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Prácticas y concepciones sobre la alternancia verbal escrita en pasado irreal al comentar un texto literario en bachillerato

 

Practices and conceptions about written verbal alternation when commen= ting the past unreal in literary texts<= o:p>

 

 =

Ernesto Hernández Rodríg= uez

Universidad Nacional Autónoma de México<= /p>

ernestotem@live.com.mx

 

 

RESUMEN <= /p>

Este trabajo caracteriza la escritura en español de oraciones condicionales en pasado irreal, la temporalidad y la modalidad en las alter= nancias y usos verbales metafóricos y ambiguos. Estudiantes bachilleres comentaron = el significado de oraciones representativas y redactaron comentarios sobre personajes literarios si “hubieran tomado otras decisiones”. Después tuvier= on la opción de escribir otra versión y explicar sus desempeños. El estudio contempla el enfoque de la intencionalidad lingüística mediante expresiones temporales, modales semánticas, morfológicas, adverbiales y de frases verba= les en la conjugación de estas oraciones. Los resultados contrastan la identificación de significados en oraciones leídas y las dificultades para redactarlas. La escritura muestra la alternancia en la apódosis, el antepretérito subjuntivo en ambas partes del condicional, con un significad= o de irrealidad y menor posibilidad, y de mayor posibilidad mediante el antepospretérito potencial. Los resultados muestran la confusión predominan= te con el pospretérito potencial, así como la frase modal de posibilidad en pa= sado irreal.  

 

Pal= abras clave: comunicación verbal, desempeño del estudiante, educación media super= ior, literatura, redacción.

 

ABSTRACT

This paper characterizes the Spanish writing of conditional sentences in past unreal, temporality and modality in alternations, and metaphors and ambiguous verbal uses. High sch= ool students commented on the meaning of representative sentences, they wrote a= bout literary characters if they "had made other decisions", then they= had the option to write another version and explained their performances. The s= tudy contemplates the linguistic intentionality approach by means of temporal, semantic, morphological, adverbial expressions a= nd verbal phrases in the conjugation of these sentences. The results contrast = the identification of meaning in the sentences read and the difficulties in wri= ting them. The writing shows alternation in the apodosis, the subjunctive previo= us past (antepretérito) in both parts of the conditional, with a meaning of unreality and less possibility, and of great= er possibility through the potential previous-postpast (antepospretérito). The results exhibit the predominant confusion with the potential postpast (pospretérito), as well as the modal possibility phras= e in unreal past.

 

Keywords: verbal communication, student's performance, high school education, literature, writing. 

 

 

 

 

1. INTRODUCCIÓN

 

= La caracterización de las oraciones condicionales en pasado irreal del tipo &l= t;si p entonces q> involucra la estructura, la morfología y el léxico correspondientes a los tiempos, usos y alternancias modales, por ejemplo, indicativo, subjuntivo y potencial, principalmente, en la cláusula independiente o apódosis, por ejemplo, en “Si yo hubiera o hubiese tomado esa decisión, habría/hubiera resuelto mis problemas”. A pesar del predominio actual de es= ta alternancia, en las tradiciones gramaticales normativas, esta manifestación verbal ha sido considerada incorrecta. Asimismo, existen consideraciones so= bre usos prototípicos y valoraciones semánticas relacionadas con las alternanci= as y expresiones verbales con intencionalidad metafórica. 

         Los enfoques sobre las conjugaciones verbales en estas oraciones condicionales = son múltiples y polémicos desde la tradición clásica hasta la actualidad. La caracterización del desempeño en la práctica requiere de estudios sobre los verbos para expresar situaciones condicionales en pasado irreal. Particularmente, en la escritura escolar, los estudiantes enfrentan dificul= tades relacionadas con la estructura y los significados de las conjugaciones y las alternancias temporales y modales en este tipo de oraciones. La escritura de estos recursos verbales requiere de prácticas de lectura y escritura contextualizada, por ejemplo, para comentar situaciones correspondientes al condicional en pasado irreal y los diversos usos relacionados. <= /span>

         El pr= esente estudio intenta responder cuáles son las concepciones y las prácticas de los estudiantes de bachillerato en la identificación y la expresión escrita de = los recursos temporales y modales de las conjugaciones empleadas en los condicionales en pasado irreal y sus diversos usos, alternancias y dificult= ades enfrentadas. Para ello, es fundamental contemplar criterios teóricos sobre = la multiplicidad de elementos involucrados en la conjugación, además de los paradigmas morfológicos. Este trabajo contempla la intencionalidad en el desempeño y el énfasis metodológico para propiciar la expresión escrita de criterios y situaciones en condicional en pasado irreal. 

Las siguientes secciones presentan los objetivos, la revisión teórica, las polémicas sobre la conjugación, las= alternancias verbales y la intencionalidad metafórica en las oraciones condicionales estudiadas. La metodología presenta el contexto escolar, las actividades pa= ra propiciar la escritura y las consideraciones de los estudiantes sobre posib= les significados de los usos y alternancias involucradas. Los resultados incluy= en las categorías de análisis para caracterizar los criterios de los estudiant= es sobre las conjugaciones en las oraciones leídas y el desempeño escrito. La discusión enfatiza la intencionalidad lingüística, las dificultades enfrentadas, los significados contemplados y el trabajo cierra con la conclusión.  

El propósito de esta investigació= n es caracterizar la escritura de estudiantes bachilleres en el uso de oraciones condicionales en pasado irreal, su estructura, los recursos verbales, las alternancias y otros significados intencionales metafóricos temporales y modales de la conjugación, principalmente, en la cláusula independiente (apódosis) en comentarios sobre los personajes de un texto literario. El estudio también contempla las consideraciones de los estudiantes sobre sus desempeños relacionados con la intencionalidad escrita en las alternancias verbales y significados temporales y modales, fundamentalmente, en indicati= vo, subjuntivo y potencial.

Se justifica esta investigación debido a la necesidad de realizar prácticas escritas contextualizadas que permitan el acceso a muestras representativas de redacción, para estudiar el desempeño verbal y las consideraciones sobre las oraciones condicionales en pasado irreal.

 

2. CONSIDERACIONES TEÓRICAS Y ENFOQUE

 <= /o:p>

2.1 El condicional en pasado irreal

 

= En la escritura es necesario considerar la estructura y los recursos léxicos y morfológicos en las alternancias verbales y la intencionalidad temporal, mo= dal y metafórica en las oraciones condicionales en pasado irreal. La presente investigación contempla que:

=  

en los irreales de pasado como en 'Si hubieras hablado= con él, se habrían arreglado las cosas', p y q deben ser falsas p= ara que <si p, q> cobre verdad. Para que la frase cobre sentido (v= alor de verdad), es obligatorio que 'no hayas hablado con él' y que 'no se hayan arreglado las cosas'. Dicho de otro modo, el hablante en su presente consid= era que en el presente, no se da la situación, que en el f= uturo, la acción es de realización imposible y que en el pasado, no se ha realizad= o la acción (<no p> y <no q>). Desencadena una presuposición de pasado. (Vatrican, 2014: 251)<= /span>

 

Estas oraciones expresan un futur= o en el pasado en una situación irreal. La prótasis o cláusula dependiente (“Si hubieras hablado con él”) corresponde a un pasado anterior y la apódosis o cláusula independiente (“se habrían arreglado las cosas”) a un pasado posterior. Bello (1847) considera la “anterioridad del atributo a una cosa que se presenta como futura respecto de otra que es anterior al momento en que se habla” (p. 205). La prótasis expresa “un hecho que estimamos no realizado en el pasado, irrealizable en el presente o improbable en el futuro; = y por tanto, la consecuencia contamos con que lo es también” (Seco, 1969: 286= ). La apódosis “expresa una acción venidera, aunque considerada con relación al pasado y con un matiz de irrealidad” (Carbolová, 2007: 24). El suceso “no es real en el momento de la enunciación porque hace referencia a una hipótesis basada en el pasado” (Perez= -Cortes, 2011: 4).

En estas oraciones, la referencia temporal es anafórica con respecto al momento de la enunciación e implica un anclaje temporal con referencia a dos momentos del pasado. Veiga (1992) considera la representación del “contenido modal en determinados enfoques temporales de anterioridad a algún punto de referencia” (p. 884). Colombo <= span class=3DSpellE>Airoldi (2015) explica que “las relaciones relativas o anafóricas se distinguen porque denotan una de estas nociones -anterioridad, simultaneidad o posterioridad- respecto a un punto de referencia dado en el contexto, por lo general, otra forma verbal” (pp. 178-179).

La caracterización de estas oraciones contempla la intencionalidad en el desempeño escrito para establecer la estructura <= ;si p entonces q>, las relaciones temporales y modales, las alternancias y l= os valores metafóricos verbales.

 

2.2 Criterios modales y temporales en= el condicional en pasado irreal=

=  

= Históricamente predomina el modo subjuntivo para  lo subjetivo e irreal en la prót= esis, con el auxiliar “hubiera o hubiese” y la alternancia de los verbos auxiliar= es “hubiera o hubiese” y “habría” en la apódosis: “Si hubiera hablado con ella, habría/hub= iera o hubiese resuelto la dificultad”. Así, en esta oración tenemos en modo subjuntivo, “hubiera o hubiese hablado”, denominado antepretérito (Bello, 1847) y pretérito pluscuamperfecto (RAE, 2010).

