Yo quiero añadir el agradecimiento a los presidentes de sesión
por un trabajo impecable y amabilísimo.
Tenemos ahora la conferencia de clausura
y nos va a presentar al conferenciante
Carmen Gómez Galisteo, que está por aquí conectada,
según creo.
Muchas gracias Carmen, tienes la palabra.
Hola, bienvenidos a todos.
Muchas gracias a los asistentes por estar aquí viendo
la conferencia de clausura.
Quería dar las gracias a los coordinadores
del programa de doctorado por este seminario,
que han sido tres días muy intensos, muy interesantes,
muy azarosos por el tema de la lluvia, pero bueno,
es una anécdota más.
Y, sobre todo, quería dar las gracias a los coordinadores
del programa por darme la oportunidad de ahora
presentar al conferenciante, a Manuel Macías Morrego.
Es un placer y un honor para mí presentarle.
Es una de estas cosas bonitas
que nos pasan de vez en cuando en la vida académica.
Pude presentar a un antiguo compañero de trabajo,
compañero en mil batallas, en unos cuantos tribunales de TFM,
excelente amigo, mejor coautor todavía,
Le voy a presentar muy brevemente porque queremos escuchar
lo que él nos tiene que decir.
Pues es doctor en Filología Inglesa por la Universidad Complutense,
ha sido profesor en la Universidad Católica de Murcia,
San Antonio, en la Isabel I, en la Universidad Autónoma,
también en la Universidad Camilo José Cela
y actualmente trabaja en la Universidad Luis Juan Carlos
aquí de Madrid.
Es el presidente del Congreso Anglistics,
Estudios Filológicos en Lengua Inglesa,
que tendrá lugar en septiembre de este año.
Es autor de numerosos artículos, entre ellos ocho obras monográficas.
Voy a mencionar brevemente las dos últimas,
por quedarme con alguna.
Uno es Análisis de Errores, del análisis contrastivo
a la era de la inteligencia artificial,
que yo ya me lo he leído y lo recomiendo.
Está muy interesante,
tiene que ver mucho con el tema de esta conferencia.
Él es especialista en lingüística de corpus, en análisis de errores,
en lingüística aplicada a la enseñanza del aprendizaje
del inglés como segunda lengua y lengua extranjera.
Y también es un apasionado de Shakespeare
y, por ejemplo, su próxima obra
que va a salir el mes que viene es A Shakespearean Reading of
Pirandellos Henry de Port.
Así que con eso ya me callo y empezamos a escucharle,
que estamos deseándolo.
Muchas gracias, Manuel, por haber venido a darnos esta conferencia
hoy de clausura.
Bueno, muchísimas gracias, Carmen, por la presentación.
Lo primero, confirmar que se me escucha,
se me ve bien.
Voy a intentar compartir con vosotros contenido,
pero no sé si voy a poder compartir o no la presentación.
Si no puedo compartir la presentación,
la intento compartir con los organizadores
para que la hagan llegar a los asistentes a la presentación.
En mi caso, también era una de las circunstancias.
Yo quería.
Me hacía muchísima ilusión estar presencial
en la UNED precisamente porque una de las cosas que más agradezco
de estas cuestiones es la colaboración
entre instituciones que aparentemente están tan distantes,
pero no dejamos de estar tan cerca unos de otros.
Entonces, esa colaboración entre instituciones
quiero agradecerla, quiero agradecer a todos los asistentes
a la presentación.
No sé si podéis ver la presentación o no hay la posibilidad
de compartir la pantalla.
Voy a intentar compartir mi presentación de PowerPoint.
No sé si aquí se está viendo o no se está viendo.
Sí, estamos viendo toda tu ventana.
Perfecto.
Si ahora la pones en modo presentación, está perfecta.
Vale, ahora estamos presentando, ¿verdad?
Es decir, estamos compartiendo la pantalla.
Eso es.
Perfecto.
Pues muchísimas gracias también por la celeridad en el traspaso
de lo presencial a lo virtual, lo cual demuestra que el aprendizaje
del año 2020 y 2021 fue significativo también para docentes y miembros
de la comunidad universitaria.
No solamente tuvo un impacto positivo y significativo
en la comunidad de estudiantes, sino también en nosotros
como propios organizadores de eventos.
Agradezco a todas las autoridades que están presentes,
a los organizadores del decimosexto seminario de doctorado
de Internet de la UNED por permitir me participar, con una comunicación,
una conferencia de clausura que lleva por título
Inteligencia artificial y análisis de errores como herramientas
en el desarrollo de la competencia pragmática de aprendientes
de lenguas extranjeras.
Fundamentalmente en aprendientes de inglés como LE,
como lengua extranjera.
En este caso, vamos a estructurar la presentación,
que es una investigación empírica,
vamos a estructurar una brevísima introducción,
una brevísima revisión teórica, una presentación de los resultados
y un avance de unas conclusiones para que podamos utilizarlo.
Más adelante, también, dado el carácter interdisciplinar
del seminario, que he podido seguir con mucha atención en distintos días
y los distintos perfiles, Hacia el final de la presentación,
si tenemos tiempo, me gustaría también ofrecer una pequeña pincelada
como las herramientas de la lingüística de corpus,
esta recopilación de textos,
pueden también tener un impacto importante o significativo
en los estudiantes, en los candidatos a doctorado,
en los profesores que se dedican a la investigación de texto literario,
puesto que al final la recolección de patrones
y la recolección de texto es una cosa que nos aúna
a todos los que nos dedicamos al estudio de las lenguas
en sus distintas dimensiones.
Para comenzar con la presentación,
comenzar con la introducción, simplemente señalar
que fundamentalmente existen dos objetivos centrales
en lo que denominamos la investigación lingüística.
En primer lugar, determinar y caracterizar
las propiedades universales del lenguaje,
es decir, aquellas propiedades compartidas por todas las lenguas,
Aunque la manifestación de un universal específico
en una lengua particular
pueda o no diferir de la manifestación en otra,
se considera que tales universales están presentes, de alguna manera,
en todas las lenguas.
Esto, sin duda, nos conduce al segundo objetivo de investigación
en lingüística, que es determinar
y caracterizar el rango de variación posible en las lenguas,
dentro de una lengua y en contacto con distintas lenguas,
y por tanto el impacto que pueda tener esta variación y marcación
en el aprendizaje de una segunda lengua
o una lengua extranjera.
Los estudios que por su naturaleza se centran en una sola lengua
tienden a explorar los patrones que existen dentro de esa lengua.
Por otro lado,
los estudios que analizan los fenómenos comparables
o los fenómenos comparados.
Entre distintas lenguas se examina la amplitud de la variación posible
dentro del lenguaje humano natural.
Al comprender dicha variación,
al comprender la variación que efectivamente debe existir
y existe, también es posible identificar
aquellas áreas donde no existe una variación, es decir,
donde el patrón no es identificable.
Se considera que las propiedades o patrones más comunes
son estos universales lingüísticos de los que hablábamos y forman parte
del repertorio lingüístico innato de los seres humanos.
Subrayo el carácter indato
porque yo me posiciono dentro de todos los estudios
que realizan en el campo de la lingüística
y de la adquisición y desarrollo de segundas lenguas
en las teorías indatistas.
Por tanto, el error emerge como fuente de formación
en los estudios comparados.
No obstante, debido a la variación lingüística, no todos los universales
se manifiestan de la misma manera en todas las lenguas.
Cuanto más robusta
sea la presencia de un universal en una lengua particular,
menor será su grado de marcación y más susceptible será
de aparecer lo que denominamos error en los aprendientes
de dichas lenguas.
En cambio, una propiedad altamente marcada
es aquella cuya pretensión de universalidad es mínima
o inexistente.
La flexibilidad, por tanto, da lugar a una menor presencia del error.
En este contexto, los lingüistas y las investigaciones en lingüística
deben buscar al menos cuatro cosas,
que son los patrones que existen de marcación o no marcación,
la variación entre una lengua y lenguas en contacto o lenguas
que se estudian, los universales en sí mismo
y la marcación de todas estas cuestiones.
