La importancia del género gramatical en la enseñanza de español como lengua extranjera

Le présent travail est encadré dans le domaine de la linguistique appliquée de l'espagnol comme langue étrangère (ELE), et plus spécifiquement dans l'enseignement du genre grammatical en ELE. Notre intérêt en tant que enseignants c’est de pouvoir établir une méthode fiable selon les critères du Plan curricular de l'Institut Cervantès et la technique du consciousness-raising, ainsi que élaborer des activités destinées à l'enseignement du genre grammatical dans la classe d’ELE. L'enseignement d'ELE au Québec suit les mêmes méthodes qu'en Europe. En ce qui concerne l'enseignement du genre grammatical, les études consultées ratifient le manque d'instruction pertinente à propos du genre grammatical, ainsi que la difficulté dans la concordance même dans des niveaux avancés. Cependant, l'analyse de manuels d'ELE utilisés dans les diverses institutions de Montréal permet de conclure que ceux-ci ne suivent pas les règles établies par le Plan curricular en ce qui concerne l'enseignement du genre. Pour vérifier ces faits un travail de champ a été mis en place avec 84 étudiants et étudiantes de six institutions de Montréal pendant deux mois et deux semaines. Les résultats de la recherche et l'analyse d'erreurs nous montrent qu’il y a des problèmes avec le genre grammatical chez les étudiants de niveau intermédiaire et que les erreurs ne disparaissent pas avec les activités de renfort créées. Il est donc nécessaire d’adopter une méthode plus appropriée à l'apprentissage du genre grammatical dans une classe d’ELE et la présence du professeur pour la présenter. En effet, l'exécution d'activités créées n'est pas suffisant, car bien que les résultats montrent un léger progrès dans le cas du groupe B, ou d’expérience, en comparaison au groupe A, ou de control, on a constaté qu’une instruction formelle aurait entrainé un meilleur et plus complet apprentissage du genre grammatical dans le cas de nos étudiants; de là la nécessité d'établir une méthode fiable pour son enseignement.

Una aproximación evolucionista para la generación automática de sentencias SQL a partir de ejemplos

En la actualidad, el uso de las tecnologías ha sido primordial para el avance de las sociedades, estas han permitido que personas sin conocimientos informáticos o usuarios llamados “no expertos” se interesen en su uso, razón por la cual los investigadores científicos se han visto en la necesidad de producir estudios que permitan la adaptación de sistemas, a la problemática existente dentro del ámbito informático. Una necesidad recurrente de todo usuario de un sistema es la gestión de la información, la cual se puede administrar por medio de una base de datos y lenguaje específico, como lo es el SQL (Structured Query Language), pero esto obliga al usuario sin conocimientos a acudir a un especialista para su diseño y construcción, lo cual se ve reflejado en costos y métodos complejos, entonces se plantea una pregunta ¿qué hacer cuando los proyectos son pequeñas y los recursos y procesos son limitados? Teniendo como base la investigación realizada por la universidad de Washington[39], donde sintetizan sentencias SQL a partir de ejemplos de entrada y salida, se pretende con esta memoria automatizar el proceso y aplicar una técnica diferente de aprendizaje, para lo cual utiliza una aproximación evolucionista, donde la aplicación de un algoritmo genético adaptado origina sentencias SQL válidas que responden a las condiciones establecidas por los ejemplos de entrada y salida dados por el usuario. Se obtuvo como resultado de la aproximación, una herramienta denominada EvoSQL que fue validada en este estudio. Sobre los 28 ejercicios empleados por la investigación [39], 23 de los cuales se obtuvieron resultados perfectos y 5 ejercicios sin éxito, esto representa un 82.1% de efectividad. Esta efectividad es superior en un 10.7% al establecido por la herramienta desarrollada en [39] SQLSynthesizer y 75% más alto que la herramienta siguiente más próxima Query by Output QBO[31]. El promedio obtenido en la ejecución de cada ejercicio fue de 3 minutos y 11 segundos, este tiempo es superior al establecido por SQLSynthesizer; sin embargo, en la medida un algoritmo genético supone la existencia de fases que amplían los rangos de tiempos, por lo cual el tiempo obtenido es aceptable con relación a las aplicaciones de este tipo. En conclusión y según lo anteriormente expuesto, se obtuvo una herramienta automática con una aproximación evolucionista, con buenos resultados y un proceso simple para el usuario “no experto”.