Corpus annotation of causal relations and their signals in English and Spanish

El estudio de las relaciones causales y su expresión lingüística ha sido comúnmente estudiado desde diferentes perspectivas en los años recientes. Sin embargo, pocos estudios han intentado combinar diferentes enfoques para establecer el significado de estas relaciones, y han investigado de manera contrastiva las señales usadas para expresarlas. Este trabajo de fin de master es un proyecto para avanzar el conocimiento en este área mediante la investigación de: a) la posibilidad de caracterizar las relaciones causales en diferentes tipos, usando características que combinan un enfoque funcional y cognitivo; b) los tipos de relaciones causales preferidas en los textos expositivos en inglés y sus traducciones al español; c) las expresiones lingüísticas preferidas para expresar dichas relaciones causales en los textos originales en inglés y sus traducciones al español. La metodología usada en esta investigación se basa en la anotación manual de un corpus bilingüe compuesto de un total de 37 textos expositivos (incluyendo los textos originales en inglés y sus traducciones al español) extraídos del corpus MULTINOT, un corpus de alta calidad, con registros diversificados y multifuncional bilingüe inglésespañol, actualmente compilado y anotado multidimensionalmente por los miembros del grupo de investigación FUNCAP con el proyecto MULTINOT (véase Lavid et al.2015) El estudio se llevó a cabo en cuatro pasos principales: primero, un esquema de anotación para las relaciones causales en inglés y español fue diseñado constando de tres sistemas interrelacionados y sus correspondientes características; tras ello, se compiló un inventario de señales para las relaciones causales en inglés y español, y una categorización en diferentes tipos; seguidamente, el esquema de anotación fue implementado en la herramienta UAM Corpus Tool y el conjunto de textos bilingües fue anotado por el autor de este estudio; finalmente, los datos extraídos de la anotación fueron analizados estadísticamente para comprobar las posibles diferencias entre los textos originales en inglés y sus traducciones al español respecto a la selección del tipo de relación de causa y sus señales. El análisis estadístico de los datos anotados sugiere que los tipos de relaciones de causa preferidos en los textos originales en inglés y son los tipos de contenido y no volitivos, que el orden de aparición de estos tipos de señales preferido es la segunda posición, y las señales más recurrentes usadas para expresar dichas relaciones son las conjunciones, seguidas de los sintagmas verbales. El análisis de las traducciones al español revela un alto grado de similitud con los datos de los textos originales en inglés, lo que sugiere que en las traducciones al español se conservan las preferencias de los textos originales en la mayoría de los casos y que estas elecciones pueden considerarse un indicativo de los textos expositivos en inglés. Proyectos futuros se centraran en el análisis de los textos originales en español para comprobar si las tendencias observadas en los textos originales en inglés y sus traducciones al español son también validas en textos originales en español, y en la especificación de patrones que puede ayudar al análisis automático de estas relaciones

Modelo causal de los factores asociados al aprendizaje autorregulado como mediador del rendimiento académico en estudiantes universitarios

El objetivo general de esta investigación fue medir, describir, relacionar y analizar las estrategias cognitivas, metacognitivas y contextuales así como la motivación hacia el aprendizaje de estudiantes universitarios mexicanos, y su relación con diversas variables educativas y socio-familiares como determinantes del rendimiento académico en la universidad, desde la teoría social-cognitiva del aprendizaje autorregulado. Mediante la aplicación y el análisis posterior de las bases de datos institucionales obtenidas del Examen Nacional de Ingreso al Nivel Superior (EXANI-II) y del Cuestionario de Contexto del Centro Nacional de Evaluación (CENEVAL) de los 1,140 estudiantes de licenciatura de la Universidad Autónoma de Yucatán (UADY) que respondieron el Cuestionario de Motivación y Estrategias de Aprendizaje (CMEA) diseñado a partir de la traducción, adaptación y validación del Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). El tipo de investigación seleccionada fue cuasiexperimental, descriptivo y correlacional-causal. Se realizó un análisis de frecuencias de las variables descriptivas, se calcularon los estadísticos descriptivos de los resultados en las sub-escalas del CMEA, y análisis de medias mediante la prueba t de Student para muestras no relacionadas y análisis de varianza. Finalmente, se calcularon los índices de correlación entre las variables educativas, socio-familiares, motivacionales, y de uso de estrategias y el rendimiento académico. Para evaluar la hipótesis general del ajuste del modelo teórico a los datos se utilizó el programa SPSS Amos 16 y el paquete sem 0.9-14 en R 2.8.0...