Según una de las obras más influyentes
en lo que denominamos la pragmática histórica
o los estudios de pragmática, que es la obra de Levinson de 1983,
la competencia pragmática es un universal lingüístico.
La competencia pragmática,
entendida como la capacidad de utilizar el lenguaje de manera
apropiada en diversos contextos sociales y culturales,
desempeña un papel fundamental
en la comunicación bilingüe efectiva.
Para ello, no basta con que los individuos
comprendan las reglas gramaticales de una lengua.
También deben saber aplicarlas,
deben poder aplicarlas de manera social
y culturalmente adecuada.
Para los aprendientes bilingües, la competencia pragmática
resulta especialmente desafiante debido a la complejidad de gestionar
dos sistemas lingüísticos y dos marcos culturales diferentes.
Estos hablantes deben conciliar constantemente las normas sociales,
las convenciones comunicativas, las estrategias de cortesía,
todas ellas propias de cada uno de los sistemas que engloban
y embarcan y subrayan cada una de las lenguas.
Dichos desafíos pueden dar lugar al fenómeno conocido como transferencia
pragmática negativa.
En el cual los aprendientes bilingües aplican de manera
inapropiada las normas pragmáticas de su L1 en la L2 o en la LE,
lo cual puede generar malos entendidos,
situaciones socialmente incómodas y situaciones desagradables
en la comunicación efectiva en la lengua extranjera
o en la segunda lengua.
Un problema que enfrentan los aprendientes bilingües
es la discrepancia, generalmente, en las estrategias de cortesía.
Si bien muchas lenguas comparten ciertos principios pragmáticos
universales en las estrategias de cortesía,
Las diferencias en la forma en la que se expresa la cortesía,
por ejemplo, las solicitudes, la indirectividad del lenguaje,
la directividad del lenguaje, cómo de directo o indirecto
puede tolerarse una comunicación efectiva en un lenguaje,
pueden generar comunicaciones que no son efectivas.
Por ejemplo, en inglés,
una petición directa utilizando el verbo modal can
a una persona que no conocemos prácticamente de nada puede dar lugar
a una percepción como descortés o excesivamente directo
en ciertas situaciones.
Abordar estos problemas en la educación bilingüe
requiere enfoques innovadores,
que no solo se centren en la estructura lingüística,
sino también en el uso cultural y en el uso contextual del lenguaje.
Uno de los enfoques que ha cobrado gran relevancia
en los últimos años es, sin duda, como es para todo el mundo conocido,
el uso de la inteligencia artificial.
La cual ha generado un gran debate en torno a sí misma
sobre si se debe aplicar, no se debe aplicar,
se debe utilizar, no se debe utilizar
y al hilo de los últimos avances en disposiciones educativas
en la comunidad en la que nos encontramos,
el uso de la inteligencia artificial puede incluso suponer un debate
aún a mayores.
La inteligencia artificial sin duda tiene el potencial.
De generar una integración en el aprendizaje significativo
de los aprendientes de lenguas extranjeras,
ya que permite una retroalimentación inmediata y personalizada,
lo cual permite a los aprendientes de lenguas extranjeras
corregir sus errores, tanto gramaticales como pragmáticos,
en tiempo prácticamente real.
Las herramientas basadas en inteligencia artificial
pueden adaptarse a las necesidades individuales
de los estudiantes, ofreciendo correcciones,
es decir, evitando la tendencia a la fosilización del error,
que van desde errores sintácticos hasta cuestiones más sutiles
relacionadas con las estrategias de cortesía.
Estas herramientas posibilitan experiencias de aprendizaje
más dinámicas e interactivas,
lo cual resulta particularmente beneficioso
para el desarrollo de habilidades pragmáticas
que requieren una comprensión matizada del contexto
y de las dinámicas sociales.
Si bien la inteligencia artificial presenta un gran potencial,
su integración en el desarrollo de la competencia pragmática
entre los aprendientes bilingües plantea interrogantes importantes.
En este estudio,
que como he señalado al principio es una investigación empírica,
más adelante en la cuestión metodológica
haremos un desglose de cuántos participantes,
en qué tipo de contexto,
en qué lugar se produjo la investigación.
Aquí en este estudio
investigamos la intersección entre la inteligencia artificial,
la pragmática y el análisis de errores,
centrándonos en el potencial para abordar los desafíos
que enfrentan.
Los estudiantes bilingües en el dominio
de habilidades comunicativas culturalmente sensibles.
Especialmente en este estudio
que presentamos, Buscamos explorar cómo la inteligencia artificial
puede o no integrarse en el análisis de errores pragmáticos
y cómo se comparan los métodos tradicionales de enseñanza
en la promoción de la competencia pragmática.
Es decir, lo que buscamos es explorar si la inteligencia artificial
tiene un impacto significativo por encima del impacto significativo
que tiene la corrección mediada por el profesor.
Los objetivos de esta investigación, por tanto, son dos.
Por un lado, explorar cómo la inteligencia artificial
puede integrarse con la pragmática y el análisis de errores
para abordar los desafíos en la competencia pragmática
de los aprendientes bilingües y evaluar la eficacia
de las herramientas basadas en inteligencia artificial
en comparación con los métodos tradicionales
en el desarrollo de habilidades comunicativas
culturalmente sensibles.
Esta investigación se fundamenta en un estudio de caso
que involucra a estudiantes inscritos en un programa de traducción
en una universidad pública.
Muchos de estos estudiantes ya son bilingües
o están en proceso de ser lo, lo que representa una oportunidad única
para examinar el papel de la inteligencia artificial
en la mejora de la competencia pragmática,
particularmente en el contexto de la traducción, donde a menudo
es necesaria una comprensión matizada tanto de las estructuras lingüísticas
como de las normas culturales.
Al centrarnos en un grupo específico
sobre el uso efectivo de herramientas de inteligencia artificial,
pretendemos abordar los desafíos que ésta tiene a la hora
de ofrecer la corrección de errores pragmáticos
en cuanto el lenguaje es interpretable.
Además, esta investigación se alinea también
con el creciente énfasis en la utilización de la tecnología
para mejorar la adquisición de segundas lenguas.
Especialmente en un contexto de globalización y expansión
de herramientas digitales
que facilitan el acceso al aprendizaje de idiomas.
Las herramientas basadas en inteligencia artificial,
como los chatbots, los juegos de lenguaje interactivo,
el software específico de traducción,
están adquiriendo un papel cada vez más relevante
en los programas de adquisición de segundas lenguas,
ofreciendo a los estudiantes oportunidades de mejora
personalizadas y en tiempo real.
Algo que anteriormente solamente era posible
mediante la instrucción directa por parte del docente.
Sin embargo, a pesar del potencial,
estas tecnologías también presentan limitaciones,
especialmente en lo que respecta a la complejidad de la pragmática.
Y aquí avanzamos ya a una de las conclusiones
a las que vamos a llegar al final de la presentación.
Por lo tanto, comprender el potencial de los desafíos de la inteligencia
artificial en el desarrollo de la competencia pragmática
y en la introducción, junto con el análisis de errores,
nos parece fundamental para el futuro desarrollo
de las herramientas en enseñanza de idiomas.
Por tanto, Este estudio, como señalábamos al principio,
tiene el objetivo de evaluar la eficacia
de la inteligencia artificial en el desarrollo
de la competencia pragmática en aprendientes bilingües
y proponer líneas de investigación futuras
que puedan optimizar aún más el uso de herramientas en inteligencia
artificial en el aprendizaje de segundas lenguas.
Al centrarse en aplicaciones prácticas,
esta investigación busca ofrecer perspectivas concretas
sobre cómo la inteligencia artificial
puede combinarse con los métodos de enseñanza tradicionales
para cerrar la brecha entre la competencia lingüística
y la competencia cultural, permitiendo a los estudiantes
desenvolverse en la comunicación bilingüe con mayor confianza
y con una mayor sensibilidad cultural.
