Análisis de necesidades y propuesta de evaluación en línea de la competencia oral en inglés en el mundo empresarial
Bibliographic record
Abstract
Es ésta una tesis descriptiva sobre la situación real del inglés oral en el mundo empresarial en España durante los años en los que se realizó la investigación. Además de explicar la situación real y las causas históricas por las que el inglés empresarial ocupa un lugar predominante en el mundo de los negocios a nivel internacional, se realiza un estudio investigador a través de tres instrumentos característicos del análisis de necesidades en segundas lenguas, correspondiendo a su vez a las tres fases principales de la investigación: las entrevistas abiertas, los cuestionarios y la evaluación directa. La primera fase de la investigación, consistió en realizar entrevistas abiertas a los jefes de recursos humanos de empresas multinacionales pertenecientes a diferentes sectores empresariales que utilizaran el inglés como lengua vehicular en el mundo de los negocios. La segunda fase consistió en divulgar cuestionarios a trabajadores de diferentes ámbitos empresariales con el fin de que expresaran sus necesidades de aprendizaje y sus posibles carencias en cuanto al uso del inglés en el sector empresarial al que pertenecen. La última fase de investigación consistió en observar y evaluar grabaciones de producción individual y de interacción en inglés a través de simulación global de situaciones empresariales reales como son las presentaciones y las reuniones de negocios. Dicha evaluación, no sólo fue llevada a cabo por la investigadora, sino por otros cinco profesionales vinculados con el mundo de la enseñanza del inglés. Para dicho fin se adaptaron los descriptores de dos rúbricas evaluadoras como son las del MCERL (2001) y las de Vancouver Community College (2010), realizando una nueva rúbrica holística y con posibilidad de ser utilizada por profesionales no lingüistas. De esta manera se descubren las diferentes perspectivas teóricas de las necesidades lingüísticas de las empresas, de los trabajadores y las necesidades reales puestas en práctica. La aportación original a la Tesis, además de la descripción exhaustiva de las necesidades lingüísticas y no lingüísticas de inglés oral en las empresas a nivel nacional será la de realizar una propuesta de evaluación online de habilidad oral de forma masiva, que sirva como filtro previo a la entrevista presencial en inglés de posibles candidatos o para evaluar la competencia oral de los trabajadores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".