Análisis automático de la complejidad sintáctica de textos escolares

Author:

Ibáñez Orellana RomualdoORCID,Zamora Osorio JuanORCID,Cisnero Correa MarielaORCID,Aguirre Rozas SolangeORCID

Abstract

El   objetivo   del   presente   estudio   fue comparar, por medio de una herramienta de análisis automático,  la complejidad sintáctica de los textos utilizados para comunicar el conocimiento en los textos escolares de tres asignaturas de educación básica o primaria (Lenguaje y Comunicación, Ciencias Naturales e Historia Geografía y Ciencias Sociales). Para ello, se recolectó un corpus compuesto por 2121 instancias del género Exposición de Contenido (Ibáñez, Moncada, Cornejo  y Arriaza, 2017), presentes en los textos escolares de sexto, séptimo y octavo básico, entregados por el Estado de Chile a las y los estudiantes de colegios públicos. Tales instancias fueron sometidas a un análisis automático, por medio de un algoritmo que permite identificar las relaciones de dependencia sintáctica entre los constituyentes de una oración y, del mismo modo, calcular la Longitud de Dependencia Sintáctica (LDS) promedio de la misma. Los resultados revelaron que la LDS promedio de los textos analizados, correspondientes a diferentes cursos y asignaturas es homogéneamente baja. Del mismo modo, se observó que no existe un patrón de complejización a medida que avanzan los cursos. También quedó en evidencia que, si bien no fue posible apreciar patrones disciplinares que permitieran determinar la existencia de asignaturas con mayor CS, si existe una tendencia que sitúa a Historia Geografía y Ciencias Sociales como la más compleja de las asignaturas analizadas, en términos de configuración sintáctica.

Publisher

Universidad Complutense de Madrid (UCM)

Subject

Linguistics and Language,Language and Linguistics

Reference99 articles.

1. Altamirano, P., Godoy, G., Manghi, D. & Soto, G. (2014). Analizando los textos de Historia, Geografía y Ciencias Sociales: La configuración multimodal de los pueblos originarios. Estudios Pedagógicos, 40(1), 263-280. https://doi.org/10.4067/s0718-07052014000100016

2. Aravena, S. & Hugo, E. (2016). Desarrollo de la complejidad sintáctica en textos narrativos y explicativos escritos por estudiantes secundarios. Lenguas Modernas (47), 9-40. https://revistas.uchile.cl/index.php/LM/article/view/45181

3. Arnold, J., Wasow, T., Losongco, A. & Ginstrom, R. (2000). Heaviness vs. Newness: The Effects of Structural Complexity and Discourse Status on Constituent Ordering. Language, 17(1), 28-55. https://doi.org/10.1353/lan.2000.0045

4. Bailey, A., Butler, F., Stevens, R. & Lord, C. (2007). Further specifying the language demands of school. En A. Bailey (Ed.), The language demands of school: Putting academic English to the test (pp. 103-156). Yale University Press.

5. Ballesteros, M., Bohnet, B., Mille, S., & Wanner, L. (2016). Data-driven deep-syntactic dependency parsing. Natural Language Engineering, 22(6), 939-974. https://doi.org/10.1017/S1351324915000285

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