Como he señalado al principio,
los bloques que componen la presentación
son una introducción, una revisión teórica,
la metodología y los resultados.
Dentro de la revisión teórica, dos pinceladas muy breves
al respecto de lo que aquí entendemos por competencia pragmática,
al respecto de los métodos, enseñanza y sus limitaciones,
y al respecto de la inclusión de la inteligencia artificial
en los estudios de pragmática en segundas lenguas
y lenguas extranjeras.
La competencia pragmática.
Es fundamental para una comunicación efectiva,
ya que permite a los individuos adaptar su lenguaje
a distintos contextos sociales,
mantener la cortesía socialmente aceptada
y transmitir un significado de manera acorde a las expectativas sociales.
Esta competencia abarca diversos actos de habla,
no podemos olvidarnos de la teoría de los actos de habla,
como las solicitudes, las disculpas, los ofrecimientos,
así como estrategias de cortesía que determinan el grado
de directividad o indirectividad del lenguaje en diferentes situaciones.
Asimismo, la competencia pragmática
implica la comprensión de la implicatura conversacional,
el registro lingüístico y las normas culturales
que regulan el uso adecuado del lenguaje en distintos entornos.
Para los aprendientes bilingües, el desarrollo de la competencia
pragmática puede ser particularmente desafiante,
debido a la necesidad de equilibrar, como mencionábamos al principio,
dos sistemas lingüísticos y culturales diferentes.
Un problema común que enfrentan los hablantes bilingües
o los estudiantes o los candidatos a ser bilingües
es la transferencia pragmática, generalmente negativa,
a diferencia de cómo ocurre en la teoría clásica del análisis
de errores, en la que sí que podemos diferenciar.
Una transferencia o una interferencia positiva y negativa.
En los estudios de pragmática generalmente identificamos siempre
una transferencia o al menos identificamos un impacto
de la transferencia con una tendencia a la negatividad en el lenguaje.
Esta transferencia pragmática negativa
es un fenómeno en el cual las normas y prácticas de la primera lengua
interfieren en la comunicación de una segunda lengua.
Esto puede manifestarse de distintas formas,
como el uso inadecuado de las estrategias de cortasía,
la formulación de solicitudes demasiado directas
o demasiado indirectas,
fundamentalmente en cuanto a las lenguas están más
distanciadas ante sí.
La transferencia pragmática, asimismo,
puede provocar fallos en la comunicación
y dificultar la interacción intercultural efectiva,
especialmente en entornos profesionales
como el entorno de la traducción,
o en entornos académicos o incluso en entornos sociales,
aunque en entornos sociales, en conversaciones más espontáneas,
tenemos la capacidad de reformular nuestras intervenciones
con mayor libertad.
En situaciones como las negociaciones comerciales,
el trabajo en equipo, especialmente en contextos multiculturales,
la aplicación inadecuada de estrategias de cortesía
puede generar malos entendidos,
afectando las relaciones y a las posibles oportunidades
de éxito de las estrategias multiculturales
que estemos afrontando.
Estos desafíos son particularmente relevantes
en contextos bilingües y multilingües.
Donde los individuos deben navegar entre expectativas
lingüísticas y culturales generalmente distanciadas entre sí
o en conflicto.
Para ello,
fomentar la competencia pragmática entre los aprendientes bilingües
no solo es crucial para la adquisición lingüística,
sino también para el desarrollo de la fluidez social y cultural
en contextos en los que manejamos una L1, una L2, una L3,
incluso una lengua extranjera.
Por lo que respecta a los métodos tradicionales
o métodos de enseñanza y sus limitaciones,
tradicionalmente el desarrollo de la competencia pragmática
se ha abordado mediante la instrucción explícita
por parte del docente, la retroalimentación correctiva
y la exposición al uso auténtico del lenguaje en contexto.
La enseñanza explícita puede incluir en la instrucción directa
sobre las reglas pragmáticas específicas.
Como la formulación de solicitudes corteses,
las disculpas, mientras que la retroalimentación correctiva
se enfoca en señalar errores en el uso de las formas pragmáticas
y proporcionar correcciones.
Como vemos, Todos los materiales, los usos y las limitaciones
de los métodos de enseñanza están relacionados de una forma
u otra con la base teórica del análisis de errores.
Si bien estos métodos han demostrado ser efectivos para sensibilizar
a los aprendices y los aprendientes sobre la pragmática,
a menudo no ofrecen la inmediatez y la personalización necesarias
para el desarrollo completo de la competencia pragmática.
Por ejemplo, en entornos de aula tradicionales,
los estudiantes pueden no tener suficientes oportunidades
para practicar el uso de la pragmática en tiempo real
o recibir una retroalimentación personalizada
que atienda sus necesidades y sus errores específicos.
Además, la enseñanza explícita y la retroalimentación suelen
estar limitadas a interacciones con profesores y con compañeros,
lo que implica que los aprendientes no siempre tienen acceso
a una retroalimentación continua
o a una retroalimentación espontánea.
Esta demora en la corrección, además,
reduce las oportunidades para que los estudiantes
puedan ajustar el uso del lenguaje de manera inmediata
y refuercen su comprensión de las normas culturales.
Asimismo, debido a la naturaleza dinámica
del uso pragmático del lenguaje, los métodos tradicionales
a menudo no logran captar la variedad de contextos sociales
en los que se emplea el lenguaje,
lo que puede dar lugar a experiencias de aprendizajes incompletas
o poco auténticas.
Como resultado, estos enfoques pueden no preparar completamente
a los aprendientes bilingües para manejar la complejidad
de la comunicación intercultural en el mundo real,
donde el contexto, el tono y las señales no verbales
desempeñan un papel crucial en la construcción del significado.
Al respecto de la integración de la inteligencia artificial
en el desarrollo de la competencia pragmática,
es interesante o importante señalar que en los últimos años.
La integración de la inteligencia artificial
en la enseñanza de idiomas de segundas lenguas
y lenguas extranjeras ha surgido como una solución prometedora
para abordar estos desafíos.
Las herramientas impulsadas por inteligencia artificial,
como son los chatbots,
o las plataformas de aprendizaje inmersivo,
los sistemas de reconocimiento de voz,
el prácticamente desaparecido multiverso, pero renovado
en todas las potencialidades de la inteligencia artificial inmersiva,
tienen el potencial de simular interacciones en el mundo real
y proporcionar a los aprendientes la retroalimentación específica
para cada uno de los contextos.
Estas herramientas pueden evaluar el uso del discurso oral
o escrito de un estudiante y ofrecer sugerencias
para mejorar su uso pragmático.
Estas herramientas fundamentalmente han demostrado potencial
para ajustar el tono, el nivel de formalidad de una solicitud,
modificar una frase para hacerla culturalmente más apropiada.
Explicando así la justificación cultural que pueda existir
detrás de cada una de las sugerencias.
Este tipo de retroalimentación personalizada permite asimismo
a los estudiantes ajustar el uso del lenguaje en tiempo real,
ofreciendo una ventaja sobre los métodos tradicionales
de corrección que a menudo carecen de inmediatez.
Los sistemas de inteligencia artificial
también pueden adaptarse a las necesidades específicas
de los aprendientes bilingües, proporcionando una retroalimentación
que considere tanto las normas lingüísticas
como las culturales de cada una de las lenguas en uso.
Al incorporarse elementos de la cultura de la L1
y de la L2, para lo cual es necesario
entrenar las herramientas de inteligencia artificial,
como veremos en la sección de metodología,
Estas herramientas permiten a los estudiantes
desarrollar habilidades de comunicación
más culturalmente conscientes
y comprender mejor las sutilezas de ambos idiomas.
Además, la inteligencia artificial
puede facilitar la práctica del idioma fuera del aula.
Permitiendo a los estudiantes practicar en escenarios interactivos
basados en el contexto y a su propio ritmo.
Por ejemplo, los chatbots impulsados por inteligencia artificial
o los entornos inmersivos de inteligencia artificial
pueden sumergir a los aprendientes en conversaciones
simuladas con hablantes nativos
o con hablantes nativos simulados, ofreciendo un espacio seguro
para practicar sus habilidades pragmáticas
sin la presión de las interacciones en el mundo real.
