Generating inferential reading strategies for academic texts through Artificial intelligence

Authors

DOI:

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

Keywords:

strategies, inferential reading, academic texts, AI, reading literacy

Abstract

This study focuses on providing teachers with inferential reading strategies to use in the classroom to improve students' reading literacy. To this end, different techniques of prompt engineering based on the use of the PLN model are used. This work aims to extend the discourse on inferential reading strategies by using three artificial intelligence tools to encourage the explicit teaching of inferential reading strategies to improve text comprehension, especially to promote the development of students' critical thinking and creativity through the interconnection of texts. To carry out this study, a representative set of texts on didactics is selected, and the inferential reading strategies used by chatbots to summarise these texts are identified. Subsequently, an analysis of the inferences present in the identified intertexts is carried out. Finally, the results are interpreted in the context of inferential comprehension strategies. In conclusion, it is shown that chatbots can contribute to the development of inferential reading, highlighting the importance of teaching and practising reading strategies in the classroom to improve reading literacy.

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Author Biographies

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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Artículo 2

Published

2024-12-27

How to Cite

Mateo Girona, M. T., & Gómez Sáenz de Miera, T. (2024). Generating inferential reading strategies for academic texts through Artificial intelligence. Investigaciones Sobre Lectura, 19(2), 38–61. https://doi.org/10.24310/isl.19.2.2024.19185

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