La conjugación “habría resuelto” ha sido considerada p= ara situaciones reales en el modo indicativo en los tiempos antepospretérito (Bello, 1847), futuro condicional compuesto (Salvá, 1847), antefuturo hipotético (Gili Gaya, 1960; = Carbolová, 2007), potencial compuesto (Seco, 1969: 99) y condicional compuest= o (RAE, 2000 y 2010). En el modo potencial = se le asocia a lo posible o probable en tiempo compuesto o perfecto (Bruño, 1947: 130; Henríquez Ureña & Alonso, 1977: 195-196), para “una acción pasada = con relación a otra también pasada y terminada: (pretérito perfecto compuesto)”= (Blanco y Sánchez, 1927: 137).  En contrast= e, Moneva y Puyol (1945) considera en el modo subjuntivo= a los “tiempos potencial simple y compuesto” (pp. 140-141). Alarcos Llorach (1994) propone el “antepospretérito (potencial perfecto) en el modo condicionado” = (p. 172). Finalmente, la RAE (1973) elimina el “modo condicional (amaría), y lo incorpora en el indicativo como “tiempo condicional compuesto” (RAE, 2000: 555 y 2010: 453). <= /span>

Ante esta diversidad de criterios para intentar caracterizar las conjugaciones en las oraciones condicionales irreales, es necesario prestar atención a las propuestas de dualidad modal, principalmente en la apódosis. Así, = De la Peña (1906) considera el antepospretérito en indicativo cuando “signific= a un hecho posterior al pretérito: Dijo Pedro que volvería al mes siguiente; que para entonces ya se habría aliviado el enfermo”, y, en subjuntivo, pretérito pluscuamperfecto en “hubiera, habría y hubiese amado: Dice tu padre que él habría deseado que tú hubieras estudiado leyes” (pp. 76, 78, 86). Hernández (1948) lo considera indicativo “cuando declara la verificación de un hecho de manera absoluta, = es decir, no condicional” y subjuntivo “en condicional” (p. 201), además contempla que en condicional en pasado irreal, esta conjugación corresponde al

 

pretérito pluscuamperfecto o antepretérito de subjuntivo (hubiera, habría, hubiese amado) y puede equiva= ler a un antepospretérito. […] Su segunda f= orma enuncia la acción como terminada y expresa la posibilidad de una acción en tiempo pasado, pero subordinada a otra; v. gr.: habría tenido el = libro, si me lo hubieses prestado. (pp. 204-205)=  

 

La presente investigación contemp= la que, en la alternancia, el subjuntivo implica un significado más incierto o hipotético mediante el antepretérito “hubiera o hubiese resuelto” y más pos= ible en el antepospretérito potencial “habría resuelto”. Para precisar los modos verbales, es preferible el criterio clásico temporal sobre el modo subjunti= vo en antepretérito (Bello, 1847), y el modo potencial en sus dos tiempos: el pospretérito y el antepospretérito (Santos Cetina, 1952: 106-111). El valor irreal de la conjugación “habría resuelto” corresponde a un significa= do de “posibilidad” en un futuro en el pasado.

Carbolová (2007), destaca que el modo condicional “se aproxima = más al subjuntivo que al indicativo” (p. 24). Bosque (2012) contempla diversos significados del subjuntivo y Vázquez González (2013) considera = que

 

el subjuntivo es ambivalente, ya de indicativo, ya de potencial, [...] Los modos verbales se distinguen en la dependencia sintáct= ica: el indicativo y el potencial aparecen en la oración subordinante y ocasionalmente en la subordinada, y el subjuntivo, solo en la subordinada. = (p. 267)<= /span>

 =        

Perea Siller (2013) contempla factores modales, aspectuales, semánticos, léxicos y temporales “cuando el tiempo del verbo subordinado está condicionado por el= del verbo principal y no por el momento de la enunciación” (p. 29). Perez-Cortes (2011) y Camacho Guardado (2011) conside= ran el alcance temporal en presente en las apódosis: “Si mi hermano hubiera estudiado, ahora trabajaría” (pp. 3-4) y= “Si hubiera aceptado ese trabajo, ahora habría tenido que rechazar éste” (p. 22= 0). Martínez-Arb= eláiz (2000) plantea que “el punto de vista del hablante con respecto a la mayor o menor posibilidad con la que contempla una acción no tiene que mantenerse fijo o estable en las dos partes del período condicional” (pp. 219). <= o:p>

Ante los diversos criterios temporales, Alarcos Llorach (1994) propone “renunciar al término tiempo<= /i> para designar los morfemas que consideramos, y adoptar el de perspectiva temporal” (p. 157), además propone los significados metafóricos (Alarcos Llorach, 1980: 130). Bruño (1946) estable= ce que “cuando una forma verbal pierde su significado propio para tomar el de = otra forma, se le da el nombre de tiempo metafórico” (p. 184). Encontramos enfoq= ues similares en Martínez Oronich (2008), San Migue= l Lobo (2012); Vásquez González (2013); Rujea (2016); = Ruiz Campillo (2014 y 2017) y Regueiro Rodríguez (2017). Estos usos permiten expresar determinados valores semánticos temporales, modales y discursivos (Moreno de A= lba, 2003: 43-61; RAE, 2010: 912; Colombo Airoldi, 2= 015: 178-192). Podemos advertir usos metafóricos en “Si te han agarrado, te hubi= eran metido a la cárcel”, “Si se lo hubiera contado a alguien, seguro se reía de= mí” (RAE, 2010: 912), así como en “Si hubieras llegado temprano, firmas sin problemas la lista de asistencia”. Sobre la discusión modal y temporal, el enfoque de esta investigación contempla el siguiente criterio de Martínez Arbeláiz (2000):

 

Los diferentes grados de probabil= idad expresados por medio de diferentes tiempos y modos no están restringidos a = una construcción en particular. Todas las cláusulas, simples, subordinadas o coordinadas expresan el punto de vista del hablante. De hecho, las combinaciones particulares de tiempos y modos en las condicionales no son o= tra cosa que una manifestación más de la modalidad y, consecuentemente, no hay = nada específico en ellas que requiera su división en subtipos. (p.219)  <= /span>

 

Asimismo, González Calvo (1995) contempla valores moda= les en “los predicados (incluidas sus reestructuraciones léxicas: decir, insist= ir, etc.), las conjunciones y giros conjuntivos, las partículas discursivas, et= c.” (p. 203). Asimismo, Hernández Alcaide (2013) considera que en las oraciones condicionales la dificultad en la conjugación se debe al valor semántico mo= dal de los conectores subordinados en la prótesis. 

En la presente investigación, la modalidad verbal está concebida por un conjunto de rasgos semánticos, manifestados de manera morfológica y léxica adverbial en las expresiones verbales, correspondiente= s a significados temporales y de percepciones sobre la realidad, la objetividad= y la certeza (indicativo), la irrealidad, la subjetividad, la creencia, la du= da y la hipótesis (subjuntivo) y las posibilidades (potencial).

 

= 2.3 Criterios sobre la alternancia=

 

Este trabajo contempla la alterna= ncia en los condicionales en pasado irreal en español, ampliamente documentada, principalmente, en la apódosis mediante los auxiliares hubiera o hubiese y= habría (Bruño, 1947: 361-362; Gili Gaya, 1960: 173; Henríquez Ureña & Alonso, 1977: 169; RAE, 2010: 481; Urrutia & De Vega, 2015: 306; <= span class=3DSpellE>Perez-Cortes, 2011: 3-4).

= Derivado de los criterios de Julián Mariscal (2007: 62) y Jasim= (2014: 72-73), la presente investigación contempla la siguiente alternancia prototípica: “Si + antepretérito subjuntivo + antepretérito subjuntivo / antepospretérito potencial”: Si hubiera o hubiese hablado con él, hubiera o hubiese/habría resuelto las cosas. Sin embargo, en la práctica escrita adem= ás existen otros usos y metáforas verbales. Alarcos Llorach (1994) establece q= ue en la apódosis “la anterioridad y la perspectiva de pretérito suelen borrar= la distinción modal entre habrías = y hubieras o hubieses cantado [...] son indiferentes habrías cantado y hubie= ras o hubieses cantado” (p. 166-167). <= o:p>

Pitloun (2006) propone que en la apódosis “el imperfecto de s= ubjuntivo frente al condicional se usa para marcar un mayor grado de duda o de hipóte= sis” (p. 349). Pérez-Cortes (2011) considera que el subjuntivo en la apódosis “muestra vacilación ante la probabilidad del suceso” (p. 45). González Calvo (1995: 203) propone que, en la alternancia, el subjuntivo implica mayor distanciamiento con respecto a la realidad, verificación o constatación del hecho. Lastra & Butragueño (2012: 112) consideran el sentido hipotético= en las construcciones de doble subjuntivo. Fábregas (2014) considera que =

=  

las prótasis son estructuras relativas que se relacion= an con la apódosis por medio de un operador sobre situaciones; cuando ese oper= ador ha adquirido valor modal en la prótasis y no ha satisfecho el anclaje referencial dentro de la prótasis, entra en la apódosis como un elemento ac= tivo y fuerza la proyección del modo en la apódosis, […] el subjuntivo de la prótasis es el que legitima la presencia del subjuntivo en la apódosis. (p.= 15)

 

Ante las distintas posturas sobre alternancias y usos metafóricos verbales en las oraciones condicionales en pasado irreal, este trabajo toma en cuenta las concepciones y prácticas de escritura (Suárez Téllez, 2018; Álvarez Otero, 2018), la intencionalidad lingüística (De Beugrande & Dressler, 1979;= Paredes, 2007; Beuchot, 2015), particularmente, en la temporalidad y modalidad (Garc= ía de María, 2007) y en las maneras de enfrentar dificultades, ambigüedades e hipercorrecciones en el desempeño (Castro, 2009).  =

Los criterios teóricos aquí presentados requerían ser caracterizado= s en el desempeño escrito y las consideraciones de los estudiantes en las oracio= nes condicionales en pasado irreal. 