Asimismo, las herramientas de inteligencia artificial
pueden programarse para aprender y mejorar continuamente
a través de la interacción con los usuarios,
lo cual les permite adaptar mejor su retroalimentación
a las necesidades cambiantes del aprendiente.
Este proceso de aprendizaje adaptativo
tiene gran potencial para mejorar la competencia pragmática,
ya que garantiza que los estudiantes reciban correcciones relevantes.
Para su nivel de comprensión y progreso.
A medida que los sistemas de inteligencia artificial
se vuelvan más y más sofisticados,
serán capaces de simular las situaciones sociales complejas
y proporcionar orientación más precisa,
culturalmente más apropiada,
lo que los convertirá en herramientas aún más valiosas
para la educación bilingüe.
No obstante, a día de hoy continuamos teniendo limitaciones
en la introducción de la inteligencia artificial,
no solo en lo que respecta a la pragmática,
sino también en el uso de la inteligencia artificial
a nivel global en el aprendizaje y adquisición de segundas lenguas
y lenguas extranjeras.
A pesar del considerable potencial de la inteligencia artificial
en el aprendizaje de idiomas,
existen limitaciones notables en su capacidad para mejorar aspectos
matizados o interpretables del lenguaje,
Fundamentalmente, aquí nos ocupamos de pragmática,
pero hay otros usos matizados e interpretables del lenguaje
en los cuales la inteligencia artificial
continúa mostrando ciertas limitaciones.
Algunos de estos elementos son en la interpretación de la metáfora
y en el lenguaje indirecto.
Estos elementos del lenguaje están profundamente arraigados
en la cultura y en el contexto,
y sus significados pueden variar ampliamente
entre diferentes sociedades e idiomas,
incluso entre diferentes hablantes
e incluso entre diferentes grupos de hablantes del mismo idioma.
El humor, por ejemplo, a menudo involucra juegos de palabras,
ironía o referencias culturales que pueden ser difíciles de reconocer
e interpretar con precisión para los sistemas de inteligencia artificial.
Un comentario.
Sarcástico o un chiste basado en conocimientos culturales locales
podría ser mal interpretado
por una inteligencia artificial mal entrenada,
lo que llevaría a una retroalimentación inadecuada
o confusa.
Por eso es esencial entrenar a la inteligencia artificial
en los contextos en los que vayamos a emplearla.
De manera similar, las metáforas,
frecuentemente centrales en la expresión creativa
y el lenguaje figurado,
pueden resultar difíciles de descifrar para los modelos
de inteligencia artificial si no han sido
suficientemente entrenados para ello.
Estos desafíos surgen de la variabilidad cultural inherente
en el uso pragmático del lenguaje,
que los sistemas de inteligencia artificial,
a pesar de sus avanzados algoritmos y grandes bases de datos,
pueden no ser capaces de abordar completamente
si no son entrenados adecuadamente.
Entrenar los modelos de inteligencia artificial
con conjuntos de datos lingüísticos y culturales diversos parece,
por tanto, fundamental para mejorar su capacidad
de manejar estos aspectos pragmáticos.
Sin embargo, los sesgos en los datos de entrenamiento derivados
de las normas lingüísticas dominantes o de representaciones culturales
limitadas pueden comprometer la efectividad.
Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial
entrenado predominantemente con datos en inglés podría tener dificultades
para interpretar comportamientos pragmáticos
en contextos no occidentales o en contextos multilingües.
Para abordar estas limitaciones,
por tanto, parece necesaria la colaboración interdisciplinaria
que refine los modelos de inteligencia artificial
y los equipe para manejar una amplia gama
de comportamientos pragmáticos.
Al incorporarse conocimientos de la lingüística,
de la ciencia cognitiva, de los estudios culturales,
de los estudios literarios,
de todos los estudios que aborden la dimensión del humano,
los sistemas de inteligencia artificial pueden desarrollarse
para comprender mejor la naturaleza sutil y dependiente
del contexto de la pragmática.
Proporcionando así la retroalimentación más precisa
y más culturalmente sensible para los aprendientes.
Ahora paso a explicar la metodología de esta investigación,
que como señalo es una investigación empírica,
en la que hablaré sobre los participantes,
el sistema de recopilación de datos, los análisis de datos,
las herramientas, los materiales,
y haré especial hincapié y especial énfasis
en el entrenamiento específico del chatbot que hemos utilizado
en esta investigación.
Este estudio se centra en estudiantes bilingües
o en camino en proceso de ser estudiantes bilingües matriculados
en un programa de traducción en una universidad pública
de la Comunidad de Madrid.
Dada mi procedencia como profesor de la Universidad Rey Juan Carlos,
creo que no es muy difícil de interpretar
que se trata de estudiantes matriculados en el programa
de traducción e interpretación en la Universidad Rey Juan Carlos.
Estos aprendientes, al navegar por dos sistemas lingüísticos,
suelen enfrentar desafíos únicos.
Para alcanzar la competencia pragmática.
Los participantes presentaron ensayos de opinión de 250 palabras
sobre diversos temas,
generando un conjunto de datos para análisis,
para recopilar los datos, se construyeron dos corpus.
Hemos de señalar que el corpus original
se consta de 35.000 palabras
y fueron recopilados por un lado con LinkPipe,
que es una de las herramientas que utilizamos en lingüística de corpus,
después fueron analizados mediante la aplicación de Atlas T
y luego fueron sistematizados con el reconocimiento de datos
del sistema del SPSS.
Por un lado,
compilamos un primer corpus compuesto por 70 muestras de escritura
divididas en dos grupos,
Uno que recibió retroalimentación basada en inteligencia artificial
y otro que recibió correcciones
basadas en las correcciones que les proporcionó el docente,
que en este caso fui yo.
El segundo corpus fue utilizado para comparar la corrección
automatizada por parte de la inteligencia artificial
versus la de retroalimentación tradicional.
En el análisis de datos empleamos un enfoque de métodos mixtos
basados en la metodología de lingüística de corpus.
El análisis cuantitativo,
como he señalado con las herramientas LeanPipe,
Atlas y SPSS, se centró en la frecuencia de errores,
mientras que el análisis cualitativo examinó la naturaleza de los errores
corregidos por la inteligencia artificial y los métodos
tradicionales.
Además, se evaluaron las percepciones de los participantes sobre el uso
de la inteligencia artificial como alternativa
a la retroalimentación tradicional.
Al respecto de las herramientas, en este estudio utilizamos
como elemento central un chatbot, un Generative Pre-trained Transformer,
que es un GPT especialmente entrenado para revisar los textos,
para detectar errores.
Y para clasificarlos y etiquetar cada corrección
según los siguientes parámetros pragmáticos.
Estos son los parámetros pragmáticos en los que se entrenó el chatbot,
que fueron la sensibilidad cultural,
el tono y la formalidad, la representación cultural
y la inclusividad de los distintos posibles colectivos.
Aquí tenemos un diagrama que muestra el proceso de entrenamiento
del chatbot.
En este caso es un chatbot basado en la tecnología de GPT.
¿Por qué GPT?
Porque no recopila los datos más allá de la fuente del usuario,
no los comparte con terceros, no los saca del entorno seguro
de la recopilación de datos a nivel educativo
y por tanto elegimos esta herramienta.
El texto original que aparece cortado en el.
En el diagrama, porque al final no teníamos espacio
para ponerlo en toda la diapositiva, el texto original
con el que entrenamos al chatbot al inicio del entrenamiento
fue las mujeres en África deben ser más educadas
y no quedarse en casa.
Es importante que se integren en la sociedad.
Para comenzar el entrenamiento de la inteligencia artificial
se introduce una corrección tradicional a mano,
impulsada por el docente,
La corrección en este caso fue las mujeres en África
tienen el derecho a acceder a la educación
y a participar activamente en la sociedad
como en cualquier otro lugar del mundo.
