El objetivo principal de este estudio fue comprobar si, tras aplicar una herramienta de autocorrección, mejoraba el rendimiento de la pronunciación del alumnado. Partiendo de esta premisa, se diseñaron varias tareas para cuya realización se requería la activación de diversas estrategias metacognitivas, en especial la autorregulación y el empleo de dos recursos tecnológicos que eran nuevos para los aprendientes: la transcripción ortográfica automática mediante reconocimiento automática del habla (RAH) y el subtitulado intralingüístico. Como objetivo secundario se perseguía obtener un soporte eficaz e imparcial de las muestras orales del estudiantado. El fin último de esta investigación era el desarrollo de la autonomía del aprendiz y la toma de conciencia sobre su pronunciación en FLE.
Para ello se realizaron tres tareas de pronunciación, la primera y la segunda sobre elementos segmentales, los fonemas próximos a la e y la u españolas por un lado y los fonemas nasales por el otro. La tercera tarea se centró en elementos suprasegmentales característicos de la expresión oral francesa, los grupos rítmicos, los encadenamientos y las liaisons, con el fin de obtener resultados diferenciados.
Se involucró a estudiantes del Grado de Turismo de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) de niveles A1, A2 y B 1.1. respectivamente para cada una de las tres tareas. Las producciones orales de todos los participantes se midieron mediante grabaciones de video, transcripciones ortográficas automáticas y plantillas de corrección. Se seleccionó la plataforma de video compartido Microsoft Stream para la realización de las tres tareas por varios motivos. En primer lugar, porque permitía grabar o cargar los videos realizados por los participantes, principalmente con el dispositivo móvil; en segundo lugar, por su accesibilidad para nuestro alumnado universitario, su capacidad de almacenamiento en la nube, su privacidad y, finalmente, porque integraba a la vez la funcionalidad de transcripción ortográfica automática con RAH apoyada en IA y el subtitulado intralingüístico.
La metodología empleada para el análisis de los datos fue mixta. Se basó en análisis cuantitativos descriptivos y contrastivos y análisis cualitativos basados en los comentarios de corrección docente y un cuestionario post-hoc que proporcionaron información valiosa sobre las estrategias, así como comentarios sobre las percepciones del alumnado sobre la tarea y su rendimiento.
Los hallazgos sugirieron que la herramienta diseñada para la autocorrección de la pronunciación es válida para la tarea 1 con los tres grupos y para la tarea 3, especialmente con uno de los grupos; sin embargo, los resultados no fueron positivos para la tarea 2. Cabe destacar como hallazgo significativo de esta tesis, la efectividad del soporte multimedia empleado que cumple además una doble función: por un lado, sirve como repositorio multimedia de las muestras orales del alumnado y, por otro, proporciona una retroalimentación correctiva automática válida sobre la pronunciación. Asimismo, es relevante señalar la incorporación del subtitulado intralingüístico como estrategia pedagógica complementaria para la pronunciación. Estos avances representan contribuciones sustanciales al campo de la enseñanza de lenguas asistida por tecnología, ofreciendo herramientas innovadoras para la mejora de las competencias orales.
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