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Comuna de Concepción, Chile
En este artículo se presenta un estudio sobre Análisis de Errores asistido por computador (CEA) basado en un Corpus de Aprendientes de Español como Lengua Extranjera (ELE).
El corpus se compone de 84 resúmenes: 40 textos en modalidad expositiva, 22 en narrativa y 22 en argumentativa, producidos por 22 estudiantes extranjeros de nivel B1 del Programa de ELE de la Universidad de Concepción (ele.udec.cl). Las tareas de escritura a través del computador corresponden a la producción escrita de resúmenes de 250 palabras cada uno a partir de la lectura de textos con temáticas científicas y culturales. La metodología se basa en el Análisis de Errores Asistido por el Computador y en los procedimientos de Corpus de Aprendientes de Lenguas en Formato Electrónico en lo que se refiere a la recopilación del corpus, a la anotación lingüística del corpus y al procesamiento automático de los datos a través de la herramienta computacional Nvivo. El propósito es delimitar los tipos de errores más frecuentes que cometen estudiantes de ELE de nivel B1. Los resultados del procesamiento del corpus que arroja este estudio evidencian que los errores de mayor frecuencia corresponden a la ortografía acentual, seguido por las preposiciones, la concordancia gramatical, el verbo y los artículos. Estos hallazgos tendrán implicaciones para la delimitación, identificación y tratamiento de los errores a través de un Sistema Tutorial Inteligente (STI) para ELE
This paper presents a Computer Aided Error Analysis (CEA) study based on Spanish as a Foreign Language Learners’ Corpus. The corpus is made up of 84 summary texts: 40 of them are of expository modality, 22 narrative and 22 argumentative. These were written in Spanish by 22 international students from diverse university study programs with a B1 language proficiency level, enrolled in a b-learning Spanish as a foreign language course at Universidad de Concepcion, Chile (ele.udec.cl). The writing computerized tasks involved the production of 250-word-summaries based on scientific, historical and cultural topics that learners were asked to read. The methodology included Computer Aided Error Analysis and Computer Learner Corpora proceedings for the corpus construction, linguistic annotation and data processing using the NVIVO software tools. The aim is to determine error types, with the highest frequency of occurrence, committed by learners of Spanish as a foreign language.
The corpus processing results suggest errors with the highest frequency correspond to orthographical stress-marking errors, followed by grammatical errors; such as, prepositions, grammatical agreement, verbs and articles. These findings will have implications in the delimitation, identification and treatment of errors with the use of an intelligent tutorial system for Spanish as a foreign language