Y la corrección, es decir,
el inicio del entrenamiento de la inteligencia artificial
mediante los parámetros de relevancia contextual, tono y formalidad,
representación cultural e inclusividad,
fue la siguiente.
Las mujeres en África tienen el derecho a acceder a la educación
y a participar activamente en la sociedad
como.
Las afirmaciones sobre expectativas de género
deben evitar generalizaciones sobre cualquier religión
o grupo de personas.
Vemos cómo el entrenamiento de la inteligencia artificial
comienza a unar las dimensiones pragmáticas
que le hemos introducido al principio para producir una reformulación
del texto que se adecue a los usos introducidos.
Aquí tenemos el ejemplo de introducción de texto,
la corrección con los textos completos,
los problemas que identifica la inteligencia artificial
y cómo los soluciona.
Por un lado, la inteligencia artificial determina
que existe un problema, que es la generalización,
y lo corrige.
Por otro lado,
determina que existe un problema en cuanto a la relevancia contextual
y lo soluciona.
Por otro lado, determina que existe un tono en torno a la formalidad
y el tono y lo corrigirá.
Soluciona, después determina que existe un problema
en torno a la representación cultural y propone una solución
y lo mismo hace con la inclusividad y propone una solución.
Todas estas soluciones que propone el modelo de inteligencia artificial
deben de ser supervisadas,
corregidas y validadas por la inteligencia humana
detrás del entrenamiento de la inteligencia artificial.
Una vez se finaliza el proceso de entrenamiento
de la inteligencia artificial,
se pueden introducir los datos extraídos de los corpus,
se pueden introducir las estadísticas de errores y la secuenciación,
la parametrización de las colocaciones lingüísticas
y extraer los resultados de los que me gustaría comentar
a continuación.
Los hallazgos más significativos de este estudio
presentan una comparación detallada entre la retroalimentación
basada en la inteligencia artificial y la retroalimentación tradicional
por parte de los docentes en la mejora
de la competencia pragmática de estudiantes bilingües
en torno al entrenamiento del chatbot que hemos visto
en la sección anterior.
El análisis abarca la reducción de errores,
el refinamiento de estrategias de cortesía,
los distintos tipos de errores corregidos y las percepciones
de los estudiantes sobre el uso de las herramientas
de inteligencia artificial.
La siguiente tabla muestra una serie de modificaciones
detectadas por la inteligencia artificial en distintas declaraciones
categorizadas según las consideraciones lingüísticas.
Que hemos introducido como elementos clave de entrenamiento
de la inteligencia artificial.
Cada una de las filas incluye el texto original,
el texto producido por el aprendiente en el contexto de aula,
la versión revisada por la inteligencia artificial
y una breve explicación de por qué fue necesario el cambio.
En este momento de los resultados en los que estamos valorando
en la identificación del error,
seguimos necesitando la valoración por parte de la inteligencia humana.
Los ajustes realizados por la inteligencia artificial
se centran en la eliminación de sesgos implícitos,
la evitación de estereotipos, la mejora de la neutralidad
y el aseguramiento de un lenguaje respetuoso e inclusivo.
El objetivo de estas modificaciones
es promover una comunicación justa, precisa,
que se alinee con la conciencia cultural occidental,
fomentando así un enfoque lingüístico más considerado
y globalmente consciente.
De esta manera,
la inteligencia artificial demuestra un potencial significativo,
después de su entrenamiento,
en la mejora del uso del lenguaje en diversas áreas clave,
incluyendo la sensibilidad cultural, la adecuación del contexto,
el tono y la formalidad.
La representación cultural y la inclusividad, señalamos,
son de nuevo los elementos que hemos introducido
para, fundamentalmente, entrenar la inteligencia artificial.
Al analizar y refinar el texto, la inteligencia artificial
puede ayudar a eliminar sesgos implícitos,
reducir la producción de estereotipos
y mejorar la claridad en la comunicación profesional.
La siguiente gráfica ilustra ejemplos específicos
y porcentajes en los que la inteligencia artificial.
En la reducción de errores.
En este caso nos encontramos con un gráfico
en el que, después de la manipulación de datos
por parte del programa de elaboración estadística, que es el SPSS,
el que se ha utilizado en esta investigación,
muestra los porcentajes de errores por entorno correctivo,
es decir, el porcentaje de errores que se repiten.
En el entorno correctivo de la inteligencia artificial
se muestra en azul frente al porcentaje de errores que se repiten
en el entorno correctivo tradicional que se muestra en naranja.
Algunos de los datos significativos son la repetición
de errores gramaticales que en la inteligencia artificial
disminuye de un 38% en el entorno correctivo
basado en el profesor a un 22%.
La elección léxica disminuye de un 37% en el entorno correctivo
por el profesor a un 20% en la inteligencia artificial.
El uso de los artículos, por ejemplo,
disminuye de un 39% a un 23%.
El uso de las preposiciones de manera correcta o incorrecta
disminuye de un 42% a un 26%.
El uso de la representación en la teoría de los actos del habla
en cuanto tiene que ver con.
Las estrategias de cortesía, el lenguaje directo e indirecto,
las peticiones de forma más cortés, las disculpas, los agradecimientos,
los saludos y los tonos disminuyen significativamente.
El uso de las estrategias de cortesía disminuye significativamente.
En un 36% frente a un 19%, es decir,
un 36% de los errores de cortesía que se corrigen manualmente en rojo,
en naranja, en verde o cualquiera de los colores
utilizados en la corrección manual por parte del docente
disminuye a un 19% mediante la explicación de la IA.
El uso del lenguaje directo mejora
de un 41% de errores repetidos a un 22% de errores repetidos
en la corrección mediante inteligencia artificial.
Porcentajes muy similares de un 39 a un 20 en las peticiones formales
e informales.
Porcentajes de nuevos muy similares
de un 38 a un 21 en las disculpas.
Porcentajes muy similares en los agradecimientos.
De un 42 a un 24%,
porcentajes también muy similares en los saludos de un 40 a un 22%,
en la apertura especialmente de emails formales
y de trabajo, en el caso de que los estudiantes
hubieran elegido esa modalidad de presentación de trabajo,
y el uso de las imperfecciones en la comunicación disminuye
de un 41% basado en la retroalimentación por parte
del profesor a un 23% en el caso de las estrategias
de inteligencia artificial.
Por tanto, A nivel global,
podemos concluir que los estudiantes repitieron,
a nivel global hablamos del total de los errores,
y el 25% de los errores fueron repetidos recibiendo inteligencia
basada en autoalimentación, basada en inteligencia artificial,
frente al 40% de los errores globales
de los estudiantes que recibieron una corrección tradicional.
Esto sugiere, sin duda,
que las herramientas de inteligencia artificial
parecen ser más efectivas para ayudar a los estudiantes
a internalizar las correcciones,
probablemente debido a su naturaleza inmediata e interactiva.
Aquí es importante señalar que la inteligencia artificial
ofrece una corrección inmediata en el aula,
en el entorno en el que se produce el error.
No se distancia la corrección del error,
no se distancia la corrección de la recolección de datos
y la producción del feedback,
mientras que la corrección basada en el profesor
necesita necesariamente de una distancia, de un tiempo,
de una lectura y de una intervención por parte
de una persona fuera del contexto del aula.
Por tanto, si tenemos en cuenta que la inmediatez
y el impacto directo tienen una eficacia,
debemos señalar, por tanto, que a nivel global,
en este dato de reducción de los errores del 40 frente al 25,
la introducción de la inteligencia artificial
ya propone una solución efectiva en la reducción de errores significativa
en diferentes categorías analizadas.
En esta categoría de análisis,
que se muestra también mediante los datos recopilados
de manera sistemática por el programa de análisis estadístico SPSS,
que es la conversión de los datos del corpus recopilados por LinkPipe
y por Atlasti, en esta categoría de análisis,
al final también tenemos una visión global,
en su impacto en la reducción de las tendencias
de la fosilización de errores.