 

= 3. METODOLOGÍA

 

3.1 Sobre los estudiantes y el contexto escolar.

=  

= En esta investigación participaron, en febrero de 2019, 47 alumnos de 16 años de edad en promedio, quienes cursaban en el segun= do ciclo escolar, la asignatura de Literatura Universal en el plantel Justo Si= erra de la Escuela Nacional Preparatoria de la Universidad Nacional Autónoma de México. Los estudiantes que ingresan a esta institución obtienen las puntuaciones más altas en el examen de admisión en la zona metropolitana de= la Ciudad de México. El curso previo contempló la lectura de textos literarios= y la escritura de comentarios y breves análisis.

El programa del curso incluye el reconocimiento de gén= eros textuales, la lectura de textos clásicos y la escritura de reseñas (ENP, 20= 17). Por ello, la práctica desarrollada contempló la lectura de la tragedia clás= ica Medea de Eurípides y los comentarios sobre los personajes, por ejemplo, la infidelidad de Jasón, el sufrimiento y el trágico final cuando Medea mata a= sus hijos para vengarse de su marido. =

 

= 3.2 Prácticas de elicitación

=  

= La metodología de elicitación correspondió a prácticas para propiciar la producción lingüística (Gass & Mackey, 2007; Hyland, 2016; Macklin, 2016), en este caso, la escritura contextual= izada del condicional en pasado irreal. Iniciamos con la lectura parcialmente gui= ada de la obra en clase, para posteriormente ser completada como tarea. = En un primer ejercicio, los estudiantes expresaron libremente sus consideracio= nes sobre los significados de las alternancias en las apódosis de las siguientes oraciones condicionales:

 

= Ejercicio 1

= Lee las siguientes oraciones y presta atención a los verbos subrayados:

= Sobre Medea=     

= (1)  Si Medea no hubiera seguido a Ja= són, ella jamás hubiera sufrido tanto en su vida.

= (2)  Si Medea no hubiera seguido a Ja= són, ella jamás habría sufrido tanto en su vida.=

= Sobre Jasón

= (1)  Si Jasón hubiera ocultado su rom= ance a Medea, él hubiera salvado la vida de sus hijos.

= (2)  Si Jasón hubiera ocultado su rom= ance a Medea, él habría salvado la vida de sus hijos.

=  

 =         Para cada par de oraciones los estudiantes realizaron el siguiente ejercicio:

=  

= ¿Existen diferencias de significado entre las oraciones (1) y (2) ?: Sí____ o No ___= _

  En caso de que consideres que sí, explícalas:

  En (1):   

  En (2):<= /span>

 

Además, los estudiantes expresaron sus consideraciones sobre la distinción entre el condicional en pasado irreal y el condicional potencial, correspondiente a una situación pasada con alcances en el presen= te y en el futuro. Realizaron el mismo ejercicio para determinar los significado= s de las siguientes oraciones:  

=  

= Sobre Medea

= (1)  Si Medea no hubiera seguido a Ja= són, ella hubiera vivido sin sufrimientos.

= (2)  Si Medea no hubiera seguido a Ja= són, ella viviría sin sufrimientos.

= Sobre Jasón

= (1)  Si Jasón hubiera ocultado su rom= ance a Medea, ella no habría matado a sus hijos.

= (2)  Si Jasón hubiera ocultado su rom= ance a Medea, ella no mataría a sus hijos. =       

 

A continuación, los alumnos comentaron lo que creían que pudo haber sucedido si Medea y Jasón hubieran actuado de otra manera. A partir de las siguientes indicaciones, los estudiantes escribieron libremente.

 

Ejercicio 2

Lo que pudo haber sido y no fue en la vida de los personajes

= Explica aspectos de lo que pudo haber sido y no fue sobre la vida y las decisiones = de Medea y Jasón.

= ¿Qué otras opcionegjfgys pudo haber tomado que cambi= aran el rumbo de su historia?

Desde mi punto de vista, si Medea ____________

Desde mi punto de vista, si Jasón _____________=

  =

Las instrucciones no incluyeron ejemplos de la estruct= ura completa de la oración condicional y las opciones de alternancia verbal, así los estudiantes no recibieron influencia que condicionara o favoreciera determi= nado uso verbal.

En asesoría, quienes tuvieron dificultades para lograr= la estructura del tipo <si p entonces q> recibieron retroalimentación. La actividad de revisión y edición respetó la intencionalidad en las alternanc= ias y los usos metafóricos temporales y modales, para tratar de expresar el pas= ado irreal. Los estudiantes tuvieron la opción de escribir otra versión, y explicaron por qué decidieron modificar determinadas conjugaciones o dejarl= as sin cambios. Así, los datos proporcionarían información relacionada con prácticas y reflexiones sobre el desempeño escrito.

 

3.3 Establecimiento de categorías= de clasificación y análisis.

 

= La metodología de clasificación y análisis incluyó categorías de intencionalid= ad sobre las alternancias temporales, la expresión modal en indicativo (real), subjuntivo (irreal) y potencial (posible) y la modalidad léxica adverbial y= en frases verbales. El análisis de las oraciones condicionales contempló los criterios clásicos temporales y modales del antepretérito subjuntivo: “hubi= era o hubiese resuelto” (Bello, 1847; RAE, 2010; Munguía Zatarain, 2016), y en = el modo potencial el antepospretérito “habría resuelto” y el pospretérito “resolvería” (Santos Cetina, 1952: 106-111). Este último es un tiempo cerca= no al momento de la enunciación y posible en el futuro (Perez-Cortes, 2011).

El significado de posibilidad corresponde a algo no real, pero que puede suceder. Así, el enfoque de esta investigación contempla que el pospretérito y el antepospretérito no corresponden al modo indicativo, sino al potencial (Bruño, 1947; Henríquez Ureña & Alonso 1977; Perez-Cortes, 2011). En otras perspectivas, este valor modal es considerado en indicativo (Bello, 1= 847; RAE, 2010; Munguía Zatarain, 2016) y en condicional (Alarcos Llorach, 1994: 172). Asimismo, tampoco es posible concebir un “tiempo condicional compuest= o”, tal como propone la RAE (2000: 555<= span class=3DRefdecomentario1> y 2010: 453). Por ello, las categorías verbales, consideradas en este trabajo para el análisis de los textos, son el antepretérito subjuntivo “hubiera resuelto” y el antepospretérito potencial “habría resuelto” para el condicional en pasado irreal y el pospretérito potencial “resolvería” para el condicional potencial.

Los criterios para estudiar los usos y las alternancias en la conjugación incluyeron el condicional en pasado irreal, el condicional potencial, las alternancias en los auxiliares “hubiera o hubiese y habría” = en la apódosis, los usos metafóricos y las frases modales en pasado irreal, tal como podemos apreciar en la siguiente propuesta de categorías. El paréntesis indica (P) prótasis y (A) apódosis.

=  

= Condicional en pasado irreal 

Alternancia (P) Antepretérito subjuntivo y (A) Antepretérito subjuntivo / Antepospretérito potencial: Si Medea no hubiera o hubiese amado a Jasón, ella hubiera o hubiese / habría sido feliz

(P) Antepretérito subjuntivo y (A) Antepretérito subjuntivo: Si Medea no hubiera o  hubiese amado a Jasón, ella hubi= era o hubiese sido feliz.

(P) Antepretérito subjuntivo y (A) Antepospretérito potencial: Si Medea hubiera o hubiese sido fuerte, ella no le habría rogado= .

= Condicional potencial

(P) Antepretérito subjuntivo  y (A) Pospretérito potencial: Si= Jasón no hubiera o hubiese traicionado a Medea, sus hijos vivirían.

= Condicional con metáforas temporales

(P) Antepretérito subjuntivo y  (A) Metáforas temporales: Si Jasón hubiera o hubiese evitado la i= ra de Medea, se ahorraba la muerte de sus hijos.

(P) Metáforas temporales y (A) Antepretérito subjuntiv= o / Antepospretérito potencial: Si Medea fuera más inteligente, hubiera o hubie= se seguido con su vida sin tener remordimientos.

(P) Metáforas temporales y (A) Metáforas temporales: Si Medea mataba solamente a la hija del rey, podía quedarse en el reino.<= /o:p>

(P) Antepretérito subjuntivo y (A) Frase modal en pasa= do irreal (poder haber + participio pasivo): Si Medea no se hubiera o hubiese enterado de la traición de su esposo, ella pudo haber salvado a sus hijos. 

=  

         En todos los casos, el establecimiento de estas categorías se realizó a partir de los usos verbales empleados por los estud= iantes en sus textos, evitando imponer criterios preestablecidos o normativos.

