ELE-Tutor Inteligente: Un analizador computacional para el tratamiento de errores gramaticales en Español como Lengua Extranjera

Cabrera, Anita Ferreira; Kotz, Gabriela

doi:10.4067/s0718-09342010000200002

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“…Los errores revelan patrones de desarrollo de los sistemas de interlengua de los estudiantes que aprenden una segunda lengua, señalando donde ellos sobregeneralizan una regla o donde transfieren de manera inapropiada una regla de la lengua materna a la segunda lengua. Moore & Mellish, 2007) y más recientemente en la arquitectura e implementación de un Sistema Tutorial Inteligente (STI) para el tratamiento de errores de ELE (Ferreira & Kotz, 2010;Ferreira, Salcedo, Kotz & Barrientos, 2012;Kotz & Ferreira, 2013). El objetivo es determinar las frecuencias de los errores lingüísticos y etiológicos observados en un corpus de resúmenes en formato electrónico producidos por aprendientes de ELE de nivel B1.…”

Section: La Investigación En Corpus De Aprendientes De Lenguas En Forunclassified

Análisis de Errores Asistido por Computador basado en un Corpus de Aprendientes de Español como Lengua Extranjera

Cabrera¹,

Elejalde²,

Vine³

2014

Rev. signos

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Section: La Investigación En Corpus De Aprendientes De Lenguas En Forunclassified

Análisis de Errores Asistido por Computador basado en un Corpus de Aprendientes de Español como Lengua Extranjera

Cabrera¹,

Elejalde²,

Vine³

2014

Rev. signos

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“…El diseño del módulo del tutor se sustenta en los resultados de una serie de estudios empíricos (Ferreira 2003(Ferreira , 2006(Ferreira , 2007Ferreira et al, 2007;Ferreira & Kotz, 2010) que tenían por objetivo delimitar un modelo de tratamiento de los errores lingüísticos para un componente de estrategias de feedback correctivo de un STI para el español como LE.…”

Section: Módulo Del Tutorunclassified

“…La ausencia de un mecanismo de filtro puede llegar a agobiar al alumno. Por ello, este sistema contiene una jerarquía de errores mediante el cual se despliega y se entrega una retroalimentación para el error más importante según esta jerarquía (Ferreira & Kotz, 2010).…”

Section: Descripción Del Analizador Automático Ele-tutorunclassified

“…Basados en investigaciones previas, proyectos Fondecyt 1040500 y 1080165 (Ferreira 2003(Ferreira , 2006(Ferreira , 2007Ferreira, et al, 2007;Ferreira & Kotz, 2010), se ha definido un modelo de tratamiento de los errores y un componente de estrategias de feedback correctivo para un Sistema Tutorial Inteligente del Español como Lengua Extranjera, el cual toma en consideración el tipo de error gramatical que el estudiante comete y el nivel de aprendizaje (principiante, intermedio-avanzado). En el contexto de nuestra actual investigación, Proyecto Fondecyt 1110812, hemos continuado avanzando en la tématica de un tutor inteligente para el español como lengua extranjera, en lo que respecta a la configuración del diseño y desarrollo de los tres módulos de la arquitectura clásica de un STI, esto es, un tutor, un dominio y la definición del perfil del estudiante de Español como Lengua Extranjera (LE).…”

Section: Introductionunclassified

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La Arquitectura de ELE-TUTOR: Un Sistema Tutorial Inteligente para el Español como Lengua Extranjera