Las herramientas de inteligencia artificial
demuestran ser una fuente efectiva de corrección de errores,
ya que estas herramientas reducen eficazmente los errores
repetidos a proporcionar una retroalimentación inmediata
e interactiva sobre errores comunes
en el uso del lenguaje y sobre errores específicos
a nivel pragmático.
De manera significativa,
otro hallazgo de este estudio subraya el impacto de estas tecnologías
en el refinamiento pragmático.
Las herramientas de inteligencia artificial
ajustaron eficazmente frases inapropiadas,
proporcionaron explicaciones, mejorando la sensibilidad cultural
de los estudiantes.
Esta parece ser una de las áreas clave de la competencia pragmática
examinadas en este estudio, que fue el uso de estrategias de cortesía
y teoría de los actos del habla en los escritos de los estudiantes.
En este estudio, asimismo,
se comparó la frecuencia de las solicitudes ajustadas,
es decir,
los casos en los que los estudiantes revisaron su redacción
para que fuera culturalmente más apropiada,
entre ambos grupos de retroalimentación,
lo cual también arroja un dato significativo,
y es que los estudiantes decidieron revisar sus redacciones
más cuando iban a ser revisados por la inteligencia artificial
que cuando iban a ser revisados por el profesor.
En el siguiente DAD Muestras se hace una recopilación muy básica,
muy sistemática de algunos de los errores que fueron
corregidos por parte de la inteligencia artificial,
como pueden ser los errores gramaticales,
los errores ortotipográficos, los errores de puntuación,
los errores de palabras y estructuras en oraciones mal construidas,
errores de pronunciación.
Errores de pronunciación en este caso,
por inclusión de escritura fonética, no porque la inteligencia artificial
recopilará voz de parte de los alumnos,
sino porque los alumnos a veces producen confusiones fonéticas
y escriben fonéticamente en inglés como escribirían fonéticamente
en otros idiomas.
Estos datos ilustran el impacto significativo
de la inteligencia artificial en el refinamiento.
Del uso del lenguaje de los estudiantes,
específicamente en diferentes categorías,
como ya hemos señalado.
Asimismo, también es importante señalar
que de los datos recopilados, la inteligencia artificial
parece ser especialmente importante y parece tener especialmente impacto
y parece tener un impacto significativo
en al menos cinco propósitos diferentes
en lo que tiene que ver con la integración
de la inteligencia artificial en los estudios
de análisis de errores y de competencia pragmática.
En primer lugar, en el ajuste de las solicitudes,
transforma frases directas en solicitudes adecuadas.
En segundo lugar,
en la formalización del lenguaje para contextos específicos,
ya que transforma y convierte expresiones informales
en un tono más formal.
En tercer lugar, en la mejora de las disculpas
y las quejas.
En cuarto lugar, en mejora a la cortesía en ofrecimientos,
sugerencias y desacuerdos.
Y en quinto lugar, en la sensibilidad cultural
en los elogios.
Me planteo una pregunta que no he podido responder
en la investigación,
pero que tengo mucho interés en poder responder,
y es si debido a la cantidad de información y la cantidad
de producción científica
que existe en torno a la teoría de los actos del habla,
abordada entre finales de los años 60, 70, 80,
incluso en la actualidad, la IA tiene acceso
a esa teoría de los actos del habla y es capaz de recopilar
de los textos científicos científicos y de las diferentes investigaciones,
todas esas cuestiones relacionadas
con la teoría de los actos del habla.
Para ello habría que hacer una revisión sistemática
de cuánta información sustenta la inteligencia artificial,
información que a día de hoy no está disponible,
pero que quizá en un futuro no muy lejano sí esté disponible.
Con el apoyo de la inteligencia artificial,
asimismo, se operó en el corpus de producciones
escritas para andamiar el proceso de refinamiento pragmático.
Lo cual hizo posible
que se operase en intervenciones prácticas y concretas
como la intervención del uso del verbo need en inglés,
de los modales,
de la producción directa e indirecta,
con la IA proporcionando explicaciones para los cambios
que produce.
En este sentido, las herramientas de inteligencia artificial
juegan un papel crucial en el refinamiento
no sólo de la competencia pragmática, sino del uso concreto
de la lengua extranjera.
El siguiente gráfico que tenemos en pantalla revela
que los estudiantes que recibieron retroalimentación
basada en inteligencia artificial realizaron más ajustes
en las estrategias de cortesía.
Un 85% de los estudiantes del grupo de intervención
mediante inteligencia artificial realizaron ajustes
en sus estrategias de cortesía frente.
A un 65% en el grupo de intervención tradicional.
Esto contrasta con las 65 solicitudes que hemos visto
en el grupo de retroalimentación tradicional,
lo cual tiene un impacto directo ya en las producciones de partida,
es decir, los alumnos cuentan con que deben revisar sus producciones
al inicio de sus introducciones en la inteligencia artificial.
Quizá porque tengan la sensación de que la inteligencia artificial
no les va a poder corregir correctamente,
quizá porque no se explicara correctamente el hecho
de que la inteligencia artificial estaba perfectamente entrenada
para determinar las modificaciones en la teoría de la cortesía,
o quizá simplemente porque la inteligencia artificial,
al producir una retroalimentación inmediata,
produce esa sensación de necesidad de adecuarse más al output real.
Otro hallazgo significativo del estudio
es la capacidad que tiene la inteligencia artificial
para etiquetar errores de manera efectiva.
A través del enfoque metodológico que hemos aplicado en este estudio,
un análisis comparativo
de los tipos de errores corregidos por la inteligencia artificial
frente a la retroalimentación tradicional,
reveló fortalezas complementarias en cada uno de los enfoques.
Los errores fueron clasificados en categorías como gramática,
estrategias de cortesía, idoneidad léxica,
competencia pragmática, aspectos más amplios.
La siguiente tabla muestra las fortalezas complementarias
de cada uno de los sistemas de los entornos correctivos.
Estos resultados, como así se ilustran,
demuestran que las herramientas de inteligencia artificial
sobresalen en la corrección de errores relacionados
con estrategias de cortesía,
idoneidad léxica y competencia pragmática.
Sin embargo, los profesores, el docente,
superó ligeramente a la inteligencia artificial
en el abordaje de cuestiones gramaticales,
los cuales a menudo, en un contexto como el descrito
de aprendientes bilingües en un contexto profesional,
requieren un juicio más matizado e interpretado del lenguaje.
Estos hallazgos, asimismo, sugieren que la inteligencia artificial
es particularmente eficaz en áreas que requieren
ajustes consistentes y sensibles al uso del contexto,
mientras que la retroalimentación de los profesores
sigue siendo esencial por cuestiones sintácticas,
gramaticalmente complejas o necesarias
para la interpretación del lenguaje.
Los datos generales
indican que las herramientas de inteligencia artificial
son un 20% más efectivas en la mejora pragmática.
En este sentido, se podría argumentar
que las herramientas de inteligencia artificial
demuestran un potencial significativo para etiquetar
y categorizar errores, ofreciendo fortalezas complementarias
junto con los métodos tradicionales de retroalimentación.
Un análisis comparativo reveló que la inteligencia artificial destaca,
como ya hemos señalado, en errores relacionados
con estrategias de cortesía, idoneidad léxica
y aspectos más amplios de la estrategia pragmática.
Sin embargo,
la retroalimentación tradicional de los profesores superó ligeramente
a la guía en la corrección de errores gramaticales,
como ya hemos señalado.
Los profesores proporcionaron correcciones más precisas
para problemas más complejos,
como es la consistencia de los tiempos verbales
o, por ejemplo, la utilización de palabras
sensiblemente culturales.
La IA, por ejemplo,
no siempre traduce coche por coche o car por coche,
sino que a veces recurre a elementos de traducción
como, por ejemplo, puede ser carro.
Además, los profesores fueron mejores para identificar errores sutiles
como modificaciones similares.
En lugares mal ubicados.
En una de las piezas que se analizaron en concreto,
que es She almost drove her kids to school every day,
el almost no fue identificado como un error de posición
por la inteligencia artificial,
mientras que el docente sí que ubicó en ella lleva
a la escuela a sus hijos casi todos los días,
no es que casi los conduzca, sino que casi los lleva
todos los días.
