Enfoque
La inteligencia artificial constituye uno de los pilares de la actual automatización de servicios y uno de los campos de investigación interdisciplinar más populares a causa de la rentabilidad e impacto que producen sus aplicaciones en el día a día. No sin razón, se espera que el impacto de la IA en el PIB mundial mejore el sector industrial (energía, servicios públicos y minería) un 5,5% antes de 2030 (Statista, 2020). Por otra parte, y si bien se presenta como uno de los avances más significativos del siglo, constituye también un desafío a causa de las preocupaciones que conlleva su inminente expansión y explotación, que plantea cuestiones éticas sobre su uso indebido, los sesgos y la falta de privacidad.
En el sector de la educación, la presencia de la IA se refleja en la tecnología informática, de redes, de la información y multimedia (Li y Su, 2020) y, entre todas sus funciones, el big data supone un papel fundamental por la cantidad de datos que se generan y que alimentan a las máquinas de aprendizaje automático. Entre sus aplicaciones en la enseñanza de idiomas, destacamos el análisis de entornos educativos concretos, el aprendizaje personalizado, la retroalimentación automática, la recopilación de recursos o la creación de estadísticas y el análisis de patrones, que se pueden utilizar, por ejemplo, para mejorar las estrategias de aprendizaje a través de los test que se realizan en las certificaciones de segundos idiomas (Magal-Royo y García Laborda, 2017). Por otra parte, el PNL supone un nuevo hito en la mejora y creación de los modelos de generación, al utilizar técnicas de inteligencia artificial para comprender y reproducir el lenguaje humano.
El objetivo de este estudio consiste en analizar, clasificar y solventar errores frecuentes en la producción escrita de aprendices de ELE como interlingua en distintos niveles de competencia a través de Google Bard. Dentro de este marco, nuestra investigación pretende responder con datos cuantificables a las siguientes preguntas: ¿qué tipo de dificultades manifiestan los aprendices de ELE en la producción escrita?, ¿qué taxonomía de errores ofrece la IA y en qué descriptores se basa su retroalimentación? y ¿cómo solventa la IA los errores detectados? Para ello, la metodología empleada se divide en tres fases (cf. Chueco Montilla, 2018): (i) definición de corpus, (ii) instrumento y procedimiento y (iii) análisis de datos y resultados.
Gustavo Rojas
Comentó el 29/11/2023 a las 21:24:08
Estimades Sara y Rubén: En primer lugar, quería felicitarlos por la originalidad de su propuesta, la claridad de vuestra exposición, como así también por la metodología implementada. Dado que el trabajo me ha despertado un gran interés por estos aspectos, quería consultarles cómo proyectan continuar su investigación y si, en fases anteriores o posteriores, han trabajado con otros chatbots, además de Google Bard y, en tal caso, qué diferencias han encontrado entre el uso de una y otra herramienta. ¡Muchas gracias!
Rubén González Vallejo
Comentó el 30/11/2023 a las 10:34:30
¡Buenos días, Gustavo!
Muchas gracias por tu pregunta. Como línea futura, vemos factible recopilar las retroalimentaciones que otorga el chatbot en otros aspectos lingüísticos, como la traducción. En cuanto al uso de otros chatbots, ChatGPT lo hemos testado con la traducción y, en general, reproduce textos fiables, aunque la robustez del sistema y las desviaciones son constantes (al igual que Bard), por lo que, ocasiones, no sabes si fiarte de la primera repuesta que te da o de las siguientes.
Francisco Javier Palacios-Hidalgo
Comentó el 29/11/2023 a las 10:20:44
Estimado Rubén y estimada Sara:
En primer lugar, enhorabuena por vuestra comunicación. Creo que el tema que habéis abordado es muy relevante y actual, ya que, como habéis señalado, la inteligencia artificial ofrece numerosas posibilidades en diversos campos. Como a vosotros, me interés mucho su potencial en la enseñanza de lenguas y, en particular, en el diseño de materiales y actividades para el aula o la corrección de la producción escrita de los estudiantes.
Me gustaría preguntaros de qué otras formas habéis utilizado la IA en vuestras clases. ¿Lo habéis hecho de forma directa en el aula? De ser así, ¿cómo reaccionó el alumnado?
De nuevo, enhorabuena por vuestro trabajo.
Un abrazo,
Fran
Rubén González Vallejo
Comentó el 29/11/2023 a las 10:48:42
¡Buenos días, Francisco!
Espero que estés muy bien. Muchas gracias por tu pregunta. Inicialmente, nos costó decidirnos entre los chatbots disponibles, ya que, en mayor o menor medida, casi todos los que están disponibles permiten sacar corpus de retroalimentaciones. No lo hemos aplicado directamente en el aula, pero hemos sacado resultados de las aulas, es decir, hemos cogido los resultados del corpus CEDEL2 de la Universidad de Granada. No obstante, este trabajo nos ha llevado a querer aplicarlo en un futuro a otros estudiantes y a temas lingüísticos más concretos.
¡Gracias!
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