 <= /o:p>

 <= /o:p>

= 4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN<= /span>

=  

4.1 Consideraciones iniciales sob= re significados de las alternancias en la apódosis

 

Los ejercicios sobre las alt= ernancias, permitieron conocer diversos criterios sobre significados modales y tempora= les en el condicional en pasado irreal, y el contraste con el condicional potencial, cuyo significado se aproxima al presente y al futuro. Estas prácticas permitieron contextualizar las alternancias, mediante ejemplos relacionados con la lectura y la escritura en la expresión de criterios sob= re la distinción de significados, el uso considerado correcto, la temporalidad= y la modalidad. 

Los resultados sobre los significados identificados en las oraciones leídas concuerdan con el enfoque teórico asumido en esta investigación sobre la existencia de la alternancia prototípica “Si + antepretérito subjuntivo + antepretér= ito  subjuntivo / antepospretérito potencial”, como una característica del español actual (Julián Mariscal, 20= 07; Perez-Cortes, 2011; Jasim= , 2014; Urrutia & De Vega, 2015). Los datos muestran las concepciones sobre el = uso de las conjugaciones involucradas, así como los criterios de quienes consideraron que no existe distinción de significado en la alternancia entr= e el antepospretérito potencial y el antepretérito subjuntivo en la apódosis: 15= de 47 estudiantes. Esta última conjugación fue considerada incorrecta únicamen= te por dos alumnos. De este modo, en concordancia con los resultados obtenidos= , la perspectiva teórica de este trabajo descarta las visiones normativas que ni= egan la existencia de la alternancia en el español actual, fundamentalmente, en = la apódosis del condicional en pasado irreal. 

La tabla 1 presenta el númer= o de ocurrencias de consideraciones relacionadas con los criterios temporales y modales sobre el reconocimiento de las alternancias en las oraciones leídas= en el ejercicio 1, en condicional en pasado irreal, por ejemplo, “Si Medea no hubiera seguido a Jasón, ella jamás hubiera / habría sufrido tanto en su vi= da”, en contraste con Si Medea no hubiera seguido a J= asón, ella viviría sin sufrimientos” en condicional potencial. Las ocurrencias corresponden al número de ocasiones en que apare= cen determinados criterios de temporalidad y modalidad en las consideraciones de los estudiantes. 

=  

Temporalidad y modalidad en las alternancias de = las oraciones leídas

Antepretérito subjuntivo:

hubiera sufrido

Antepospretérito potencial:

habría sufrido

Pospretérito potencial:

viviría

Pasado

= 16=

= 12=

= 7

Futuro

= 2<= /o:p>

= 5<= /o:p>

= 22

Presente

= 0<= /o:p>

= 0<= /o:p>

= 7

Futuro en el pasado

= 1<= /o:p>

= 2<= /o:p>

= 1

Del presente al futuro

= 0<= /o:p>

= 0<= /o:p>

= 3

Del pasado al presente

= 0<= /o:p>

= 1<= /o:p>

= 1

Posibilidad

= 14=

= 14=

= 19

Situación real o de certeza

= 3<= /o:p>

= 15=

= 9

Irreal o incierto

= 14=

= 1<= /o:p>

= 2

=  

Tabla 1. Consideraciones modales y temporales sobre la alternancia en la apódosis

 

Los alumnos reconocieron parcialmente las características temporales y modales del condicional en la alternancia prototípica: hubiera o hubiese / habría sufrido. El interés por caracterizar estos desempeños corresponde al enfoque asumido en este trabajo sobre la intencionalidad lingüística (De Be= ugrande & Dressler, 1979; Paredes, 2007; Beuchot, 2015) para comprender e interpretar, en este caso, la temporalidad y la modalidad en la conjugación (García de María, 2007). De este modo, las consideraciones de los estudiant= es muestran las dificultades y las ambigüedades en el manejo de significados verbales en la identificación de la alternancia prototípica. En su mayoría, reconocieron = el tiempo pasado: 28 consideraciones en total, y acertaron al descartar el significado de presente; un solo alumno contempló el antepospretérito potencial como un tiempo “más cercano al presente”.

Las dificultades para identificar el futuro en el pasado ponen de manifiesto que los criterios teóricos sobre la temporalidad con respecto al momento de la enunciación y = un punto de anclaje con referencia a dos momentos del pasado (Santos Cetina, 1952; Veiga, 1992; Pérez-Cortes, 2011; Colombo= Airoldi, 2015) no se manifestaron en el ejercicio de lectura y comentario de oraciones condicionales representativas. De este mo= do, los estudiantes requieren aprender a identificar esta característica de temporalidad en la práctica. Estos result= ados son relevantes para su consideración en la enseñanza de las oraciones condicionales irreales en el bachillerato.

En cuanto a los significados modales de posibilidad y situación real o irreal en la alternancia prototíp= ica, los datos presentan números de ocurrencias similares en ambas conjugaciones: irrealidad o incertidumbre para el antepretérito subjuntivo (14), realidad o certeza para el antepospretérito potencial (15) y posibilidad (14 en ambas conjugaciones). Estos resultados muestran el logro de identificar significa= dos modales correspondientes al condicional en pasado irreal, es decir, lo posi= ble con lo irreal o incierto (hubiera sufrido). Sin embargo, este desempeño res= ultó contradictorio al asociar, con casi las mismas ocurrencias, concepciones so= bre lo posible y lo real o certero (habría sufrido), ya que el valor de realida= d o certeza se contrapone con la irrealidad pasada del condicional. =

Sobre la identificación de significados modales y temporales, recordemos que Martínez Arbeláiz (2000) contempla que los grados de probabilidad “no es= tán restringidos a una construcción en particular […] las combinaciones particulares de tiempos y modos en las condicionales no son otra cosa que u= na manifestación más de la modalidad” (p. 219) y la consideración de V= ázquez González (2013) sobre que “el subjuntivo es ambivalente, ya de indicativo, = ya de potencial” (p. 267). Estos criterios son evidencias de la alternancia de significados modales y temporales en la apódosis del condicional irreal. Po= r lo anterior, resulta fundamental caracterizar las múltiples manifestaciones modales léxicas, morfológicas y contextuales, así como la intencionalidad en las dificultades enfrentadas y las decisiones en los usos metafóricos de las conjugaciones. =

Por otra parte, la tabla 1 muestra que para identificar el significado del condicional potencial con alcance temporal en el presente y en un futuro posible: “Si Medea no hubiera seguido a Jasón, ella viviría sin sufrimientos”, en su mayoría, los estudiantes no presentaron dificultad para reconocer los significa= dos de futuro y posibilidad en el primer ejercicio. Sin embargo, fue reducida la consideración del presente y aún más del pasado con alcance hacia el presen= te.

Las siguientes secciones pre= sentan el desempeño en la redacción. Los resultados sobre las consideraciones en la identificación de los usos verbales en las oraciones leídas fueron de utili= dad, al relacionarlas con la redacción, la revisión y, en su caso, las decisione= s de modificación del texto propio.

 

= 4.2 Sobre la estructura del condicional en el desempeño escrito

=  

= En la redacción de los comentarios, destacan las maneras de afrontar las dificultades experimentadas por 15 de 47 estudiantes en la estructura del t= ipo <si p entonces q> en la prótasis y, en su mayoría, en la apódosis. Como resultado de la asesoría, este número se redujo únicamente a 10 de 47 en la= segunda versión. En el enfoque de intencionalidad lingüística de este trabajo, es fundamental contemplar que la presuposición de pasado irreal en la estructu= ra <si p, q>, planteada por Vatrican = (2014: 251), implica el desarrollo gradual de recursos de escritura. Las dificulta= des experimentadas por los estudiantes evidencian la necesidad de la práctica escrita para plasmar las ideas, interrelacionando la estructura y el significado del condicional en pasado irreal. Por lo tanto, en la redacción= no debemos dar por sentado que, de inicio, los estudiantes ya tienen los conocimientos y las habilidades para emplear la estructura lógica y sintáct= ica requerida, así como el significado de la estructura condicional; es necesar= io apoyarlos en este aspecto. 

        En el texto 10m, la alumna escribió una estructura incompleta en la primera versión, ambigua en la prótasis debido a dos estructuras subordinadas, introducidas por “si” y “aunque”, con puntuación confusa y carente de apódosis. En la segunda versión, resolvió las dificultades. <= o:p>

      <= span style=3D'font-size:11.0pt;font-family:"Verdana",sans-serif;mso-bidi-font-fa= mily: Verdana;color:black'>La transcripción del ejemplo que aparece a continuació= n y los siguientes a lo largo de este trabajo respeta la escritura de los estudiantes, sin hacer correcciones de ortografía, acentuación, uso de mayúsculas, gramática ni segmentación de palabras. La identificación de los textos incluye el número asignado y las claves m (mujer) y h (hombre).

 <= /o:p>

= 10m.

= Primera versión

Si no se hubiera lamentado de lo que dio por Jasón y s= olo le hubiera pedido que no la desterraran y aunque le doliera, quedarse ahí p= ara el bien de sus hijos.

= Segunda versión:

Si no se hubiera lamentado por lo que dio por Jasón y = no le hubiera reprochado nada, entonces no habrían discutido.

=                            

La consideración de las dificultades en la estructura = <si p entonces q> es fundamental, ya que, inicialmente, los estudiantes requerían resolver las dificultades para escribir esta estructura oracional, como requisito elemental y previo para expresar las conjugaciones intentada= s.

