Generación de estrategias de lectura inferencial de textos académicos mediante herramientas de IA
El presente estudio se centra en proporcionar estrategias de lectura inferencial para que los docentes puedan implementarlas en las aulas para mejorar la competencia lectora de los discentes. Para ello, se recurre a distintas técnicas de la ingeniería de prompt basada en el uso del modelo del PLN....
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Málaga
2024-12-01
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| Series: | Investigaciones Sobre Lectura |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uma.es/index.php/revistaISL/article/view/19185 |
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| Summary: | El presente estudio se centra en proporcionar estrategias de lectura inferencial para que los docentes puedan implementarlas en las aulas para mejorar la competencia lectora de los discentes. Para ello, se recurre a distintas técnicas de la ingeniería de prompt basada en el uso del modelo del PLN. La finalidad de este trabajo es ampliar el discurso sobre las estrategias de inferencia lectora mediante el empleo de tres herramientas de Inteligencia Artificial, con el objeto de fomentar la enseñanza explícita de estrategias de lectura inferencial para mejorar la comprensión de textos, especialmente para promover el desarrollo del pensamiento crítico y la creatividad de los estudiantes, a través de la interconexión de los textos. Para llevar a cabo este estudio, se selecciona un conjunto representativo de textos sobre didáctica, y se identifican las estrategias de lectura inferencial utilizadas por los chatbots para resumir dichos textos. Posteriormente, se realiza un análisis de las inferencias presentes en los intertextos identificados. Finalmente, se interpretan los resultados en el contexto de las estrategias de comprensión inferencial y se evidencia que los chatbots pueden contribuir al desarrollo de la lectura inferencial, lo que resalta la relevancia de enseñar y practicar en las aulas estrategias de lectura con el fin de mejorar la competencia lectora
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| ISSN: | 2340-8685 |