral”, comenta la Dra. Anita Ferreira, quien, con su investigación, se ha dedicado a aportar diferentes desarrollos para hacer más eficiente y efectivo el proceso de enseñanza del idioma. Su investigación se enmarca en el contexto del grupo de investigación ADELE, Adquisición y Enseñanza del Español como lengua materna, extranjera y segunda lengua.
CORPUS DE APRENDIENTES
Uno de estos desarrollos es el Corpus CAELE, corpus de aprendientes de español más relevantes y uno de los pocos que existen hasta la fecha.
Un corpus de aprendientes es una colección de textos o muestras de lengua de personas que están aprendiendo un nuevo idioma, que se recolectan computacionalmente, de manera tal que permita búsquedas y el cruce de información, como por ejemplo, cuáles son los errores más comunes de quienes están adquiriendo esta nueva lengua según su lengua materna (L1) o nivel de competencia (inicial, intermedio, avanzado).
El CAELE es un inventario abierto que cuenta con 1217 textos académicos producidos por 201 aprendientes de diferentes lenguas maternas y niveles de competencia en ELE. Los estudiantes provienen de universidades extranjeras de pregrado y posgrado. Los textos fueron recolectados entre los años 2014 y 2019, y etiquetados y procesados en formato digital. El objetivo principal es determinar los errores más frecuentes y sistemáticos para apoyar los procesos de corrección gramatical y precisión lingüística mediante las estrategias de Feedback Correctivo Escrito (FCE).
“Los resultados sugieren una tendencia importante sobre evidencia robusta en cuanto al orden en que se deben tratar los errores según el nivel de competencia y tipo de estrategia en el proceso de corrección por escrito”, explicó la investigadora.
FEEDBACK CORRECTIVO ESCRITO
El Feedback Correctivo Escrito (FCE) es un tema crucial en el ámbito de la Adquisición de una Segunda Lengua (ASL). Esto consiste en la retroalimentación de los errores, el que puede ser de forma directa, es decir, señalando el error e indicando cuál sería la forma correcta; o de manera indirecta, en la cual se señala la existencia del error pero no se comunica la forma correcta, esperando que el aprendiente recurra a sus conocimientos previos para encontrarla.
El FCE ayuda a desarrollar la conciencia metalingüística a través de una atención selectiva de errores enfocados en el proceso de escritura con el objeto de mejorar la precisión lingüística. “Se trata de elevar el nivel de conciencia lingüística de los estudiantes extranjeros, llamándoles la atención sobre sus errores recurrentes a través de información metalingüística clave para que noten o perciban sus problemáticas y mejoren la comprensión de ellas, optimizando así su destreza escrita” concluyó la Dra. Ferreira.
SISTEMA TUTORIAL INTELIGENTE
Los Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) para lenguas extranjeras se basan en los desarrollos de la Inteligencia Artificial, principalmente en el Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing) en lo que compete a la utilización de técnicas y algoritmos computacionales para la Comprensión de Lenguaje Natural y Generación de Lenguaje Natural.
“En base a la problemática de la precisión lingüística en la producción escrita, hemos estado construyendo ELE-TUTORA (Sistema Tutorial Inteligente del Español como Lengua Extranjera), Este sistema es capaz de comportarse como un experto, tanto en el dominio gramatical del español como en el dominio metodológico, donde puede diagnosticar el error lingüístico en el texto del estudiante y, de acuerdo con ello, ofrecer una acción o estrategia que le permita progresar en el aprendizaje”, señala la profesora Ferreira.
Este sistema computacional está programado en Python y cuenta con la implementación de una gramática de buggy rules y un lexicón que le permite identificar los errores. Su diseño corresponde a una arquitectura dinámica, con el fin de evitar su rigidización futura y permitir mejorar su funcionamiento.
MODELO BLENDED-LEARNING
En cuanto al aprendizaje de segundas lenguas, la investigación de la Dra. Ferreira también aporta evidencia, específicamente acerca de la efectividad de las modalidades de enseñanza semipresencial vs. presencial, algo más que relevante en tiempos actuales de confinamiento y el auge del estudio y trabajo online.
Los resultados muestran que el incremento en el aprendizaje del idiomas como el inglés o el español como lengua extranjera fue superior en los grupos experimentales que participaron en la modalidad semipresencial con respecto a los grupos control que trabajaron con la modalidad presencial. “Se propone, entonces, que en el diseño de plataformas para la enseñanza de lenguas se incluya e implemente modelos metodológicos de Aprendizaje Combinado”.
“Dado que el aprendizaje de idiomas asistido por la tecnología (Computer Assisted Language Learning, CALL) ha asumido un papel importante en la enseñanza y el aprendizaje de idiomas extranjeros, no sólo se necesita evidencia empírica robusta sobre la utilidad de los entornos mediados por la tecnología para estos fines, sino también cómo se mejora el proceso de aprendizaje en tales situaciones”, indicó Ferreira.
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aferreir@udec.cl