=  

= 4.3 Desempeño escrito correspondiente a las alternancias  

=  

= La tabla 2 muestra el desempeño y la intencionalidad en las alternancias verba= les escritas en la apódosis para tratar de comentar situaciones en pasado irreal sobre los personajes de la tragedia griega. En la primera versión, inmediatamente destaca el predominio del pospretérito potencial (28 de 47), correspondiente a un significado de probabilidad con alcance en el presente= y el futuro, por ejemplo, “Si Jasón no hubiera traicionado a Medea, sus hijos vivirían”, es decir, un uso verbal ajeno al condicional en pasado irreal y,= por lo tanto, a la alternancia prototípica que lo caracteriza.

        En la segunda versión, esta problemática se redujo, pe= ro se mantuvo como una confusión sobre este uso verbal. También podemos percatarnos de que, en la apódosis, la presencia exclusiva del antepretérito subjuntivo supera a la alternancia “prototípica”, correspondiente al antepretérito subjuntivo / antepospretérito potencial y, por otra parte, observamos el escaso manejo exclusivo del antepospretérito potencial. =

 <= /o:p>

=  

Manifestaciones alternancias verbales en la estructura condicional: Prótasis (P) - Apódosis (A)

Primera versión

 

Se= gunda versión <= /p>

 

(P) Antepretérito subjuntivo= y (A) Antepretérito

subjuntivo / Antepospretérito   potencial=

18

18=

(P) Antepretérito subjuntivo y (A) Antepretérito subjuntivo.

 23

22

(P) Antepretérito subjuntivo  y (A) Antepospretérito potencial

3<= o:p>

3<= /span>

(P= )  Antepretérito subjuntivo y (A) Pospretérito  poten= cial

28=

17=

=  

Tabla 2. Usos y alternancias verbales en las oraciones condicionales escritas (presencia en los 47 textos)

 

En la redacción de la segunda versión, 16 estudiantes no hicieron ninguna corrección de conjugación, y explicaron por qué consideraban correctos sus desempeños.

Los resultados indican que en las dos versiones existe una tendencia a favorecer el antepretérito subjunt= ivo en ambas partes de la estructura condicional. Conforme al enfoque teórico d= el presente trabajo, esto se explica debido a que en la apódosis “la anteriori= dad y la perspectiva de pretérito suelen borrar la distinción modal entre habrías y hubieras o hubieses ca= ntado” (Alarcos Llorach, 1994: 166-167). Asimismo, este uso verbal corresponde= al sentido hipotético en las construcciones de doble subjuntivo (Lastra & Butragueño, 2012: 112). Esta situación su= cede ante la ausencia del anclaje referencial modal dentro de la prótasis, y, po= r lo tanto, este valor se proyecta hacia la apódosis. Por ello “el subjuntivo de= la prótasis es el que legitima la presencia del subjuntivo en la apódosis” (Fábregas, 2014: 15). Por ejemplo= , en 27h el alumno empleó ambas opciones de la alternancia prototípica en la apódosis, y en la segunda versión prefirió el subjuntivo.

 

 

27h<= /span>

= Primera versión

Si Medea no hubiera seguido a Jasón y hubiera superado= el problema, ella nunca hubiera sufrido ni sentido tantos malos momentos en su vida y habría vivido feliz con otra pareja. =

= Segunda versión

Si Medea no hubiera seguido a Jasón y hubiera superado= el problema, ella nunca hubiera sufrido ni sentido tantos malos momentos en su vida y ella hubiera vivido feliz con otra pareja. Explicación: Lo usé incorrectamente porque el “habría” es más probable que haya pasado y el “hubiera” menos probable.

=  

La primera versión confirma = la alternancia característica del español. La explicación sobre la corrección realizada contempla el criterio modal de probabilidad asumido en esta investigación, es decir, que en la apódosis el antepospretérito potencial es más probable que el antepretérito subjuntivo. Asimismo, las conjugaciones y= la explicación en la segunda versión concuerdan con las perspectivas de Gonzál= ez Calvo (1995), Pitloun (2006) y Perez-Cortez (2011) sobre el significado de duda, hipótesis o distanciamiento de la real= idad del subjuntivo frente al potencial.

 En los textos donde no aparece la alternancia prototípica en la apódosis, la tabla 2 exhibe el predominio del antepretéri= to subjuntivo, así como la escasa productividad del antepospretérito potencial= que podemos apreciar en el siguiente ejemplo:

 

47m

Versión sin modificación en esta oración<= span style=3D'font-size:10.0pt;font-family:"Verdana",sans-serif;mso-bidi-font-fa= mily: Verdana;color:black;mso-bidi-font-weight:bold'>

Si no la hubieran desterrado= a Medea, ella misma habría matado a la princesa y sus hijos no habrían muerto= .

=  

         = En contraste, el texto 7m ejemplifica el predominio del antepretérito subjuntivo en ambas cláusulas del condicional para expresar el significado de duda.  

=  

= 7m

= Versión sin corrección

Si Medea hubiera tenido una actitud defensiva con Creó= n, ella hubiera sido, quizá, exiliada, de donde se encontraba y no hubiera ten= ido oportunidad de volver.

Explicación: Hubiera indica = algo que no pudo ser.

=  

En este ejemplo, la morfolog= ía verbal se acompaña de la expresión de modalidad léxica adverbial “quizá”. Así, el subjuntivo recibe los matices semánticos de irrealidad y posibilidad. Esta situación concuerda con el enfoque de la dualidad de significados del subjuntivo (Carbolová, 2007; Bosque 2012; Vázqu= ez González, 2013) y la concepción integral de elementos= que conforman la conjugación mediante recursos morfológicos, léxicos adverbiale= s y estructurales (González Calvo, 1995; Martínez-Arbeláiz= , 2000; Perea Siller, 2013).

El uso contradictorio del pospretérito potencial en la apódosis (28 de 47 textos en la primera versión) para escribir sobre situaciones condicionales en pasado irreal, resultó opuesto al desempeño favorable en la lectura e identificación de los significados de oraciones representativas. Esta problemática en la redacción se debió al uso de un recurso modal y temporal con implicaciones en el presente y en el futuro, p= or ejemplo, “Si hubiera perdonado a = Jasón, sus hijos vivirían”. Recordemos que, en la identificación de los significados de las alternancias en las oraciones leídas, los alumnos descartaron sin dificultades el valor temporal de presente y un futuro posterior en el condicional en pasado irreal. Asimismo, identificaron los significados de posibilidad futura en el condicional potencial. Ante la confusión del signific= ado de posibilidad futura del pospretérito potencial, empleado para escribir sobre situaciones en pasado irreal, resultaba imprescindible contextualizar la intencionalidad modal y temporal en = la redacción de comentarios sobre los personajes de la tragedia griega. <= /o:p>

En la perspectiva teórica de este trabajo, el predominio del pospretérito potencial en

la apódosis, que observamos = en los textos de los estudiantes, no debe considerarse como =

una opción más de la alterna= ncia prototípica del condicional irreal. En realidad, es una manifestación de intencionalidad correspondiente a un uso ambiguo, como resultado de la confusión que se presentó exclusivamente en la redacción, pero sin dificult= ades en el ejercicio previo de identificación de oraciones representativas. Este recurso de conjugación únicamente adquirió el valor de intencionalidad metafórica de pasado irreal cuando los alumnos, como se explicará en breve, decidieron emplearlo en el contexto adecuado, con determinados recursos mod= ales y temporales expresados, por ejemplo, en la morfología, el léxico adverbial= y el contexto.  

En las explicaciones de los estudiantes para tratar de contextualizar y, en su caso, justificar el uso = del pospretérito potencial para expresar un valor de pasado irreal, podemos apreciar la intencionalidad sobre los significados tempora= les y modales (García de María, 2007), así como las estrategias para tratar resolver ambigüedades e hipercorrecciones (Castro, 2009). En la perspectiva= de esta investigación, resulta fundamental contemplar estos enfoques de intencionalidad en el análisis de la escritura y en la metodología de elicitación, para propiciar la expresión de criterios sobre los usos y los significados de las conjugaciones empleadas. Por ejemplo, en el texto 5h, el alum= no explicó que en la expresión “ella viviria”, se = asumió discursivamente como testigo de los hechos. Finalmente, prefirió el pasado irreal, mismo que había logrado expresar anteriormente en “no la habría ace= ptado”.

=  

5h

Primera versión.

Si Geo nunca hubiera sentido lastima ni interes por med= ea no la habria aceptado en su casa y ella viviria sola en su exilio

Segunda versión

Si Geo nunca hubiera sentido lastima ni interes por med= ea no la habria aceptado en su casa y ella hubiera vivido sola en su exilio.

Explicación: Usé viviria porque lo estaba pensando como si yo estuvier= a en esa época.

=  

En 12m, la alumna presentó dificultad para expresar el pasado irreal y en su explicación contempló la posibilidad futura.

=  

= 12m

= Versión sin modificación en esta oración =

Si Medea no le hubiera hecho la oferta a Egeo de que si ella le daba un hijo a él, le podría dar refugi= o a Medea y a sus hijos.

Explicación: Yo siento que utiliz= e el verbo “podría” de una buena manera porque es algo que no paso pero que si cambia algo puede pasar.

