Language learning tasks ans automatic analysis of learner language : connecting FLTL and NPL in the design of ICALL materials supporting effective use in real-life instruction

Abstract

Esta investigación se encuentra en la encrucijada entre el Procesamiento del Lenguaje Natural y el Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas Extranjeras y, en concreto, dentro del área denominada Aprendizaje de Lenguas Asistido por Ordenador con Inteliencia Artificial (en inglés, Intelligent Computer-Assisted Language Learning, abreviado ICALL).

Nuestra investigación se centra en el diseño, la implemenación en entornos reales de materiales de ICALL para proveer a los estudiantes de lenguas extranjeras, y especialmente de inglés, de materiales que incorporen funcionalidades de corrección y evaluación automáticas de las respuestas. En esta tesis defendemos que, para que la integración de materiales de ICALL sea exitosa, hay que tener en cuenta por igual los requisitos pedagógicos y los computacionales ya en la fase de diseño de los materiales. Nuestros objetivos principales son dos.

Por un lado, queremos integrar en el proceso de diseño de materiales tanto los principios fundamentales de la Adquisición de Segundas Lenguas y el Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas Extranjeras como los principios fundamentales del modelado lingüístico. Por otro lado, queremos facilitar la integración o de los materiales de ICALL en contextos de instrucción reales, en contraste con los contextos de instrucción de investigación o de laboratorio, para capacitar a los docentes con la metodología y la tecnología necesarias para que puedan crear materiales de ICALL autónomamente.

Para conseguir el primer objetivo, proponemos un proceso de diseño de materiales de ICALL que combina los principios básicos de la Enseñanza de Lenguas basado en Tareas y el Diseño de Tests basado en Tareas con el tipo de especificaciones requeridas por las herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Exploramos la relación entre los requisitos pedagógicos y computacionales desde tres puntos de vista: (i) las características formales de las actividades para el aprendizaje de lenguas extranjeras, (ii) la complejidad y la variabilidad de la lengua de los estudiantes, y (iii) la viabilidad de aplicar técnicas computacionales para el análisis y evaluación automáticas de las respuestas.

Para lograr el segundo objetivo, proponemos una estrategia de evaluación automática que permite a los y las docentes adaptar los recursos lingüísticos computacionales necesarios para corregir automáticamente las actividades de ICALL sin la necesidad de aprender a programar. Para probar la viabilidad de la propuesta presentamos un experimento en que la aplicamos y la evaluamos en entornos de aprendizaje reales con docentes y aprendices de educación secundaria.

Con esta tesis hacemos una contribuciones metodológicas y empíricas en el campo del ICALL, con una aproximación innovadora en el diseño de materiales que pone énfasis en la naturaleza multidisciplinar e iterativa del proceso. Los resultados que presentamos revelan el potencial de la caracteritzación de tareas de aprendizaje conjugando la perspectiva el Aprendizaje y Enseñanza de Lenguas Extranjeras y la de la Lingüística Computacional como un instrumento clave para describir formalmente las actividades de aprendizaje. Esta caracteritzación permite identificar los materiales de ICALL que sean a la vez pedagógicamente relevantes y computacionalmente viables.

Los resultados demuestran que con la estrategia propuesta los y las docentes pueden caracterizar, crear y utilizar materiales de ICALL dentro de su programa de instrucción, y que el software computacional subyacente proporciona el procesamiento automático requerido con una calidad aceptable para el uso en contextos de instrucción reales. El software y la metodología propuestos resultan cruciales para la investigación y la práctica del ICALL: los docentes son capaces de diseñar actividades para los estudiantes sin depender de un experto en Procesamiento del Lenguaje Natural. Finalmente, los resultados también demuestran que los y las docentes valoran la experimentación muy positivamente en la medida en que les permite integrar nuevas tecnologías en el aula, al tiempo les permite comprender mejor la naturaleza de su tarea docente. Adem'as, los resultados demuestran que los estudiantes se sienten motivados por el hecho de poder utilizar una tecnología que permite una evaluación inmediata y personalizada de su actividad de aprendizaje.