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IA: Bibliografía: modelos de lenguaje (LLM)

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Adding word sense awareness to computer-assisted language learning methods: a tailor-made word sense disambiguation method for Spanish as a foreign language
Jasper Degraeuwe, Patrick Goethals, Arda Tezcan (2025)
Revista de Lingüística y Lenguas Aplicadas
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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: CALL/ELAO procesamiento del lenguaje natural grandes modelos de lenguaje

Temas IA: modelos de lenguaje (LLM) IA y ELE

Resumen:

Texto completo

Word sense awareness is a feature which has not yet been implemented in most Computer-Assisted Language Learning (CALL) environments or in computer-readable resources for pedagogical purposes such as graded word lists. The current study aims to contribute to filling this gap by presenting a word sense disambiguation (WSD) method which relies on a tailor-made sense inventory, exploits readily available large language models, and only requires a limited number of prototypical examples sentences as manually curated data. The methodology is evaluated on a set of 74 lexically ambiguous items, with a Spanish language for specific purposes course as the target setting. With weighted F1 scores up to...

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Del texto al multiformato: herramientas emergentes de IA para la enseñanza de ELE
Roberto Muñoz, Ximena Díaz (2026)
Decires
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Tipo: artículo

Metodología: propuesta didáctica

Temas: inteligencia artificial grandes modelos de lenguaje creación de materiales

Temas IA: IA y ELE IA y creación de materiales modelos de lenguaje (LLM)

Resumen:

Texto completo

Esta propuesta didáctica se vincula con las experiencias del Departamento de Educación a Distancia del Centro de Enseñanza para Extranjeros de la Universidad Nacional Autónoma de México (CEPE-UNAM) derivadas de un curso de capacitación docente sobre modelos extensos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) y su ampliación hacia herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG) capaces de producir recursos visuales, auditivos y multimedia, entre otros. Dichas tecnologías cuentan con un gran potencial para enriquecer la enseñanza del español como lengua extranjera (ELE), siempre que se integren de forma ética, complementaria y con criterio pedagógico. En este contexto, la inteligencia...

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Understanding RAG: A Game-Changer for Language Learning
Anne Pham, Hillary Zhong (2026)
The FLTMAG
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Tipo: artículo

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial chatbots grandes modelos de lenguaje

Temas IA: chatbots modelos de lenguaje (LLM) prompts

Resumen:

Artículo divulgativo del Dickinson College que explica qué es la recuperación aumentada por generación (RAG) y por qué importa en la enseñanza de lenguas: la diferencia entre un modelo que responde con lo que sabe y uno que consulta los documentos del curso antes de responder. El problema de partida es conocido —los chatbots contestan con vocabulario y estructuras muy por encima del nivel del grupo— y la instrucción de ceñirse a unas páginas del manual no basta para evitarlo.

Los autores lo muestran con un caso práctico de chino: un personaje conversacional creado en Mizou, con su prompt de configuración completo, al que se pide usar solo el vocabulario y la gramática de las cincuenta primeras páginas del manual. La comparación de la misma respuesta con RAG y sin él deja ver el...

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Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts
Ethan Mollick, Lilach Mollick (2023)
arXiv
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Tipo: artículo

Metodología: propuesta didáctica

Temas: inteligencia artificial grandes modelos de lenguaje tecnología educativa

Temas IA: IA y educación IA y aprendizaje prompts

Resumen:

Texto completo

This paper examines the transformative role of Large Language Models (LLMs) in education and their potential as learning tools, despite their inherent risks and limitations. The authors propose seven approaches for utilizing AI in classrooms: AI-tutor, AI-coach, AI-mentor, AI-teammate, AI-tool, AI-simulator, and AI-student, each with distinct pedagogical benefits and risks. The aim is to help students learn with and about AI, with practical strategies designed to mitigate risks such as complacency about the AI's output, errors, and biases. These strategies promote active oversight, critical assessment of AI outputs, and complementation of AI's capabilities with the students' unique insights. By challenging students to remain...

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Generative AI, pragmatics, and authenticity in second language learning
Robert Godwin-Jones (2024)
arXiv
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Tipo: artículo

Metodología: revisión bibliográfica

Temas: inteligencia artificial enseñanza/aprendizaje de lenguas adquisición de segundas lenguas

Temas IA: IA y enseñanza-aprendizaje de lenguas modelos de lenguaje (LLM) análisis de producción de IA

Resumen:

Texto completo

There are obvious benefits to integrating generative AI into language learning and teaching: using AI as a language tutor, creating learning materials, or assessing learner output. However, due to how AI systems understand human language —based on a mathematical model using statistical probability— they lack the lived experience to use language with the same social awareness as humans. Additionally, there are built-in linguistic and cultural biases based on training data which is mostly in English and predominantly from Western sources. Studies have clearly shown that systems such as ChatGPT often do not produce language that is pragmatically appropriate.

