Generación de estrategias de lectura inferencial de textos académicos mediante herramientas de IA

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DOI:

https://doi.org/10.24310/isl.19.2.2024.19185

Palabras clave:

estrategias, lectura inferencial, textos académicos, IA, competencia lectora
Agencias: Dk/Da

Resumen

El presente estudio se centra en proporcionar estrategias de lectura inferencial para que los docentes puedan implementarlas en las aulas para mejorar la competencia lectora de los discentes. Para ello, se recurre a distintas técnicas de la ingeniería de prompt basada en el uso del modelo del PLN. La finalidad de este trabajo es ampliar el discurso sobre las estrategias de inferencia lectora mediante el empleo de tres herramientas de Inteligencia Artificial, con el objeto de fomentar la enseñanza explícita de estrategias de lectura inferencial para mejorar la comprensión de textos, especialmente para promover el desarrollo del pensamiento crítico y la creatividad de los estudiantes, a través de la interconexión de los textos. Para llevar a cabo este  estudio, se selecciona un conjunto representativo de textos sobre didáctica, y se identifican las estrategias de lectura inferencial utilizadas por los chatbots para resumir dichos textos. Posteriormente, se realiza un análisis de las inferencias presentes en los intertextos identificados. Finalmente, se interpretan los resultados en el contexto de las estrategias de comprensión inferencial y se evidencia que los chatbots pueden contribuir al desarrollo de la lectura inferencial, lo que resalta la relevancia de enseñar y practicar en las aulas estrategias de lectura con el fin de mejorar la competencia lectora

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Biografía del autor/a

María Teresa Mateo Girona, Universidad Complutense de Madrid

Doctora en Educación por la Universidad Complutense de Madrid, Filóloga Hispánica por la Universidad de Murcia y Filóloga Inglesa por la Universidad Complutense de Madrid. Máster Universitario en Innovación Educativa Universidad Carlos III de Madrid y Máster de Formación de profesores de Español como Lengua extranjera por la Universidad de Barcelona. Profesora Ayudante Doctor tiempo completo en el Departamento de Didáctica de las Lenguas, Artes y Educación Física de la Facultad de Educación de la Universidad Complutense de Madrid. Directora del grupo de investigación Didactext (n.º 931766, Universidad Complutense de Madrid) y del grupo DiLeMa (Universidad del Quindío), miembro de redes de investigación, entre otras: la Red RIEA-EA (Universidad Ramon Llull), la Red RELEED (Red de Excelencia sobre Lectura y Educación Literaria) y la Red ALES (Asociación Latinoamericana de Estudios de la Escritura en Educación Superior y Contextos Profesionales).

(https://educacion.ucm.es/maria-teresa-mateo-girona)

Teresa Gómez Sáenz de Miera, Universidad Complutense de Madrid

Lingüista y Profesora de Hatha-Yoga especializada en Yoga en la Educación

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Publicado

27-12-2024

Cómo citar

Mateo Girona, M. T., & Gómez Sáenz de Miera, T. (2024). Generación de estrategias de lectura inferencial de textos académicos mediante herramientas de IA. Investigaciones Sobre Lectura, 19(2), 38–61. https://doi.org/10.24310/isl.19.2.2024.19185

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