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Tecnologías Lingüísticas Aplicadas a los Estudios Ingleses

Código: 45347 Créditos ECTS: 5
2024/2025
Titulación Tipo Curso
3500084 Estudios Ingleses Avanzados / Advanced English Studies OB 1

Contacto

Nombre:
Ana Maria Fernandez Montraveta
Correo electrónico:
ana.fernandez@uab.cat

Equipo docente

Laura Jane Styles
Carmen Font Paz

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.


Prerrequisitos

No existen prerequisitos en esta asignatura.


Objetivos y contextualización

Esta asignatura es una introducción a cómo el uso de la tecnología puede incidir en las diversas áreas temáticas tratadas en este programa de máster. En primer lugar, se estudiarán aplicaciones y herramientas de utilidad en el campo de la enseñanza de lenguas que facilitarán la modificación de las dinámicas en el aula con el fin de lograr un aprendizaje centrado en el estudiante y promocionar así su autonomía. En segundo lugar, se presentarán herramientas que ayuden en el análisis lingüístico de textos desde la perspectiva de la lingüística de corpus, que permitirán diversos tipos de enfoques, desde un análisis estilístico a un análisis puramente formal o discursivo. Finalmente, el alumnado también se familiarizará con herramientas y tecnologías usadas en la edición y la publicación en línea de contenidos, así como en la búsqueda de fuentes documentales digitales, tanto primarias como secundarias.


Resultados de aprendizaje

  1. CA06 (Competencia) Elaborar propuestas pedagógicas basadas en el uso de herramientas digitales para mejorar la motivación del alumnado de inglés como lengua extranjera.
  2. CA07 (Competencia) Aplicar los conocimientos básicos adquiridos sobre el funcionamiento y posibilidades que ofrecen distintas herramientas digitales en entornos académicos y profesionales específicos.
  3. CA08 (Competencia) Utilizar archivos digitales en un proyecto concreto para localizar fuentes primarias literarias y culturales.
  4. KA06 (Conocimiento) Distinguir los conceptos básicos en lingüística de corpus para el análisis estilístico de fuentes primarias literarias y culturales.
  5. KA07 (Conocimiento) Explicar las teorías principales y los nuevos modelos pedagógicos para la enseñanza de segundas lenguas o lenguas extranjeras aplicando el uso de tecnología.
  6. KA08 (Conocimiento) Reconocer las diferentes bases de datos relevantes para la especialización del alumno y conocer su organización interna.
  7. SA09 (Habilidad) Codificar datos lingüísticos y literarios en función de distintas preguntas y objetivos de investigación.
  8. SA10 (Habilidad) Evaluar críticamente la fiabilidad de datos y fuentes digitales.
  9. SA11 (Habilidad) Aplicar criterios relevantes de búsqueda de datos lingüísticos y literarios en bases de datos codificadas para la producción de análisis interseccionales.
  10. SA12 (Habilidad) Utilizar las técnicas y herramientas tecnológicas adecuadas para el análisis de datos según el área de especialización, la metodología escogida y el tipo de datos.

Contenido

Parte 1 (Laura Styles):

- Panorama de los enfoques pedagógicos centrados en el CLT y el TBLT

- Diseño de materiales y alineación con el MCER

- Enseñanza de idiomas mediada por la tecnología (mode, CALL)

- Gamificación y juegos serios

Sesiones: lunes, 11:30-13:00 (30 Sep - 25 Nov)

Parte 2 (Ana Fernández Montraveta): 

- Introducción a la lingüística de corpus (CL)

- Cómo analizar un corpus

- Construir un corpus

- Usos prácticos de la LC

Sesiones: martes, 13:00-14:30 (08 Oct - 26 Nov)

Parte 3 (Carme Font):

-Principios de edición digital

-Búsqueda de contenidos en bases de datos para fines específicos

-Exposiciones digitales

Sesiones: martes, 13:00-14:30 (29 Nov - 13 Dec)/viernes, 8:30-10:00 (29 Nov - 13 Dec)


Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Tipo: Dirigidas      
Discusiones sobre lecturas y temas asignados 31,25 1,25 CA07, KA06, KA07, CA07
Tipo: Supervisadas      
Ejercicios prácticos 25 1 CA08, KA08, SA09, SA10, SA11, SA12, CA08
Tipo: Autónomas      
Diseño de materiales 63 2,52 CA06, CA07, CA08, SA09, SA10, SA11, SA12, CA06

La metodología estará basada en la ejecución de ejercicios de índole práctica realizados en grupo o individualmente y discusiones en el aula.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.


Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Diseño y realización de un análisis de datos lingüísticos basados en CL 40% 2 0,08 KA06, SA09, SA11, SA12
Búsqueda de datos con Omeka, edición digital, o diseñar una exposición artística con Google 20% 1,75 0,07 CA08, KA08, SA10
Creación de un espacio LMS adecuado para un grupo que siga el método CLT o TBLT 40% 2 0,08 CA06, CA07, KA07, SA12

Parte 1: Enseñanza de idiomas

La evaluación consistirá en crear un espacio LMS y crear y cargar material adecuado para un grupo que siga el método CLT o TBLT.

Parte 2: Lingüística de corpus

La evaluación consistirá en llevar a cabo un análisis de datos lingüísticos basados en CL.

Parte 3: Humanidades digitales

a) Editar un texto digitalmente con Transkribus; o

b) Realizar una búsqueda de datos con Omeka; o

c) Diseñar una exposición artística con Google.

Hay que tener en cuenta lo siguiente:

  1. Esta asignatura/módulo no prevé el sistema de evaluación única.
  2. El/la estudiante recibirá la calificación de No evaluable siempre que no haya entregado más de 1/3 partes de las actividades de evaluación.

Procedimiento de revisión de las calificaciones

En el momento de realización de cada actividad de evaluación, el profesor o profesora informará al alumnado (Moodle) del procedimiento y fecha de revisión de las calificaciones.

Recuperación

Para participar en la recuperación el alumnado deberá haber sido previamente evaluado en un conjunto de actividades cuyo peso equivalga a un mínimo de 2/3 partes de la calificación total.

Plagio

En caso de que el estudiante cometa cualquier tipo de irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de la calificación de un acto de evaluación, este será calificado con 0, independientemente del proceso disciplinario que pueda derivarse de ello. En caso de que se verifiquen varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0.

Las irregularidades se refieren, por ejemplo, a copiar en un examen, copiar de fuentes sin indicar la autoría, o un uso indebido de la IA como presentar como original un trabajo que ha sido generado por una herramienta o programa de IA. Estas actividades de evaluación no son recuperables.

 


Bibliografía

 

  • Csomay, Eniko, Crawford, William J. (2015). Doing Corpus Linguistics. Routledge. Taylor & Francis Group.
  • Driscoll, Matthew James, Elena Pierazzo. Digital Scholarly Editing: Theories and Practices. London: Open Book Publishers, 2016. Available in Open Access: https://www.openbookpublishers.com/books/10.11647/obp.0095
  • Farr, F., & Murray, L. (Eds.). (2016). The Routledge handbook of language learning and technology. Routledge.
  • Flanders, Julia, Fotis Jannidis. The Shape of Data in Digital Humanities: Modeling Texts and Text-based Resources. London, New York: Routledge, 2019.
  • González-Lloret, M. (2017). Technology for Task-based Language Teaching. In The Handbook of Technology and Second Language Teaching and Learning (eds C.A. Chapelle and S. Sauro). https://doi.org/10.1002/9781118914069.ch16
  • Larsen-Freeman, D. (2013). Techniques and principles in language teaching (3rd ed.). Oxford University Press.
  • Levenberg, Lewis, David Rheams. Research Methods for the Digital Humanities. London: Palgrave, 2018.
  • Svensson, Patrik, David Theo Goldberg. Between Humanities and the Digital. Cambridge, MA: The MIT Press, 2015. Available in Open Access: https://direct.mit.edu/books/edited-volume/4494/Between-Humanities-and-the-Digital

 


Software

Omeka (Omeka)

Sketch Engine (Create and search a text corpus | Sketch Engine)


Lista de idiomas

Nombre Grupo Idioma Semestre Turno
(TEm) Teoría (máster) 1 Inglés primer cuatrimestre manaña-mixto