Hacia la integración de la variación gramatical en los cursos y manuales de español como lengua segunda y extranjera
Notice bibliographique
Résumé
Frente a la gran cantidad de variedades del español (Lipski, 2012), una preocupación del profesorado de español como lengua segunda y extranjera (L2/LE) es la de determinar qué variedad enseñar (Blake y Zyzik, 2016). En este artículo, intentaremos encontrar una solución a este problema centrándonos en la variación gramatical del español hispanoamericano. Para ello, expondremos la problemática, el marco teórico y los objetivos de nuestro estudio. Concretamente, revisaremos el contenido gramatical del Plan curricular del Instituto Cervantes (2007) (PCIC). Seguiremos comparando el contenido gramatical del PCIC (Instituto Cervantes, 2007) y el del Catálogo de voces hispánicas (Centro Virtual Cervantes, 1997-2018) para después dedicarnos al análisis del componente gramatical del español mexicano e hispanoamericano presente en los manuales Aula Latina 1, 2 y 3 (Arévalo et al., 2004, 2005, 2006). En seguida identificaremos el contenido gramatical de las variedades de español que consideramos necesario integrar en los cursos y manuales de español L2/LE para que el aprendiente esté frente a una lengua auténtica. Terminaremos adoptando una clasificación pedagógica útil a la hora de integrar las variedades del español hispanoamericano en los cursos y manuales de español L2/LE. En este artículo también se resaltará la pertinencia del Modelo de enseñanza-aprendizaje del español lengua segunda o extranjera global en el que se desarrolla una clasificación pedagógica de las variedades hispanoamericanas (Potvin, 2021).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».