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AI for Applied Linguistics: Repositioning Applied Linguistics Within an AI-Mediated Paradigm
Ken Hyland, Feng Jiang (2026)
The Modern Language Journal
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Tipo: artículo

Metodología: trabajo teórico

Temas: inteligencia artificial lingüística aplicada metodología de investigación

Temas IA: IA y enseñanza-aprendizaje de lenguas modelos de lenguaje (LLM)

Resumen:

This article proposes a framework for understanding how artificial intelligence is reshaping language practices and applied linguistics research. It identifies four areas of inquiry: AI as a research instrument, AI as an object of applied linguistic inquiry, AI as a site of conceptual renewal, and AI as a problem of pedagogy, policy and social justice. Distinguishing between predictive, classificatory, assistive and generative AI systems, the authors argue that contemporary systems now participate directly in communication-related tasks such as writing, translation and assessment, and call for a repositioning of applied linguistics within an AI-mediated paradigm.

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AI-based learning content generation and learning pathway augmentation to increase learner engagement
Chaitali Diwan, Srinath Srinivasa, Gandharv Suri (2023)
Computers & Education: Artificial Intelligence
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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial tecnología educativa creación de materiales

Temas IA: IA y creación de materiales IA y aprendizaje modelos de lenguaje (LLM)

Resumen:

Texto completo en HTML

Retaining learner engagement is a major challenge in online learning environments, which is even more intensified with learning spaces increasingly built by combining resources from multiple independent sources. Narrative-centric learning experience has been found to improve learner engagement by several researchers. Towards this end, we propose an AI-based approach that generates auxiliary learning content called narrative fragments which are interspersed into the learning pathways to create interactive learning narratives. The proposed approach consists of the automatic generation of two types of narrative fragments– overviews of the learning pathway segments and reflection...

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Can large language models write reflectively
Yuheng Li, Lele Sha, Lixiang Yan (2023)
Computers & Education: Artificial Intelligence
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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial grandes modelos de lenguaje expresión escrita

Temas IA: análisis de producción de IA modelos de lenguaje (LLM) chatGPT

Resumen:

Texto completo en HTML

Generative Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive results in different writing tasks and have already attracted much attention from researchers and practitioners. However, there is limited research to investigate the capability of generative LLMs for reflective writing. To this end, in the present study, we have extensively reviewed the existing literature and selected 9 representative prompting strategies for ChatGPT – the chatbot based on state-of-art generative LLMs to generate a diverse set of reflective responses, which are combined with student-written reflections. Next, those responses were evaluated by experienced teaching staff following a theory-aligned...

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"Prompting" en ELE: formación docente y uso didáctico de la IA generativa
Marta Sanz Manzanedo (2025)
Doblele. Revista de lengua y literatura
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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial formación de profesores grandes modelos de lenguaje

Temas IA: prompts modelos de lenguaje (LLM) IA y enseñanza-aprendizaje de lenguas

Resumen:

Texto completo

Este artículo analiza la necesidad de formar al profesorado de español como lengua extranjera (ELE) en técnicas de prompting para integrar, con fines didácticos, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras herramientas de inteligencia artificial generativa (IAG). Presenta resultados de un cuestionario ad hoc (N = 350) administrado a docentes de lenguas extranjeras de primaria y secundaria en Toscana (Italia). Se describen niveles de conocimiento y uso de IAG, percepciones de utilidad pedagógica y preferencias formativas. Aunque el profesorado declara estar familiarizado con herramientas como ChatGPT o Gemini, su empleo en el aula se concentra en tareas básicas (generación de materiales) y...

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¿Tienen GPT-3.5 y GPT-4 un estilo de escritura diferente del estilo humano?: un estudio exploratorio para el español
Lara Alonso Simón, Ana María Fernández-Pampillón Cesteros, Marianela Fernández Trinidad (2024)
RAEL - Revista Electrónica de Lingüística Aplicada
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Tipo: artículo

Metodología: estudio empírico

Temas: inteligencia artificial grandes modelos de lenguaje ChatGPT

Temas IA: modelos de lenguaje (LLM) chatGPT análisis de producción de IA

Resumen:

Texto completo

La cuestión que se aborda en este trabajo de investigación es la comprobación, mediante técnicas estadísticas, de que los modelos generativos de lenguaje GPT-3.5 (versión gratuita) y GPT-4 (versión de pago) de ChatGPT tienen un estilo de escritura distinto al de los humanos, y que pueden diferenciarse, al menos, por tres tipos de rasgos: léxicos, signos de puntuación y estructura sintáctica de las oraciones. Determinar si los grandes modelos de lenguaje tienen un estilo propio es relevante de cara a poder detectar la autoría automática de los textos. En trabajos anteriores se construyó un corpus comparable de textos humanos y automáticos en español y, mediante un estudio cualitativo, se localizó un...

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