Con lo cual, de nuevo, las cuestiones de interpretación
siguen siendo dominio de la inteligencia humana.
Finalmente, para evaluar la usabilidad y la efectividad
percibida de las herramientas de inteligencia artificial,
encuestamos a los alumnos preguntándoles
en torno a su satisfacción con su modalidad de corrección,
a la efectividad percibida por la herramienta de corrección
y al deseo de cambiar de su modalidad.
El gráfico creo que muestra claramente la tendencia descendente
al deseo de cambio de modalidad de los estudiantes que fueron
intervenidos mediante inteligencia artificial,
lo cual demuestra que la inteligencia artificial
como recurso de aula para la corrección de errores
muestra una satisfacción por parte de los alumnos y una necesidad
y una voluntad por parte de los alumnos,
Lo cual ya en sí mismo es una conclusión importante,
ya que quizá la introducción de la inteligencia artificial
en los entornos de aula tradicional pueda suponer una motivación
para los alumnos para no desconectar la competencia escrita global,
no solo competencia escrita pragmática,
sino competencia escrita global de su proceso de aprendizaje.
Sin embargo, otro hallazgo significativo,
no totalmente inesperado, es que existen algunas limitaciones
que tenemos que señalar al respecto de la inteligencia
artificial.
La inteligencia artificial tuvo dificultades
con los elementos pragmáticos muy matizados como el humor
y la metáfora.
Lo que subraya la necesidad de mayor investigación e intervención
de la inteligencia humana.
A pesar de las claras ventajas de la inteligencia artificial
en algunos aspectos,
como ya hemos señalado, por ejemplo, en la competencia pragmática
tras el entrenamiento sistemático del chatbot, este estudio revela
ciertas limitaciones particularmente problemáticas
en el uso del humor y de la metáfora.
Estos elementos están particularmente y profundamente
arraigados en contextos culturales, sociales y situacionales,
lo que los convierte en un desafío para las herramientas de inteligencia
artificial y para que éstas puedan corregir de manera precisa.
Estas limitaciones resaltan la importancia de utilizar
la inteligencia artificial como una herramienta complementaria
en lugar de como una solución única en el aprendizaje de idiomas.
Mientras que la inteligencia artificial puede abordar
de manera eficiente los aspectos más sistemáticos
y basados en reglas del lenguaje mediante su entrenamiento propio,
la experiencia humana sigue siendo esencial
para navegar las complejidades de la comunicación matezada
y sensible al contexto.
Asimismo, parece claro que las herramientas de inteligencia
artificial tienen dificultades con elementos pragmáticos
matizados como el humor,
la metáfora y la interpretación del lenguaje humano.
Estos desafíos, por tanto, destacan algunas de las limitaciones
y algunas de las fortalezas de la inteligencia artificial
para abordar aspectos complejos y sensibles al contexto
de la comunicación humana.
Si bien podemos concluir que la inteligencia artificial
corrige de manera eficiente
los errores estructurales basados en reglas,
aquellos para los que ha sido específicamente entrenada,
la experiencia humana sigue siendo esencial
para validar el uso de la inteligencia artificial
y para refinar el uso matizado del lenguaje.
La inteligencia artificial se demuestra
así como una herramienta especialmente valiosa,
pero no como un reemplazo
para la comprensión del lenguaje humano
y para el juicio de la dimensión humana
en el aprendizaje y el desarrollo de las segundas lenguas
y lenguas extranjeras.
A grandes rasgos, las conclusiones han sido ya avanzadas
en la interpretación de los resultados de este estudio,
pero a modo de cierre de la comunicación que aquí tengo el honor
de presentar, me gustaría dar dos pequeñas pinceladas,
únicamente para terminar con esta conclusión.
En el futuro, sin duda, será necesaria más investigación.
Será necesaria más investigación sobre las limitaciones
y sobre la inclusión de la inteligencia artificial
en el uso de estas herramientas en el aula de idiomas.
No obstante, como hemos podido ver,
las herramientas de inteligencia artificial tienen un impacto directo
en la mejora significativa de la competencia pragmática
en las producciones escritas.
Y asimismo parecen producir un alto grado de satisfacción
entre los estudiantes,
lo cual es una de las cosas que a día de hoy preocupan a los docentes,
que sus estudiantes produzcan redacciones
altamente culturalmente apropiadas,
que se desvinculen de algunas de las cuestiones que ocurren
y que podamos navegar en la enseñanza
y el aprendizaje de idiomas con herramientas que nos ayuden.
A introducir la corrección inmediata en el aula.
Agradezco muchísimo la posibilidad de haber presentado,
aunque haya sido en un formato virtual,
la comunicación sobre la intersección entre inteligencia artificial
y análisis de errores y la competencia pragmática.
Dejo mi correo a disposición de cualquiera de los presentes
o cualquiera de los ausentes, espero que vea el vídeo más adelante
por si tiene dudas o tiene alguna necesidad
y si quiere que le haga llegar la presentación
para que la puedan leer con más calma,
si quieren acceder a alguno de los materiales que están citados
o alguno de los materiales que están publicados,
quedo a disposición de los presentes y de nuevo agradezco la posibilidad.
Muchísimas gracias por la presentación,
ha sido muy interesante, muy reveladora.
Muy interesante lo que los alumnos se esmeran mucho más
cuando es para la inteligencia artificial que para el profesor,
que eso merecería un estudio, a lo mejor una tesis,
si algún doctorando quiere hacer otra tesis en el futuro.
Creo que tenemos tiempo para preguntas.
A ver que tengo varias y vayamos hasta el final,
que no me quiero dejar ninguna en el tintero.
A la primera.
Nos dice Claudia que muchas gracias por la presentación.
Tiene dos preguntas.
Se ha acordado de la aplicación Duolingo
en la que la inserción de la inteligencia artificial
para corregir los ejercicios fue recibida de forma negativa
por una gran parte de los usuarios.
¿Qué se podría hacer para evitar este tipo de situaciones?
Y luego, respecto a la revisión teórica y desde el desconocimiento,
nos dice, ¿existe además la posibilidad
de que se contaminen las correcciones debido a las respuestas inadecuadas
de los usuarios?
Voy a intentar dar respuesta a las preguntas.
Por un lado, si no he entendido mal,
porque claro, evidentemente, aunque uno ha hecho la conferencia,
también los nervios hace que luego no entienda bien las preguntas.
Duolingo en sí es una plataforma que sí
que está mediada por la inteligencia artificial,
pero no tiene, por ejemplo, un corpus sistemático de producciones
como puede tener Write and Improve o Speak and
Improve, que son las inteligencias artificiales
de la Universidad de Cambridge.
Por lo tanto, Duolingo sí que es verdad que puede
ser un entorno inmersivo.
Luego, la segunda parte de la pregunta, ¿me la puedes volver
a formular, Carmen?
Sí, respecto a la revisión teórica.
Existe la posibilidad de que se contaminen las correcciones
debido a las respuestas inadecuadas de los usuarios.
Imagino que porque los alumnos lo escriban mal,
entonces la inteligencia artificial coja esos errores.
Existe la posibilidad,
pero ahí está la validación de la inteligencia humana.
Es decir, nosotros como inteligencia humana detrás del entrenamiento
del chatbot tenemos que validar o no validar,
tenemos la posibilidad de seleccionar cuál es el corpus.
En este caso, en la investigación que hemos llevado a cabo
con los estudiantes del grado de traducción e interpretación,
Precisamente por la necesidad
de validar toda la competencia pragmática
y el uso del lenguaje no se han invalidado
ninguna de las producciones,
con lo cual sí existe el hecho de que haya una contaminación
dentro de la inteligencia artificial,
pero como podría haberla por un docente que no es capaz
de distinguir en un momento
determinado una producción no tan competente como otra producción
o una asimilación.