=  

En el texto 44m, la alumna expresó ambiguamente el contraste pasado y presente. Prefirió no modificar = el pospretérito potencial, porque “es un complemento cuando estoy hablando en pasado, y estoy escribiendo las acciones en presente”. El recurso adverbial= posiblemente contextualiza el presente subjuntivo en las expresiones “conozca” y “se cas= e” en un futuro potencial.

 

44m

Versión sin corrección

Si Jasón no hubiese aceptado= la idea de que Medea se escapara con el, […] el se= guiría su camino y posiblemente en este él conozca una mujer y se case con ella y = si es en realidad el destino el habría conocido a la hija del Rey Creón o en t= al caso no, seguir su vida como un viajero recorriendo el mundo.

=  

En las explicaciones de los 17 estudiantes que decidie= ron mantener en la segunda versión el condicional potencial para escribir sobre el pasado irreal, predomina la intención de expresar situaciones posibles y futuras (= 11 textos). Además del uso ambiguo de este recurso verbal, estas explicaciones constituyen evidencias de la confusión predominante sobre el significado del condicional potencial con alcance en el presente y el futuro, en este caso, para comentar situaciones condicionales en pasado irreal sobre los personaj= es de la tragedia. En virtud de que las consideraciones temporales y modales, = en las oraciones leídas del primer ejercicio, no correspondieron con la redacc= ión ni con las explicaciones de los estudiantes sobre sus desempeños, era neces= ario determinar los usos ambiguos y problemáticos y, por otra parte, aquellos que realmente respondían a una intencionalidad metafórica temporal y modal.

 

= 4.4 Intencionalidad en los usos metafóricos  

=  

= Recordemos que el enfoque de esta investigación contempla que la intencionalidad en la expresión verbal incluye la caracterización de usos ambiguos, la manera de enfrentar dificultades y, por otra parte, las decisiones para el uso de recursos metafóricos en determinada conjugación, con los valores modales y temporales de otra en cierto contexto, tal como advertimos en la tradición clásica y actual (Bello 1847; Bruño 1946; Moreno de Alba, 2003; RAE, 2010; Colombo Airoldi, 2015).

         En determinados textos encontramos usos intencionales metafóricos mediante tiempos y modos verbales distintos a los correspondien= tes a la estructura prototípica: (P) Antepretérito subjuntivo y (A) Antepretéri= to subjuntivo / Antepospretérito potencial. Asimismo, otros textos presentan u= sos ambiguos o problemáticos en conjugaciones distintas a las prototípicas. Este trabajo pone énfasis en la intencionalidad en la conjugación, las correccio= nes y las consideraciones relacionadas con el desempeño verbal, por ello, en el manejo de tiempos y modos distintos a los prototípicos era necesario identificar los valores metafóricos temporales y modales y, por otra parte,= los usos ambiguos o problemáticos. La tabla 3 muestra la intencionalidad de los estudiantes en el manejo de metáforas temporales y modales, y, en la segunda versión, los intentos por resolver l= as dificultades enfrentadas.  <= span style=3D'mso-spacerun:yes'> 

=  

=  

=  

=  

=  

=  

=  

Manifestaciones de alternanc= ias verbales en la estructura condicional: Prótasis (P) - Apódosis (A)

Primera

versión

Se= gunda

 versión

(P) Antepretérito subjuntivo y (A) Metáforas temporales-modales

12=

7 =

(P= ) Metáfor= as temporales-modales y (A)= Antepretérito subjuntivo / Antepospretérito  potencial

8<= o:p>

4<= /span>

(P= )  Metáforas temporales-modales y (A) Metáforas

temporales-modales

8<= o:p>

4<= /span>

(P= )  Antepretérito subjuntivo y (A) Frase = modal en pasado (pretérito de poder + haber + participio)

9<= o:p>

7<= /span>

    =        

Tabla 3. Intencionalidad para expresar metáforas temporales y modales (presencia en los 47 textos)

 

Los datos muestran la productividad de las metáforas temporales y modales en ambas cláusulas de la oración condicional y un ligero predominio en la estructura (P) Antepretéri= to subjuntivo y (A) Metáforas temporales y modales. En las segundas versiones,= la reducción del recurso metafórico verbal en la apódosis pone de manifiesto la consideración reflexiva sobre el desempeño, los significados intentados y la naturaleza de las decisiones para modificar el desempeño mediante este recu= rso verbal, sustituyéndolo, fundamentalmente, por el antepretérito subjuntivo o= la alternancia prototípica.

Por ejemplo, en el texto 45m= , la alumna empleó adecuadamente el contexto del condicional en pasado irreal y,= con la misma intencionalidad, expresó correctamente el recurso metafórico media= nte el copretérito en “mataba”, podía” y “ahorraba”, así como el pospretérito potencial “quebraría”. El manejo de estas opciones verbales, evidencia, no = un error en las conjugaciones, sino intencionalidad metafórica modal y tempora= l, ya que la alumna inmediatamente utilizó la oración condicional en pasado ir= real mediante el antepretérito subjuntivo. Es decir, contextualizó el significado metafórico. A pesar de este adecuado manejo del valor metafórico, en la seg= unda versión la alumna dudó sobre su desempeño y prefirió el antepretérito subjuntivo: “hubiera asesinado”, “hubiera podido”, “hubiera roto” y la frase modal de posibilidad “pudo haber salvado”.=

=  

45m

Primera versión: =

Si Medea mataba solamente a la hija de Creon podía quedarse en el reino ya que sin novia su matrimonio se quebraría. Si Jasón hubiera prevenido la ira de Me= dea asesinándola se ahorraba la muerte de sus hijos. Si Jasón no hubiera pedido= el exilio de Medea sus hijos no hubieran muerto.

Segunda versión:

Si Medea hubiera asecinado solamente a la hija de Creon, hubiera podido quedarse en el reino ya que sin novia su matrimonio se hubie= ra roto. Si Jasón hubiera prevenido la ira de Medea y la hubiera asesinado, pu= do haber salvado de la muerte a sus hijos. Si Jasón no hubiera pedido el exili= o de Medea sus hijos no hubieran muerto.

Explicación: Use el verbo hubiera porque estaba en pasado y no pudo ser esa idea que ya paso. =

 

En el texto 1m, la alumna av= anzó en su desempeño al percatarse del uso ambiguo y de la imposibilidad del significado metafórico mediante las conjugaciones en “no tendria el problema” y “tiene” en la prótesis y “no tendria otra salida” en la apódosis. Corrigió, mediante la conjugación prototípica. Además, decidió no modificar el modo potencial en “que= daria sola” y “no tendria otra salida”. Estos usos ve= rbales están adecuadamente contextualizados como intencionalidad metafórica debido= a que, a continuación, la alumna resolvió sin problemas el significado en oraciones correspondientes al condicional en pasado irreal: “no hubiese ten= ido” y “habría tenido”. 

 

1m

Primera versión

[...] Si Egeo no hubiera decidido ayudar a Medea, ella quedaria sola y n= o tendria otra salida. Si Egeo no = tendria el problema que tiene con su mujer del no poder tener hijos ella no habria tenido otra opción [...]

Segunda versión

[...] Si Egeo no hubiera decidido ayudar a Medea, ella quedaria sola y n= o tendria otra salida. Si Egeo no hubiese tenido el pro= blema que tuvo con su mujer ella no habria tenido otra opción […]

Sin explicación sobre la corrección realizada.

 

        Este desempeño pone de manifiesto el enfoque asu= mido en este trabajo sobre la intencionalidad en la modalidad y temporalidad ver= bal como un conjunto de rasgos semánticos expresados mediante recursos morfológicos, léxicos adverbiales y contextuales. De esta manera, se enriqu= ece la concepción de la conjugación, puesto que no se limita a exclusivamente al nivel morfológico ni a criterios temporales y modales preestablecidos de ma= nera normativa.  

En el texto 21m, la alumna intentó explicar su desempeño mediante suposiciones relacionadas con un fut= uro en el pasado. Sin embargo, presentó ambigüedades en el pretérito subjuntivo “dedicara” en la prótesis y el pospretérito potencial “viviría” en la apódo= sis. Estas conjugaciones no corresponden a usos metafóricos. La alumna mostró av= ance parcial, ya que el significado intentado no correspondió con la conjugación empleada.

 

21m

Versión sin correcciones

Si Medea se dedicara completamente a sus hijos, sin importar lo que le hizo Jasón, viviría feliz= con sus hijos y sin ningún problema los hubiera cuidado ella.

Explicación: Dedicara. El ve= rbo está en tiempo futuro porque es una suposición de lo que podría pasar, está bien. Viviría: El verbo está en tiempo futuro porque es una suposición de lo que podía pasar, está bien.

 

En los ejemplos presentados, podemos advertir que las conjugaciones distintas a la prototípica requieren= de la contextualización verbal para determinar la intencionalidad metafórica y= , en su caso, los intentos por resolver ambigüedades.

 

La tabla 3 exhibe un uso reducido de la frase de posibilidad: (P) Antepretérito subjuntivo y (A) Frase modal en pasado irreal (pretérito de poder + haber + participio pasivo), por ejemplo, “pudo haber salvado”, a pesar de aparecer = en la instrucción del ejercicio inicial: “Lo que pudo haber sido y no f= ue en la vida de los personajes. Exp= lica aspectos de lo que pudo haber sido y no fue sobre la vida y las decisiones = de Medea y Jasón”.

