Caracterización de complejidad semántica en pasajes tipo TOEFL

• Meliza Contreras-González ^[1] ; Mireya Tovar Vidal ^[1] ; Guillermo De Ita Luna ^[1]
  1. [1] Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     México

     
• Localización: Revista Colombiana de Computación, ISSN 1657-2831, ISSN-e 2539-2115, Vol. 22, Nº. 2, 2021, págs. 72-79
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Characterization of semantic complexity in TOEFL passages
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• Resumen
  • español

    La comprensión lectora es un proceso que implica la realización de modelos mentales, así como el almacenamiento de recuerdos en la memoria a largo plazo, sí a esto le agregamos que muchos estudiantes requieren acreditar otros idiomas, implica realizar más procesos cognitivos. Con los modelos mentalesse pueden analizar las estructuras internas presentes, por ejemplo, en la sección de comprensión lectora del examen TOEFL donde se involucran tres tipos de textos: narrativos, expositivos, y argumentativos. En este trabajo se modelan semánticamente los tres tipos de textos como estructuras, donde las relaciones semánticas son el insumo para la construcción de estas, así como la complejidad semántica dependiendo del tipo de texto a revisar. Al contar con dichas estructuras los estudiantes pueden ubicar gráficamente los elementos que caracterizan a cada tipo de texto, así como se da una orientación para generar sistemas expertos para el entrenamiento de las actividades a desarrollar.

  • English

    Reading comprehension is a process that involves the realization of mental models, as well as the storage of memories in long-term memory; if we add to this that many students need to accredit other languages, it involves performing more cognitive processes. With mental models, it is possible to analyze the internal structures present, for example, in the reading comprehension section of the TOEFL test where three types of texts are involved: narrative, expository and argumentative. In this work, the three types of texts are semantically modeled as structures, where semantic relations are the input for their construction, and the semantic complexity depending on text type to be reviewed. By having these structures, students can graphically locate the elements that characterize each type of text, and an orientation is given to generate expert systems for the training of the activities to be developed.