CREACIÓN DE RECURSOS INFORMÁTICOS PARA LAS LENGUAS MINORITARIAS MOCOVÍ Y QUECHUA

El contacto lingüístico entre diferentes comunidades en la Argentina produce una situación de diglosia que desplaza a las lenguas dominadas a favor de la dominante, en este caso, el castellano. Esta situación ha llevado a la extinción de muchas lenguas, y otras varias se encuentran en proceso de desaparición [http://www.ethnologue.com/show_country.asp?name=AR]. Con la muerte de estas lenguas no sólo se pierde un vasto bagaje cultural, sino que las comunidades indígenas se ven privadas de un elemento esencial para reafirmar su identidad y adaptarse a su medio socio-cultural. El objetivo último de este proyecto es contribuir a detener y, en lo posible, revertir estos procesos de extinción de las lenguas. Para ello, nos proponemos formalizar algunas lenguas indígenas de la Argentina para su tratamiento automático en aplicaciones computacionales que faciliten la producción lingüística, como por ejemplo la traducción automática de y hacia el castellano, ayudas a la redacción o facilitación translingüística. Este tipo de aplicaciones, además de contribuir a la preservación y multiplicación de usos de las lenguas aborígenes, facilitará que las comunidades se apropien de los procesos de inclusión digital, cuando éstos se implementen en su lengua materna. Por lo ambicioso de sus objetivos, este es un proyecto a largo plazo y con este subsidio que estamos solicitando abordaríamos el desarrollo de su fase inicial. Trabajaremos inicialmente con dos lenguas indígenas del territorio argentino que han sido bien descriptas a nivel lingüístico: el mocoví y el quechua, con la intención de extenderlo al mapundungun. A partir de las descripciones lingüísticas, propondremos una formalización computacional para cada una de estas lenguas, tratando de crear un núcleo común que facilite la adaptación de las aplicaciones computacionales a las diferentes lenguas. En una fase posterior del proyecto, la metodología y núcleo común consolidados para estas lenguas y dominios facilitarán el traslado de las aplicaciones a otras lenguas indígenas y a otros dominios semánticos. En esta fase inicial trabajaremos con aplicaciones de dominios semánticos restringidos, ya que se requiere mucho tiempo y esfuerzo para lograr un buen funcionamiento en aplicaciones de dominio general. Dos dominios en que consideramos sería beneficioso trabajar son la salud (concentrándonos por ejemplo en la información escrita sobre la prevención e higiene) y la agricultura (concentrándonos en información escrita relacionarse con el riego, la rotación de cultivos, etc). Sin embargo, planeamos hacer la elección final de dominios conjuntamente con organizaciones activas en la problemática abordada. Se trabajará a partir de datos recolectados por los propios investigadores implicados, así como datos producidos por otros proyectos, como por ejemplo los del DILA [http://www.caicyt.gov.ar/DILA], o los del proyecto Avenue [http://www.cs.cmu.edu/~avenue/].

Construcción de un Test de Conocimiento General. Development of a General Knowledge Test

Entre los factores que contribuyen a predecir el rendimiento académico se pueden destacar aquellos que reflejan capacidades cognitivas (inteligencia, por ejemplo), y aquellas diferencias individuales consideradas como no-cognitivas (rasgos de personalidad, por ejemplo). En los últimos años, también se considera al Conocimiento General (CG) como un criterio para el éxito académico (ver Ackerman, 1997), ya que se ha evidenciado que el conocimiento previo ayuda en la adquisición de nuevo conocimiento (Hambrick & Engle, 2001). Uno de los objetivos de la psicología educacional consiste en identificar las principales variables que explican el rendimiento académico, como también proponer modelos teóricos que expliquen las relaciones existentes entre estas variables. El modelo teórico PPIK (Inteligencia-como-Proceso, Personalidad, Intereses e Inteligencia-como-Conocimiento) propuesto por Ackerman (1996) propone que el conocimiento y las destrezas adquiridas en un dominio en particular son el resultado de la dedicación de recursos cognitivos que una persona realiza durante un prolongado período de tiempo. Este modelo propone que los rasgos de personalidad, intereses individuales/vocacionales y aspectos motivacionales están integrados como rasgos complejos que determinan la dirección y la intensidad de la dedicación de recursos cognitivos sobre el aprendizaje que realiza una persona (Ackerman, 2003). En nuestro medio (Córdoba, Argentina), un grupo de investigadores ha desarrollado una serie de recursos técnicos necesarios para la evaluación de algunos de los constructos propuesto por este modelo. Sin embargo, por el momento no contamos con una medida de Conocimiento General. Por lo tanto, en el presente proyecto se propone la construcción de un instrumento para medir Conocimiento General (CG), indispensable para poder contar con una herramienta que permita establecer parámetros sobre el nivel de conocimiento de la población universitaria y para en próximos trabajos poner a prueba los postulados de la teoría PPIK (Ackerman, 1996). Between the factors that contribute to predict the academic achievement, may be featured those who reflect cognitive capacities (i.g. intelligence) and those who reflect individual differences that are considered like non-cognitive (i.g. personality traits). In the last years, also the General Knowledge has been considered like a criterion for the academic successfully (see Ackerman, 1997), since it has been shown that the previous knowledge helps in the acquisition of the new knowledge (Hambrick & Engle, 2001). An interesting theoretical model that has proposed an explanation for the academic achievement, is the PPIK (intelligence like a process, interests and inteligence like knowledge) proposed by Ackerman (1996), who argues that knowledge and the acquired skills in a particular domain are the result of the dedication of cognitive resources that a person perform during a long period of time. This model proposes that personality traits, individuals interests and motivational aspects are integrated as complex traits that determine the direction and the intensity of the dedication of cognitive resources on the learning that a person make (Ackerman, 2003). In our context, (Córdoba, Argentina), a group of researcher has developed a series of necessary technical resoures for the assesment of some of the theoretical constructs proposed by this model. However, by the moment, we do not have an instrument for evaluate the General Knowledge. Therefore, this project aims the construction of an instrument to asess General Knowledge, essential to set parameters on the knowledge level of the university population and for in next works test the PPIK theory postulates.

