Construcción de contenido para un Sistema Tutor Inteligente en idiomas: un estudio piloto con el corpus OneStopEnglish

Palabras clave: Selección de materiales, Métricas de lecturabilidad, Comprensión lectora, Sistemas Tutores Inteligentes

Resumen

Durante la adquisición de un idioma extranjero, la lectura representa una de las oportunidades de acercamiento al lenguaje. Sin embargo, los textos inadecuados pueden desencadenar una experiencia contraproducente para un estudiante, por ello, en los cursos regulares, los docentes utilizan su experiencia o la de un equipo editorial para seleccionar las lecturas. En un sistema automático como en un Sistema Tutor Inteligente, es prioritario realizar recomendaciones adecuadas al perfil del alumno. No basta conocer el nivel de idioma del texto, El presente trabajo aplica herramientas para clasificar una muestra de textos extraídos del corpus OneStopEnglish conforme al Marco Común de Referencia Europeo, crea grupos temáticos con análisis semántico latente (LSA), y aplica tres métricas populares de lecturabilidad como un referente para recomendar textos a los estudiantes.

Referencias bibliográficas

Al-Thanyyan, S. S., & Azmi, A. M. (2021). “Automated Text Simplification: A survey”. ACM Computing Surveys, 54(2), 1–36.

Allen, L. K., Snow, E. L., & McNamara, D. S. (2015). Are you reading my mind? Modeling students’ reading comprehension skills with natural language processing techniques. ACM International Conference Proceeding Series, 16-20-Marc, 246–254. https://doi.org/10.1145/2723576.2723617

Bax, S. (2020). Text Inspector. https://textinspector.com/

Cambridge University Press. (2015). English Profile, The CEFR for English. https://www.englishprofile.org/wordlists/evp

Cárcamo Morales, B. (2020). “Readability and types of questions in Chilean EFL high school textbooks”. TESOL Journal, 11(2), 1–15.

Crossley, S., Allen, L. K., Snow, E. L., & McNamara, D. S. (2015). Pssst... textual features... there is more to automatic essay scoring than just you! Proceedings of the Fifth International Conference on Learning Analytics And Knowledge - LAK ’15, 203–207. https://doi.org/10.1145/2723576.2723595

Fiction Express Education. (2021). Fiction Express. https://en.fictionexpress.com

Graesser, A. C., McNamara, D. S., Louwerse, M. M., & Cai, Z. (2004). “Coh-Metrix : Analysis of text on cohesion and language”. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 36(2), 193–202.

Graesser, A. C., McNamara, D. S., & Louwerse, M. M. (2017). Coh-Metrix. http://cohmetrix.com/

Instituto Cervantes (2002). “Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas: aprendizaje, enseñanza, evaluación”. Instituto Cervantes.

Landauer, T. K., McNamara, D. S., Dennis, S., & Kintsh, W. (2006). Handbook of Latent Semantic Analysis (Vol. 7, Issue 2). Routledge.

Li, H., Gobert, J., Dickler, R., & Morad, N. (2018). “Students’ Academic Language Use When Constructing Scientific Explanations in an Intelligent Tutoring System”. Conference on Artificial Intelligence in Education, 267–281. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93843-1_20

Liu, Y. (2020). Assessing text readability and quality with language modelsAssessing text readability and quality with language models [Master Thesis]. University of Helsinki.

McCarthy, K. S., Watanabe, M., Dai, J., & McNamara, D. S. (2020). Personalized learning in iSTART: Past modifications and future design. Journal of Research on Technology in Education, 52(3), 301–321. https://doi.org/10.1080/15391523.2020.1716201

McNamara, D. S., Graesser, A. C., McCarthy, P. M., & Cai, Z. (2014). Coh-Metrix Measures of Text Readability and Easability. En Automated Evaluation of Text and Discourse with Coh-Metrix (pp. 78–95). Cambridge University Press.

Nahatame, S. (2020). Text readability and comprehension processes during L2 reading: A computational and eye-tracking investigation. Conference of the American Association for Applied Linguistics (AAAL).

Roadtogrammar (2021). Text Analyzer. http://www.roadtogrammar.com/textanalysis/

Tejada, M. Á. Z., Gallardo, C. N., Ferradá, M. C. M., & López, M. I. C. (2015). Building a Corpus of 2L English for Automatic Assessment: The CLEC Corpus. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 198(Cilc), 515–525. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.07.474

Textcompare.org. (2021). Textcompare.org. https://www.textcompare.org/readability/

Vajjala, S., & Lucic, I. (2018). OneStopEnglish corpus: A new corpus for automatic readability assessment and text simplification. Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, 297–304. https://www.aclweb.org/anthology/W18-0535/

Wilkens, R., Zilio, L., & Fairon, C. (2018). SW4ALL: a CEFR-Classified and Aligned Corpus for Language Learning. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), 365–370.

Xu, W., Callison-Burch, C., & Napoles, C. (2015). Problems in Current Text Simplification Research: New Data Can Help. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 3, 283–297.

Zarobe, Y. R. De, & Zarobe, L. R. De (Eds.). (2019). La lectura en lengua extranjera. Ediciones Octaedro.

Zhang, R. (2016). A Coh-Metrix Analysis of Two Textbooks: Successful English for Vocational Colleges and Vocational College English (An Integrated Skills Course). US-China Foreign Language, 14(5), 351–356.

Zipf, G. K. (1949). Introduction and Orientation. Human behavior and the principle of least effort: an introduction to human ecology. Addison-Wesley Press.

Cómo citar
Escobar-Acevedo, A., & Guerrero-García, J. (2022). Construcción de contenido para un Sistema Tutor Inteligente en idiomas: un estudio piloto con el corpus OneStopEnglish. Revista Colombiana De Computación, 23(1), 53–60. Recuperado a partir de https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4484

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Publicado
2022-06-21
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica

Métricas

QR Code
Crossref Cited-by logo