Construcción de herramientas de soporte para corrección en enseñanza de inglés

Brown Latierro, Romina - Páez Castro, Santiago

Supervisor(es): Chiruzzo, Luis - Rosá, Aiala

Resumen:

En estos últimos años se ha buscado la universalización de la enseñanza de inglés en todas las escuelas públicas del país. No solo en escuelas urbanas, sino en escuelas rurales que debido a su ubicación poseen escasos recursos o herramientas para llevar a cabo esta tarea. La baja conectividad a Internet y la escasez de docentes de inglés son algunas de estas limitantes. Esto genera que sea difícil para los niños alcanzar los niveles básicos de inglés al terminar la educación primaria. Este proyecto es parte de una serie de proyectos que pertenecen a la colaboración entre el grupo de PLN de la Facultad de Ingeniería - UdelaR y el Programa de Políticas Lingüísticas (PPL) - ANEP. Los proyectos buscan generar herramientas y recursos que den soporte tanto a estudiantes como a docentes a la hora de llevar adelante las diferentes actividades de la enseñanza de inglés teniendo en cuenta las diferentes dificultades y limitantes presentes. En este marco es que se genera este proyecto, al buscar una solución para ayudar a los docentes en la corrección de ejercicios donde los estudiantes escriben textos cortos y "libres" en respuesta a ejercicios donde pueden describir una imagen, un video o responder preguntas referentes a una porción de texto. A partir de un muestreo de textos proporcionados por "Ceibal en Inglés" y realizados por niños escolares donde debían describir una imagen, se determinaron los errores cometidos con mayor frecuencia por parte de los estudiantes para construir un corrector de oraciones declarativas que detecte y marque en el texto estos tipos de errores. Para construir el corrector se investigaron las técnicas y herramientas utilizadas dentro del area de Corrección de Errores Gramaticales, área perteneciente al Procesamiento del Lenguaje Natural y para cada tipo de error seleccionado se exploraron diferentes heurísticas de detección. Una vez finalizada la implementación del corrector y dado que los textos poseen un puntaje asignado por un profesor, se entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando la información proporcionada por el corrector sobre los tipos de error encontrados para poder así clasificar nuevos textos y asignarles un puntaje de forma automática. Los resultados obtenidos se comparan con un trabajo realizado previamente sobre el mismo conjunto de textos el cual tiene el mismo objetivo pero utiliza técnicas diferentes.


Detalles Bibliográficos
2021
Español
Universidad de la República
COLIBRI
https://hdl.handle.net/20.500.12008/31381
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
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