Error Analysis and Artificial Intelligence: Exploring Error Monitoring and Error Treatment Possibilities in EFL

• Macías Borrego, Manuel ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
• Localización: Revista Brasileira de Linguística Aplicada: (RBLA), ISSN 1676-0786, ISSN-e 1984-6398, Vol. 25, Nº. 2, 2025
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análise de Erros e Inteligência Artificial: explorando possibilidades de monitoramento e tratamento de erros em Inglês como Língua Estrangeira
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• Resumen
  • English

    This paper endeavors to investigate the potential synergy between new Artificial Intelligence (AI) tools and Error Analysis in, primarily, serving as a tool to enhance the process of error analysis aiming at error remediation (avoiding error fossilisation) while, secondly, enhancing the assessment methods employed by teachers of English as a Foreign Language (EFL) within the context of a university course targeting B2 proficiency level, as per the Common European Framework of Reference for Languages (CEFR). To gauge the efficacy of this interdisciplinary integration, a comparative corpus study was devised, wherein half of the student productions underwent assessment utilizing AI tools. The findings of this study revealed noteworthy insights, indicating that the incorporation of AI technologies offers novel perspectives that effectively facilitate EFL learners in crafting more proficient written texts. Notable observations include a significant reduction in error occurrences, evident in over 70% of cases, along with an enhanced application of grammatical rules observed in over 75% of instances.

  • português

    Este artigo procura investigar a potencial sinergia entre as novas ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e a Análise de Erros, servindo, principalmente, como uma ferramenta para melhorar o processo de análise de erros visando a remediação de erros (evitando a fossilização de erros) e, em segundo lugar, melhorando a avaliação de métodos empregados por professores de Inglês como Língua Estrangeira (ILE) no contexto de um curso universitário visando o nível de proficiência B2, de acordo com o Quadro Europeu Comum de Referência para Línguas (QECR). Para avaliar a eficácia dessa integração interdisciplinar, foi elaborado um estudo de corpus comparativo, no qual metade das produções dos alunos foram avaliadas por meio de ferramentas de IA. As conclusões deste estudo revelaram insights dignos de nota, indicando que a incorporação de tecnologias de IA oferece novas perspetivas que auxiliam efetivamente os alunos de ILE na elaboração de textos escritos mais proficientes. Observações notáveis ​​incluem uma redução significativa nas ocorrências de erros, evidente em mais de 70% dos casos, juntamente com uma aplicação melhorada de regras gramaticais observada em mais de 75% dos casos.