Desarrollo de las competencias lingüísticas a través del Portfolio de Inglés Académico y Profesional

La implantación del nuevo Espacio Europeo de Educación Superior exige una nueva metodología del aprendizaje en la que el sistema de evaluación adquiera una relevancia determinante. Con respecto al conocimiento de la lengua inglesa, el Marco de referencia europeo para el aprendizaje, la enseñanza y la evaluación de lenguas (MCERL) ha establecido unos niveles comunes para todos los países miembros basados en las competencias comunicativas del alumno que permite llevar a cabo comparaciones entre los distintos certificados de lenguas. A su vez, el departamento de política lingüística del Consejo de Europa ha desarrollado el Portfolio Europeo de Lenguas como método de evaluación y de reflexión por parte del alumno, con dos funciones fundamentales: la pedagógica y la informativa. Sin embargo, este portfolio no considera los aspectos específicos del uso de idiomas en el contexto universitario y profesional. Por este motivo, el grupo de investigación DYSCIT ha redactado un portfolio específico para el aprendizaje del inglés Académico y Profesional (ACPEL). Este portfolio ha sido elaborado para determinar las competencias lingüísticas que abarcan todos los niveles del marco europeo de referencia, así como las destrezas en la lengua extranjera (lectura, escritura, comprensión oral y expresión oral). En este artículo, tras exponer una breve descripción del Marco Europeo de competencias clave para el aprendizaje permanente y del Marco Europeo de Referencia para las Lenguas, se presenta el proceso de elaboración del Portfolio de Inglés Académico y Profesional. Ofrece, además, un banco con más de 350 descriptores clasificados por destrezas, así como los resultados del aprendizaje en términos de “can do statements”, lo que lo convierte en un instrumento para la evaluación y el seguimiento del aprendizaje y de gran utilidad para el alumno de arquitectura e ingenierías

Enriquecimiento de fuentes de datos con descripciones lingüísticas mediante bases de datos geográficas externas

El presente trabajo se ha centrado en la investigación de soluciones para automatizar la tarea del enriquecimiento de fuentes de datos sobre redes de sensores con descripciones lingüísticas, con el fin de facilitar la posterior generación de textos en lenguaje natural. El uso de descripciones en lenguaje natural facilita el acceso a los datos a una mayor diversidad de usuarios y, como consecuencia, permite aprovechar mejor las inversiones en redes de sensores. En el trabajo se ha considerado el uso de bases de datos abiertas para abordar la necesidad de disponer de un gran volumen y diversidad de conocimiento geográfico. Se ha analizado también el enriquecimiento de datos dentro de enfoques metodológicos de curación de datos y métodos de generación de lenguaje natural. Como resultado del trabajo, se ha planteado un método general basado en una estrategia de generación y prueba que incluye una forma de representación y uso del conocimiento heurístico con varias etapas de razonamiento para la construcción de descripciones lingüísticas de enriquecimiento de datos. En la evaluación de la propuesta general se han manejado tres escenarios, dos de ellos para generación de referencias geográficas sobre redes de sensores complejas de dimensión real y otro para la generación de referencias temporales. Los resultados de la evaluación han mostrado la validez práctica de la propuesta general exhibiendo mejoras de rendimiento respecto a otros enfoques. Además, el análisis de los resultados ha permitido identificar y cuantificar el impacto previsible de diversas líneas de mejora en bases de datos abiertas. ABSTRACT This work has focused on the search for solutions to automate the task of enrichment sensor-network-based data sources with textual descriptions, so as to facilitate the generation of natural language texts. Using natural language descriptions facilitates data access to a wider range of users and, therefore, allows better leveraging investments in sensor networks. In this work we have considered the use of open databases to address the need for a large volume and diversity of geographical knowledge. We have also analyzed data enrichment in methodological approaches and data curation methods of natural language generation. As a result, it has raised a general method based on a strategy of generating and testing that includes a representation using heuristic knowledge with several stages of reasoning for the construction of linguistic descriptions of data enrichment. In assessing the overall proposal three scenarios have been addressed, two of them in the environmental domain with complex sensor networks and another real dimension in the time domain. The evaluation results have shown the validity and practicality of our proposal, showing performance improvements over other approaches. Furthermore, the analysis of the results has allowed identifying and quantifying the expected impact of various lines of improvement in open databases.