Cabrera¹,

Salcedo²,

Kotz³

et al. 2012

Rev. signos

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ResumenLos Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) son aplicaciones computacionales utilizadas para la enseñanza de diversas disciplinas, entre ellas, la enseñanza de lenguas extranjeras. Su arquitectura se compone, principalmente de tres partes: un módulo del experto, un módulo del tutor y un módulo del estudiante, cada uno de estos componentes forman parte de un sistema mayor (STI) que, al articularse, permiten la adaptabilidad del sistema al conocimiento del estudiante. Para lograr una articulación completa del sistema, es necesario junto con diseñar el modelo de cada parte, también establecer los parámetros, variables e información que comparten cada uno ellos y la forma como llevan a cabo su tarea. En este trabajo se presenta la propuesta de un modelo de STI para la Enseñanza del Español como Lengua Extranjera, el diseño de cada módulo y los mecanismos como se articulan para conseguir el objetivo final del sistema, que es la adaptabilidad a las necesidades de cada estudiante en el contexto de la enseñanza del Español como Lengua Extranjera. INTRODUCCIÓNLos Sistemas Tutoriales Inteligentes (STI) para lenguas extranjeras se basan en los desarrollos de la Inteligencia Artificial, principalmente, en lo que compete a la utilización de técnicas de Comprensión de Lenguaje Natural (del inglés, Natural Language Understanding) y de Generación de Lenguaje Natural (del inglés, Natural Language Generation). Un STI es un programa para la enseñanza-aprendizaje basado en el computador cuya finalidad última es la facilitación de los procesos de aprendizajes personalizados y autónomos. Estos sistemas son capaces de comportarse como un experto, tanto en el dominio de conocimiento que enseña como en el dominio metodológico, donde es capaz de diagnosticar la situación en la que se encuentra el estudiante y, de acuerdo con ello, ofrecer una acción o solución que le permita progresar en el aprendizaje (Ferreira, 2003).A estos sistemas se les denomina 'inteligentes' atendiendo a la capacidad que ellos tienen para analizar gramaticalmente una entrada en lenguaje natural y luego producir un mensaje o enunciado en lenguaje natural correspondiente a una estrategia de feedback correctivo adecuado para el error focalizado del estudiante (Ferreira, Moore & Mellish, 2007). Para ello, se debe implementar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que se basan en teorías gramaticales para procesar la entrada del estudiante con el objeto de generar una estrategia de feedback. Las técnicas de PLN han permitido a los sistemas computacionales manejar algunas estrategias de feedback más sofisticadas como las claves metalingüísticas y los 'informes de errores' basados en un análisis, identificación y jerarquización del error presentado en la respuesta del estudiante. AbstractThe Intelligent Tutorial Systems (ITS) are computer applications used for teaching diverse disciplines, among them for the area o foreign language teaching. The systems (ITS) consist of three main parts: an expert module, a tutor module, and a student module. Each of...

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“…Esto nos ha permitido primeramente apoyar el proceso de reconocimiento y tratamiento de errores gramaticales mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, las cuales posibilitan el reconocimiento de los errores (parser) y la entrega de una ayuda focalizada y efectiva (feedback correctivo escrito). De esta forma, los estudiantes pueden resolver de manera autónoma sus errores de lengua y mejorar su precisión lingüística en la escritura (Ferreira & Kotz, 2010;Ferreira, Salcedo, Kotz & Barrientos, 2012). Recientemente, se ha estado trabajando en el ámbito del reconocimiento de los errores ortográficos basados en los avances de los correctores ortográficos y en las técnicas y herramientas de procesamientos del lenguaje natural.…”

Section: Introductionunclassified

Diseño e implementación de un corrector ortográfico dinámico para el sistema tutorial inteligente, ELE-TUTORA

Cabrera

Osuna

2017

Rev. signos

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ResumenEl presente trabajo se enfoca en la problemática de la precisión lingüística en la producción escrita, específicamente en los errores ortográficos. Para ello, se diseñó y construyó un corrector ortográfico para un Sistema Tutorial Inteligente (STI) del Español como Lengua Extranjera, ELE-TUTORA 1 . Este corrector está programado en Python 3 y su diseño corresponde a una arquitectura dinámica, con el fin de evitar su rigidización futura y permitir mejorar su funcionamiento. En este artículo, se presenta la descripción de sus módulos, la implementación del código utilizado para programar el corrector, y se explica su funcionamiento a partir de salidas y ejemplos en la corrección de errores en el Español como Lengua Extranjera (ELE).Palabras Clave: Precisión lingüística, ortografía, corrector ortográfico, python, sistema tutorial inteligente, Español como Lengua Extranjera, ELE. AbstractThis article focuses on the problem of linguistic accuracy in written production, specifically misspellings. To this end, we designed and built a spell checker for an Intelligent Tutorial System (ITS) of Spanish as a Foreign Language, ELE-TUTORA. This corrector is programmed in Python 3 and its design corresponds to a dynamic architecture, so as to avoid its future rigidity and allow better performance. In this article, we present the description of its modules, the implementation of the code used to program the corrector, and its operation is explained from its output and examples in correcting errors in Spanish as a Foreign Language (SFL).

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ELE-Tutor Inteligente: Un analizador computacional para el tratamiento de errores gramaticales en Español como Lengua Extranjera

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Análisis de Errores Asistido por Computador basado en un Corpus de Aprendientes de Español como Lengua Extranjera

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Diseño e implementación de un corrector ortográfico dinámico para el sistema tutorial inteligente, ELE-TUTORA

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