Construcción de un Test de Conocimiento General

Entre los factores que contribuyen a predecir el rendimiento académico se pueden destacar aquellos que reflejan capacidades cognitivas (inteligencia, por ejemplo), y aquellas diferencias individuales consideradas como no-cognitivas (rasgos de personalidad, por ejemplo). En los últimos años, también se considera al Conocimiento General (CG) como un criterio para el éxito académico (ver Ackerman, 1997), ya que se ha evidenciado que el conocimiento previo ayuda en la adquisición de nuevo conocimiento (Hambrick & Engle, 2001). Uno de los objetivos de la psicología educacional consiste en identificar las principales variables que explican el rendimiento académico, como también proponer modelos teóricos que expliquen las relaciones existentes entre estas variables. El modelo teórico PPIK (Inteligencia-como-Proceso, Personalidad, Intereses e Inteligencia-como-Conocimiento) propuesto por Ackerman (1996) propone que el conocimiento y las destrezas adquiridas en un dominio en particular son el resultado de la dedicación de recursos cognitivos que una persona realiza durante un prolongado período de tiempo. Este modelo propone que los rasgos de personalidad, intereses individuales/vocacionales y aspectos motivacionales están integrados como rasgos complejos que determinan la dirección y la intensidad de la dedicación de recursos cognitivos sobre el aprendizaje que realiza una persona (Ackerman, 2003). En nuestro medio (Córdoba, Argentina), un grupo de investigadores ha desarrollado una serie de recursos técnicos necesarios para la evaluación de algunos de los constructos propuesto por este modelo. Sin embargo, por el momento no contamos con una medida de Conocimiento General. Por lo tanto, en el presente proyecto se propone la construcción de un instrumento para medir Conocimiento General (CG), indispensable para poder contar con una herramienta que permita establecer parámetros sobre el nivel de conocimiento de la población universitaria y para en próximos trabajos poner a prueba los postulados de la teoría PPIK (Ackerman, 1996).

Mecanización de semántica de lenguajes de programación: teoría, implementación y desarrollo.

El presente proyecto se enmarca en el área de métodos formales para computación; el objetivo de los métodos formales es asegurar, a través de herramientas lógicas y matemáticas, que sistemas computacionales satisfacen ciertas propiedades. El campo de semántica de lenguajes de programación trata justamente de construir modelos matemáticos que den cuenta de las diferentes características de cada lenguaje (estado mutable, mecanismos de paso de parámetros, órdenes de ejecución, etc.); permitiendo razonar de una manera abstracta, en vez de lidiar con las peculiaridades de implementaciones o las vaguezas de descripciones informales. Como las pruebas formales de corrección son demasiado intrincadas, es muy conveniente realizar estos desarrollos teóricos con la ayuda de asistentes de prueba. Este proceso de formalizar y corrobar aspectos semánticos a través de un asistente se denomina mecanización de semántica. Este proyecto – articulado en tres líneas: semántica de teoría de tipos, implementación de un lenguaje con tipos dependientes y semántica de lenguajes imperativos con alto orden - se propone realizar avances en el estudio semántico de lenguajes de programación, mecanizar dichos resultados, e implementar un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que se convierta, en un mediano plazo, en un asistente de pruebas. En la línea de semántica de teoría de tipos los objetivos son: (a) extender el método de normalización por evaluación para construcciones no contempladas aun en la literatura, (b) probar la adecuación de la implementación en Haskell de dicho método de normalización, y (c) construir nuevos modelos categóricos de teoría de tipos. El objetivo de la segunda línea es el diseño e implementación de un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que el mismo se convierta en un asistente de pruebas. Una novedad de esta implementación es que el algoritmo de chequeo de tipos es correcto y completo respecto al sistema formal, gracias a resultados ya obtenidos; además la implementación en Haskell del algoritmo de normalización (fundamental para el type-checking) también tendrá su prueba de corrección. El foco de la tercera línea está en el estudio de lenguajes de programación que combinan aspectos imperativos (estado mutable) con características de lenguajes funcionales (procedimientos y funciones). Por un lado se avanzará en la mecanización de pruebas de corrección de compiladores para lenguajes Algollike. El segundo aspecto de esta línea será la definición de semánticas operacional y denotacional del lenguaje de programación Lua y la posterior caracterización del mismo a partir de ellas. Para lograr dichos objetivos hemos dividido las tareas en actividades con metas graduales y que constituyen en sí mismas aportes al estado del arte de cada una de las líneas. La importancia académica de este proyecto radica en los avances teóricos que se propone en la línea de semántica de teoría de tipos, en las contribución para la construcción de pruebas mecanizadas de corrección de compiladores, en el aporte que constituye la definición de una semántica formal para el lenguaje Lua, y en el desarrollo de un lenguaje con tipos dependientes cuyos algoritmos más importantes están respaldados por pruebas de corrección. Además, a nivel local, este proyecto permitirá incorporar cuatro integrantes al grupo de “Semántica de la programación”.