En ningún caso los estudiant= es emplearon la conjugación en antepretérito subjuntivo “hubiera o hubiese pod= ido salvar” o antepospretérito potencial “habría podido salvar”. Evidentemente,= el uso de la frase modal en pasado irreal en la opción “pretérito de poder + h= aber + participio pasivo” en la instrucción, influyó en la decisión de emplear e= sta frase en la redacción. En el texto 38h, el alumno empleó sin dificultad esta frase modal irreal de posibilidad, sin embargo, en su corrección consideró = “más correcta” la expresión en antepospretérito potencial. En ambas versiones mo= stró avance en el desempeño al considerar la posibilidad en pasado.

=  

38h<= /span>

= Primera versión

Si Medea no se hubiera enter= ado de la traición de su esposo, esta nunca se pudo haber lamentado. 

Segunda versión

Si Medea no se hubiera enter= ado de la traición de su esposo, esta nunca se habría lamentado.

Explicación: El original decía “se pudo haber lamentad= o”, cuando la conjugación correcta sería: “se habría lamentado” ya que el verbo “habría” sería la forma más correcta de conjugar el pasado y la posibilidad= de este.

=  

Los alumnos emplearon sin dificultad la frase modal de posibilidad en la apódosis. El significado de posibilidad en pasado irreal mediante el verbo poder en esta frase es una muestra más de que la temporalidad y la modalidad no están limitadas al nivel morfológico, ya que, en estos casos, también entran en juego la selec= ción léxica de este verbo modal, el significado de posibilidad en pasado y la estructura de la frase. Así, la modalidad y la temporalidad están conformad= as por un conjunto complejo de rasgos semánticos y múltiples recursos de expre= sión lingüística en la conjugación.  

=  

= 5. CONCLUSIONES

=  

El estudio de las consideraciones y el desempeño escri= to de bachilleres en los usos y las alternancias verbales en oraciones condicionales en pasado irreal, contextualizadas en contenidos sobre la obra clásica de Medea, permite caracterizar el contraste entre oraciones representativas leídas y la redacción de comentarios sobre los personajes protagonistas. La intencionalidad en la escritura permitió establecer crite= rios y categorías sobre el desempeño en la estructura condicional, los significa= dos verbales, las alternancias, los usos metafóricos y los intentos por expresar significados temporales y modales.

En las consideraciones sobre la lectura de oraciones condicionales representativas, relacionadas con los contenidos de la obra, = el estudio permitió constatar la alternancia prototípica entre el antepretérito subjuntivo y el antepospretérito potencial en la apódosis del condicional en pasado irreal: “Si hubiera o hubiese hablado con él, habría/hubiera o hubie= se resuelto la situación”. Estos resultados concuerdan con el enfoque asumido = en esta investigación sobre la vitalidad actual de la alternancia prototípica = en español. Asimismo, fue posible apreciar la intencionalidad en los aciertos = de los estudiantes al identificar el tiempo pasado y los significados irreal y potencial. Por otra parte, los resultados muestran las dificultades para percibir la referencia anafórica con respecto al momento de la enunciación = y un punto de anclaje temporal con referencia al futuro en el pasado. Otra dificultad fue la asociación contradictoria entre lo posible y lo real en el antepospretérito potencial. En contraste con el ejercicio de redacción, en = el condicional potencial, por ejemplo, “Si hubiera o hubiese hablado con él, no tendría problemas” los alumnos no tuvieron dificultades para identificar el alcance temporal en el presente y el futuro.

La investigación permite enfatizar la necesidad de fortalecer e interrelacionar los comentarios sobre oraciones leídas y la producción escrita. Los aciertos en la lectura y los comentarios del significado de oraciones condicionales en pasado irreal y condicionales potenciales, en su mayoría, no se vieron reflejados en la redacción. Esta situación sucedió, principalmente, al emplear el pospretérito potencial “resolvería” en la apódosis, con un valor temporal de presente y futuro posible, sin referencia al pasado, en lugar de las opciones de la alternanc= ia prototípica, antepretérito subjuntivo o antepospretérito potencial. Esta confusión en la redacción resultó predominante con presencia en 28 de los 47 textos en la primera versión y una reducción a 17 en la segunda.

El predominio del pospretérito potencial “resolvería” = en las apódosis de la primera versión, no es evidencia de que esta conjugación= sea una opción más de la alternancia prototípica del español, puesto que esta p= roblemática sólo se presentó en la redacción, debido a la complejidad que implica la expresión escrita de los rasgos modales y temporales involucrados, salvo en= los casos adecuadamente contextualizados de usos metafóricos verbales. Así, en = la distinción entre las opciones de la alternancia prototípica y el pospretéri= to potencial en la apódosis, la identificación de los rasgos temporales y moda= les resultó más sencilla que su manifestación escrita en oraciones condicionale= s en pasado irreal.

Por lo anterior, en la redacción es necesario fomentar= la revisión y la corrección para contextualizar las conjugaciones y sus usos intencionales en pasado irreal. Además, este trabajo nos invita a considerar las dificultades de determinados alumnos para apoyarlos en lograr la estruc= tura básica condicional <si p entonces q>, como requisito básico previo a la redacción y la conjugación en = una perspectiva integral.

La caracterización de la intencionalidad se manifestó = en la posibilidad de escribir segundas versiones para tratar de mejorar la redacción y en las explicaciones de los alumnos sobre por qué modificar los usos verbales o mantenerlos sin cambios. Al igual que en el ejercicio de lectura y comentario de oraciones, la redacción y las explicaciones sobre el desempeño mostraron la vitalidad de la alternancia prototípica. La expresión escrita permitió constatar el predominio del antepretérito subjuntivo “hubi= era resuelto” en ambas partes del condicional. Estos resultados evidencian que = el doble subjuntivo en ambas partes de la estructura condicional no es un erro= r, tal como consideran los enfoques normativos al plantear que lo correcto es = el antepospretérito potencial en la apódosis. En realidad, esta conjugación es= una opción más recurrente que existe en la alternancia en el condicional en pas= ado irreal.

La redacción y las explicaciones sobre el desempeño muestran que, en la alternancia, los estudiantes consideraron los significa= dos de irrealidad y menor posibilidad en el antepretérito subjuntivo y mayor posibilidad en el antepospretérito potencial. Además, mostraron en sus desempeños un uso favorable de la frase modal de posibilidad en pasado irre= al “pudo haber resuelto”, contemplada en la instrucción del ejercicio de redacción. Por otra parte, la presencia del antepretérito potencial se expl= ica por cuestiones de proyección semántica de la prótasis hacia la apódosis, de= bido a la intencionalidad en los rasgos semánticos y modales, principalmente, de mayor o menor probabilidad, duda, incertidumbre o certeza.

La caracterización de las metáforas temporales y verba= les y los intentos por resolver usos ambiguos permitieron contemplar que los criterios de modalidad y temporalidad no son rígidos ni limitados a determi= nada forma o conjugación. En ellos, existen múltiples elementos que involucran l= as perspectivas temporales y la modalidad en la morfología verbal, el léxico adverbial, las frases verbales y los significados de realidad o certeza, irrealidad o incertidumbre y potencialidad.

El aporte teórico de esta investigación es presentar evidencias de la existencia y vitalidad de la alternancia prototípica en los condicionales en pasado irreal, sus manifestaciones verbales, explicando, c= on criterios semánticos contextualizados, principalmente, el predominio del antepretérito subjuntivo en ambas partes del condicional. Asimismo, este trabajo aporta el enfoque de la intencionalidad en la caracterización de los usos metafóricos verbales en el contexto del pasado irreal. La revisión de = la diversidad de criterios clásicos y actuales permitió tomar postura sobre el antepretérito subjuntivo, el antepospretérito potencial= y el pospretérito potencial en las oraciones condicionales estudiadas. An= te las polémicas sobre las características de las conjugaciones, el enfoque asumido aporta la concepción de la modalidad y temporalidad verbales como un conjunto complejo de elementos interrelacionados de naturaleza morfológica, léxica, adverbial, fraseológica, contextual y de rasgos semánticos asociado= s a las intencionalidades modales de indicativo, subjuntivo y potencial. <= /o:p>

La perspectiva de la intencionalidad aporta la identificación de los significados del condicional en pasado irreal en oraciones representativas y su escritura en los comentarios de los personaj= es de la tragedia griega leída, así como las problemáticas para lograr la estructura de las oraciones condicionales. Esta propuesta de trabajo propic= ia la discusión sobre las distintas manifestaciones del condicional en pasado irreal en ambos tipos de desempeño. A partir de ello, fue posible la discus= ión sobre la distinción de la alternancia prototípica en la lectura de oraciones representativas y en la redacción. Por otra parte, la decisión de incluir l= as explicaciones de los estudiantes sobre las conjugaciones empleadas permitió tener más elementos para el estudio de la intencionalidad en el desempeño. Además, la posibilidad de escribir una segunda versión, con la idea de mejo= rar la redacción, constituye un enfoque que fomenta la reflexión sobre el desem= peño y la toma de decisiones sobre las opciones de conjugaciones.

