Número 29

Otoño 2020

 Sección temática

Corpus de Aprendientes de Lengua en formato computacional (del inglés, Computer Learner Corpora, CLC)

Editores de la sección de artículos de referencia

                                                 Anita Ferreira y Jéssica Elejalde, Universidad de Concepción, Chile

 

Fechas importantes:

- Fecha límite para la presentación de artículos:  31 de agosto de 2020

- Notificación de revisión o aceptación:  15 octubre de 2020

- Fecha de publicación:  noviembre 2020

 

La presente propuesta se enmarca en el área interdisciplinar de la Adquisición y Aprendizaje de Segundas Lenguas y Lenguas Extranjeras, específicamente en las áreas de Corpus de Aprendientes en formato computacional (del inglés, Computer Learner Corpora, CLC). Un corpus de aprendientes de lenguas en formato computacional consiste en la colección de datos lingüísticos auténticos (textos orales o escritos) en que se constata el uso de la lengua objeto de estudio (segunda lengua, L2, o lengua extranjera, LE) (Granger, 2003; 2004).

La metodología basada en Lingüística de Corpus (LC) se ha ido implementando con mayor frecuencia en la investigación de Adquisición de Segundas Lenguas (ASL). Esto debido al reciente interés por el uso de la lengua en contextos reales, en que el investigador puede acceder a colecciones de producciones orales o escritas provenientes de diferentes situaciones comunicativas reales en formato digital. El corpus de aprendices constituye un valioso recurso para la investigación en el ámbito de la ASL y en la enseñanza de L2.

 

En esta sección temática de RNAEL, las editoras tienen como objetivo presentar los resultados de proyectos de investigación recientes o en progreso de recolección e implementación de corpus de aprendientes de lenguas en formato computacional en variados contextos de enseñanza de segundas lenguas y lenguas extranjeras.

Los corpus de aprendientes pueden ser orales o escritos recolectados en formato computacional y pueden atender a variables como el nivel de competencia, la lengua materna y motivaciones  de aprendizaje de los aprendientes con el objeto de identificar aspectos diferenciadores del proceso de adquisición. En todos los casos, se privilegiará la obtención de datos empíricos acerca de la recolección de datos, como corresponde a los objetivos de RNAEL y los análisis basados en corpus digitalizados, mejor si de público acceso.

 

Referencias bibliográficas

 

Ferreira Cabrera, A., & Elejalde Gómez, J. (2017). Análisis de errores recurrentes en el Corpus de Aprendices de Español como Lengua Extranjera, CAELE. Revista Brasileira de Lingüística Aplicada17(3).

Ferreira, A., Elejalde, J., & Vine, A. (2014). Análisis de errores asistido por computador basado en un corpus de aprendientes de español como lengua extranjera. Revista Signos47(86), 385-411.

Granger, S., Gilquin, G., & Meunier, F. (Eds.). (2015). The Cambridge handbook of learner corpus research. Cambridge University Press.

Granger, S., Lerot, J., & Petch-Tyson, S. (Eds.). (2003a). Corpus-based approaches to contrastive linguistics and translation studies. Amsterdam: Rodopi.

Granger, S. (2003b). The international corpus of learner English: a new resource for foreign language learning and teaching and second language acquisition research. Tesol Quarterly37(3), 538-546.

Granger, S. (2002). A bird’s-eye view of learner corpus research. Computer learner corpora, second language acquisition and foreign language teaching6, 3-33.

Kotz Grabole, G., & Ferreira Cabrera, A. (2013). La precisión gramatical mediada por la tecnología: el análisis y tratamiento automático de errores. Literatura y lingüística, (27), 219-242.