No obstante, a mi juicio la inteligencia artificial
tiene un conocimiento más sistemático, más robusto,
más analítico y más fijado de lo que es el marco común europeo,
los perfiles y los descriptores de salida,
con lo cual, adecuando los perfiles y los descriptores de salida
a lo que dice el marco común europeo,
si entrenásemos la inteligencia artificial con todos
y cada uno de los puntos, no habría ese riesgo,
no correríamos el riesgo de la contaminación
porque tendría la posibilidad de cribado.
Podría cribar.
Tenemos otra pregunta de Olga que le da gracias
por la intervención.
Dice,
en referencia a las correcciones del tono en el discurso oral,
me gustaría saber cómo funcionan estas herramientas en particular.
Existe una herramienta en particular que es Speak and
Improve, que es una herramienta que está desarrollada
por la Universidad de Cambridge.
Se comenzó a desarrollar en el año 2016
y tuvo un gran momento de redefinición
de la inteligencia artificial en el año 2020,
creo que por cuestiones obvias.
En el que la herramienta es capaz de procesar tanto
las cuestiones segmentales como las suprasegmentales,
es decir, entiende tono y tonalidad y las adecua a un input
y a un output.
Entiende la producción del estudiante como una producción intermedia,
Y entonces es capaz de producir la tonalidad.
Es cierto que a nivel oral
las inteligencias artificiales tienen una menor capacidad de operación
que respecto del lenguaje escrito.
Pero es una gran pregunta,
una gran línea de investigación que queda abierta
y una gran posibilidad de colaboración en un futuro.
Tenemos muchas preguntas, voy a seleccionar,
porque si no creo que íbamos a estar demasiado.
Tenemos otra pregunta que nos dice
si nos podrías dar algún ejemplo de actividad dinámica
que se podría aplicar en una clase de lengua extranjera.
Y respecto a la metodología,
pregunta que cómo se recogieron estos datos en el estudio,
para el estudio, en la repetición o no de los errores.
Vale, apunto.
Al respecto de actividades para incluir
la inteligencia artificial en las programaciones de aula,
Yo recomiendo dos herramientas de inteligencia artificial.
Por un lado, la herramienta de inteligencia artificial
Grammarly.
com, que es una herramienta súper difundida, que de nuevo
ha tenido un proceso de redifusión y redefinición enorme
a raíz del año 2020.
Es una herramienta que permite a los estudiantes
y a los aprendientes subir sus propias producciones,
elegir los códigos de codificación.
Y elegir qué errores quieren corregir.
Se pueden introducir
y se pueden hacer correcciones, por ejemplo,
basadas en la metodología peer-to-peer.
Podemos hacer un project-based learning con un puzzle,
es decir, textos en los que los diferentes aprendientes
tienen distintos textos que ya tienen errores
que a ti te interesen que vayan corrigiendo.
Puede ser tú el que les produzcas textos con errores,
pueden ser ellos los que hayan producido errores.
Un texto en el mes de septiembre
que tú abandones hasta el mes de noviembre o diciembre,
cuando ya hayas avanzado por distintas cuestiones gramaticales
o distintas cuestiones de estilo y formalidad,
y tú luego los recuperes.
Pero al final, estas dos herramientas,
tanto Grammarly.com como Trinca.
ai, tienen grandes.
Posibilidades de inclusión en el aula de idiomas,
junto con Speak and Improve y Write and
Improve, que son las dos herramientas de inteligencia artificial
de la Universidad de Cambridge,
que a día de hoy están en licencia abierta.
Es decir, aunque son de Cambridge English Assessment,
no hay que pagar por ellas y podemos incluirlas
en nuestras programaciones de aula.
Y luego, al respecto de la repetición, ¿no?
Sí, la.
Dime.
A ver, la pregunta que.
Creo que es sobre el proceso de recolección.
¿Cómo se recogieron los datos para el estudio de la repetición
o no de los errores?
Mediante una tarea abierta en el aula virtual de los alumnos,
una tarea anonimizada en la que ellos podían copiar
y pegar un texto en el que no se recopilaba más
que el ID que se le iba a asignar.
A la producción escrita dentro del corpus,
ellos copiaban y pegaban su tarea, ellos subían voluntariamente,
aunque lo subieron el 100% de los aprendientes,
ellos subían su tarea y se hizo la recolección
mediante el aula virtual.
En ambos casos fue mediante el aula virtual.
En otras investigaciones anteriores,
He hecho la recolección manual en texto escrito,
pero eso lleva luego a la digitalización
de cada una de las producciones
y no siempre tenemos acceso al software de OCR gratuito,
con lo cual en este caso fue a través del aula virtual.
A lo mejor no tenemos tiempo,
pero voy a hacer una pregunta más que han puesto
en el chat que me parece muy interesante, que es
¿qué tipo de errores pragmáticos son los más difíciles de identificar
y de corregir mediante las herramientas
de inteligencia artificial?
Y si hay patrones comunes entre aprendientes
de diferentes lenguas maternas.
En este caso, a la segunda parte de la pregunta,
no tengo una respuesta propia de la investigación,
puesto que yo no he tenido acceso a investigar en propiamente
dicho yo, es decir,
mi investigación propia, aprendientes de diferentes lenguas maternas,
porque en el contexto de mi investigación
lo que predomina es el español L1.
Es decir, hay todos los estudiantes que han participado
en esta investigación de forma voluntaria,
tienen una lengua materna español de diferentes lugares,
de diferentes proveniencias, pero al final es un español L1.
Y al respecto de los errores de competencia pragmática
o errores pragmáticos,
sin duda los más difíciles son los que tienen que ver cuanto más
se distancia la producción escrita del aprendiente.
De una producción directa y más humor
o más sarcasmo o más metáfora se introduce,
más difícil es para la inteligencia artificial
refinar esa pragmática.
No obstante, con un entrenamiento
y una validación por parte de la inteligencia humana,
la inteligencia artificial es capaz de identificar patrones.
Ahora, si son.
Cuestiones de humor locales,
es decir, un ideolecto o una jerga particular
dentro de un grupo muy reducido de personas.
Hay que introducir mucho texto,
hay que introducir mucha base de análisis
para que la inteligencia artificial pueda reconocerlo.
No es imposible.
A medida que vamos introduciendo más texto
en nuestra inteligencia artificial,
es capaz de distinguir mayores patrones.
Lo cual hace posible ir cada vez conociendo
o interpretando mayores lenguajes de uso específico.
Es decir, hay una investigación en curso que es la utilización
de la inteligencia artificial para la competencia pragmática
en el lenguaje periodístico en la Comunidad de Madrid.
Y ese lenguaje periodístico tiene unas particularidades específicas.
Si en el caso de una investigación de aula
hacen falta unas 35.000 palabras
para que la inteligencia artificial reconozca la competencia pragmática,
en el caso de una jerga o de un ideolecto
o una forma particular de habla de un grupo profesional,
hará falta multiplicar por aproximadamente un diferencial
de 0,1 o 0,2 esa introducción de texto.
Tenemos todavía bastantes preguntas,
pero llevamos bastante mal de tiempo.
Así que, bueno, tenemos el email del conferenciante, manuel.
macias.
org.
es, si tienen alguna otra pregunta y se la quieren hacer llegar,
porque lamentablemente no.
No tenemos tiempo, así que pues nada,
muchas gracias Manuel por tu conferencia.
Ha sido un placer escucharte y la hemos disfrutado muchísimo.
Muchas gracias.
Nos ha abierto las posibilidades de ver que la inteligencia artificial
no es todo malo.
Pues muchísimas gracias de nuevo.
Insisto, dejo mi correo a disposición
de cualquier persona que me quiera hacer llegar una pregunta
o una apreciación.
Todo es bienvenido.
Así que quedo disponible para las preguntas por email.
Muchísimas gracias.
Y gracias a todos por estar presentes.
Pero el turno de palabra, Victoria.
Muchísimas gracias, Manuel.
Coincido con los comentarios en que ha sido una conferencia
de lo más interesante, de lo más actual,
que nos abre muchas perspectivas sobre esta novedad que ha llegado
para quedarse.
Muchísimas gracias.