Compilación y análisis de un corpus de estudiantes etiquetado: un estudio basado en corpus de usos de adjetivos
Fecha:
2020Palabra clave:
Tipo de Ítem:
Articulo Revista IndexadaDirección web:
https://revistas.ucm.es/index.php/CLAC/article/view/67932
Resumen:
El corpus de estudiantes (CE) se considera una fuente rica de información en lo que respecta al uso de expresiones y errores cometidos por los estudiantes en sus producciones. De hecho, como docentes, podemos beneficiarnos de la compilación de sus tareas para analizar en profundidad su forma de escribir. Sin embargo, la simple compilación de textos no garantiza que la explotación delcorpus tenga éxito. Por ello, diseñar una metodología protocolizada se convierte en una tarea esencialen la compilación de un corpus. En este artículo se proponen cinco fases para compilar un CE de producciones escritas espontáneas de estudiantes de grado y posgrado. Entre los resultados de la explotación del CE se encuentran los errores de los estudiantes en cuanto al uso de plural, comparativo y superlativo en adjetivos, así como otros fallos detectados en la fase de etiquetado, quese deben, en su mayoría, a errores de los propios estudiantes.
Descripción:
A learner corpus (LC) is widely known as a rich source of information regarding the use of expressions and the errors made by students in their productions. In fact, we, as teachers, can profit from the compilation of their tasks so as to analyze in detail their way of writing. However, the mere compilation of texts does not guarantee a successful exploitation, as more steps than saving texts must be involved in the whole process. Therefore, it seems essential to follow a protocolized methodology of compilation. In this paper we propose five phases for compiling a LC containing texts from the spontaneous written productions from undergraduate and postgraduate students. The outcomes thrown with the LC exploitation will reveal the errors in students' productions regarding the use of plural, comparative and superlative in adjectives and also other fails detected in the tagging phase, most of which are due to students' misuses.
