El Análisis Contrastivo como herramienta para facilitar el plurilingüismo: el caso del artículo en árabe y en español
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo tiene como objetivo presentar algunos de los beneficios que puede reportar el análisis contrastivo para la docencia de los profesores de español lengua extranjera a araboparlantes en sus países de origen. Siguiendo como eje el concepto de plurilingüismo establecido por el MCER (Marco común europeo de referencia para las lenguas: aprendizaje, enseñanza, evaluación) y el de conciencia lingüística, se presenta un ejemplo de cómo el conocimiento de los profesores de las similitudes y diferencias entre los usos de las formas lingüísticas puede contribuir al desarrollo de metodologías en las que se potencia el desarrollo de la competencia plurilingüe de los alumnos. Una competencia en la que los contenidos lingüísticos ayudan a lograr un mayor éxito comunicativo. En este caso, se estudiará la aportación del análisis contrastivo de los artículos definidos en ambas lenguas y su explotación desde el punto de vista estratégico. The aim of this article is to present the benefits of contrastive analysis studies in teaching Spanish as a foreign language to Arab-speaking students in their home countries. Considering the concept of multilingualism set by the CEFR (Common European Framework of Reference for Languages: Learning, Teaching, Assessment) and the notion of language awareness, this research is an example of how teachers’ knowledge of the similarities and differences between the uses of linguistic forms may contribute to the development of multilingual awareness of students. At the same time, linguistic contents will help to achieve a greater communicative success. In this case, we will consider the contributions of contrastive analysis of definite articles in both languages and its operation from the strategic standpoint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».