La metodología de elicitación propició el acceso a las consideraciones sobre los significados de oraciones, la escritura contextualizada, la revisión, la edición en segundas versiones y la explica= ción reflexiva sobre el desempeño. Estas prácticas pueden ser aplicadas y, en su caso, adaptadas en distintos entornos educativos para favorecer la expresión escrita. La metodología de clasificación y análisis aporta el enfoque de intencionalidad mediante categorías relacionadas con la perspectiva tempora= l y múltiples formas de modalidad verbal. Los criterios teóricos y metodológicos podrán ser contemplados como categorías de estudio en futuras investigacion= es sobre los diversos elementos involucrados en la expresión escrita de las conjugaciones verbales.

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REFERENCIAS

 

Alarcos Llorach, E. (1980). Estudios de gramática funcional del es= pañol. Madrid: Gredos.

Alarcos Llorach, E. (1994). Gr= amática de la lengua española. Madrid: RAE - Espasa Calpe.

Álvarez Otero, B. (2018). Concepc= iones sobre aprender y enseñar a través de la escritura en clase de ciencias naturales. Tesis doctoral. Universidad Autónoma de Barcelona. <= /o:p>

Bello, A. (1847). Gramática de= la lengua castellana (1984). México: Edaf

Beuchot= , M. (2015). Elementos esenciales de una hermenéutica analógica. Diánoia, 60/74: 127-145.

Blanco y Sánchez, R. (1927). T= ratado elemental de lengua castellana o española. Madrid: Librería y Casa Editorial Hernando S.A.

Bosque, I. (2012). Mood: Indicative vs. Subjuncti= ve. En Hualde, J. I.; Olarrea, A= .; O'Rourke, E. (eds.). The Handbook of Hispanic Linguistics. Blackwell Publishing Ltd, pp. 373-394.

Bruño, G. M. (1947). Lecciones de lengua castellana. Curso superior<= /i>. París: Procuraduría General.

Camacho Guardado, L. A. (2011). Adquisición y uso de la expresión de la probabilidad en estudiantes de espa= ñol como segunda lengua. Tesis de doctorado. Facultad de Filología. Sevi= lla: Universidad de Sevilla.

Carbolová= , K. (2007). Categoría verbal de modo en español moderno. <= i>Bakalářská diplomová práce= .  Filozofická= fakulta Masarykovy univerzity. Brno. Recuperado de:

https://is.mu= ni.cz/th/a5wxc/CATEGORIA_VERBAL_DE_MODO_EN_EL_ESPANOL_MODERNO.pdf

Castro, L. (2009). Si las cosas hubieran sido como fueron..., La Nación, Opinión. 5 de enero de 2009. Recuperado de:=

 https://www.lanacion.com.ar/1086873-si-las-cosas-no-hub= ieran-sido-como-fueron

Colombo Airoldi, F. (2015). El subsistema de los tiempos pasados de indicativo en el español: semántica y sintaxis. México: Universidad Nacional Autónoma de México. <= /span>

De Beugrande, R & Dressler, W. (1997). Introducción a la lingüística del texto. Barcelona: Ariel Lingüística.

De la Peña, R. Á. (1906). Nueva gramática de la lengua castellana. México: Herrero hermanos, sucesores.=

ENP (2017). Programas de estud= io de la Escuela Nacional Preparatoria. México: Universidad Nacional Autón= oma de México.

Eurípides. Medea. Las diecinueve tragedias. Versión directa del griego, con una introducción = de Ángel María Garibay (2003). Porrúa: México.

Fábregas, A. (2014). Del subjunti= vo como forma regente. Annuari de filologia. 4: 15-42.

García de María, J. (2007).  El subjuntivo: nuevas reglas para nuevas estrategias. Revista Nebrija<= /span>, 1 (1): 1-28.

Gass, S. M. & Mackey, A. (2007). Da= ta Elicitation for Second and Foreign Language Research. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates.

Gili Gaya, S. (1960).= Curso superior de sintaxis española. Barcelona: Vox.

González Calvo, J. M. (1995). Sob= re el modo verbal en español. AEF. 18: 177-20

Henríquez Ureña, P. & Alonso,= A. (1977). Gramática Castellana. La Habana: Editorial Pueblo y Educació= n.

Hernández Alcaide, C. (2013). La dificultad de las oraciones condicionales radica en el uso de los conectore= s. Revista Nebrija de Lingüística Aplicada: 13. Recuperado de: https://www.nebrija.com/revista-linguistica/files/articulosPDF/art= iculo_5326db35da4c9.pdf

Hernández, J= . A. (1948). Gramática castellana superior. México: Ediciones Magisterio.=

Hyland, K. (2016). Methods and methodologies in second language writing research. System. 59: 116-12= 5.

Jasim, R. M. (2014). La condicionalidad en español: estudio= analítico, formal y semántico-pragmático. Journal of the Colleges of Languages, 2= 9: 66-88.

Julián Mariscal, O. (2007). La condicionalidad: aproximación al concepto y sus formas de expresión en la lengua hablada. Per Abbat: Boletín filológic= o de actualización académica y didáctica. 4: 59-88.

Lastra, Y. & Butragueño, P. M. (2012). Aproximación al uso del modo subjuntivo en el Corpus sociolingüístico de la ciudad de México. Boletín de Filol= ogía, 47 (2): 101 – 131.

Macklin, = T. (2016). Compassionate Writing Response: Using Dialogic Feedback to Encourage Student Voice in the First-Year Composition Classroom. = Journal= of Response to Writing, 2(2): 88–1= 05.

Martínez-Arb= eláiz, A. (2000). Algunas observaciones sobre las taxonomías de las cláusulas condicionales. Revista de Filología de la Universidad de La Laguna, = 18: 219-250.

Martínez Oro= nich, O. (2008). El sistema verbal según Samuel Gili Gaya. EPOS, 24:   57-83.

Moneva y Puyol, J. (1945). Gramática castellana. Barc= elona: Editorial Labor. <= /span>

Moreno de Al= ba, J. G. (2003). Estudios sobre los ti= empos verbales. México: Universidad Nacional Autónoma de México

Munguía Zatarain, I. (2016). G= ramática de la lengua española: clases de palabras. México: Gedisa – Universidad Autónoma Metropolitana.

Paredes, M.= (2007). Teorías de la intencionalidad. Madrid: Síntesis.

Perea Siller, F. J. (2013). En torno a la combinatoria de tiempos verbales en español. Langua= ge design. 15 (29-59).

Perez-Cortes, S. (2011). “Si yo tuviera mucho dinero, obvio= que le diera dinero a ellos”: La alternancia modal e= n las oraciones condicionales potenciales en el español de Nueva Inglaterra. Researchgate. Recuperado de:

https://www.re= searchgate.net/publication/257823310_Si_yo_tuviera_mucho_dinero_obvio_que_l= e_diera_dinero_a_ellos_la_alternancia_modal_en_las_oraciones_condicionales_= potenciales_en_el_espanol_de_Nueva_Inglaterra

Pitloun, P. (2006). El uso del imperfecto de subjuntivo en el habla culta de Costa Rica. Revista de filología española. 86 (2): 339-371.

RAE (1973). Esbozo de una nueva gramática de la lengua española. Madrid: Real Academia Española - Espasa Calpe.

RAE (2000). Esbozo de una nueva gram= ática de la lengua española. Madrid: Real Academia Española - Espasa Calpe.

RAE (2010). Nueva gramática de= la lengua española. Manual. México: Real Academia Española; Asociac= ión de Academias de la Lengua Española; Espasa.

Regueiro Rodríguez, M. L. (2017).= La dimensión espacial del  tiempo verbal en español. Revista Nebrija. 22: 78-81.<= o:p>

Ruiz Campillo, J. P. (2014). La l= ógica del espacio. Mapa operativo del sistema verbal en español. Journal of Spanish Language Teaching, 1(= 1): 62-85.

Ruiz Campillo, J. P. (2017). El v= erbo como espacio: Seis nuevos = temas de gramática del español. Revista Nebrija de Lingüística = Aplicada: 22

Rujea, V. (2016). El optativo en la gramática española. Dacoromania, serie nou= ă, 1(2): 215–225.

Salvá, V. (1847). Gramática de la lengua castellana según ahora se habla. Valencia: Imprenta de J. Ferrer de Orca.

San Miguel Lobo, C. (2012). Anotaciones sobre el modelo de los tiempos verbales en A. Bello y en la NGR= AE. Revista Cálamo FASPE, 60: 39-46.

Santos Cetina, M. (1952). Ejer= cicios gramaticales: libro auxiliar para las clases de lenguaje. México: Edici= ones Santos Cetina.

Seco, R. (1969). Manual de gramática española. La Habana: Instituto del Libro.

Suárez Téllez, S. (2018). Escritu= ra: las concepciones de los estudiantes y su relación con las prácticas de enseñanza en grado cuarto. Trabajo presentado como requisito para optar = al título de Magister en Educación. Bogotá: Pontificia Universidad Javeria= na Facultad de Educación. Maestría en Educación.

Urrutia, M. & De Vega, M. (20= 15). El valor del tiempo en las expresiones contrafactuales. Literatura y Lingüística, 32: 305-323.

Vásquez González, J. A. (2013). L= os modos verbales del español actual. Lingüística y literatura, 63: 255-271.

Vatrican, A. (2014). Usos y valores modales del condicional en español. Archivum, 64: 239-274. <= o:p>

Veiga, A. (1992). El subjuntivo e= n la apódosis irreal. Actas del 2o Congreso Internacional de histo= ria de la lengua española, 1: 881-896.

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