A carregar...
Publicação
Modelos de lenguaje en ELE: comparativa de ChatGPT, LLaMA 3 y Gemini para la nivelación y la retroalimentación de la expresión escrita
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 797.86 KB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
La incorporación de modelos de lenguaje de gran tamaño ha abierto nuevas posibilidades para la enseñanza del español como lengua extranjera, especialmente en relación con la personalización del aprendizaje. En este contexto, la nivelación de la expresión escrita y la retroalimentación formativa se configuran como ámbitos clave para apoyar tanto la evaluación como la revisión de textos producidos por aprendientes. El objetivo de este estudio es comparar el rendimiento de ChatGPT, LLaMA 3 y Gemini en tareas de nivelación y retroalimentación de la expresión escrita español. La metodología se basa en el análisis de textos de aprendientes procedentes del Corpus de Aprendices de Español, a los que se aplicó un mismo promptestructurado alineado con los descriptores del Marco Común Europeo de Referencia para las lenguas y del Plan Curricular del Instituto Cervantes. Los resultados muestran perfiles diferenciados entre los modelos en términos de precisión, adecuación curricular y calidad de la retroalimentación, lo que permite valorar su potencial y sus limitaciones para una integración pedagógica fundamentada en la enseñanza de español como lengua extranjera.
A incorporação de modelos de linguagem de grande porte abriu novas possibilidades para o ensino do espanhol como língua estrangeira, especialmente no que diz respeito à personalização da aprendizagem. Neste contexto, a nivelagem da expressão escrita e o feedback formativo constituem-se como áreas-chave para apoiar tanto a avaliação como a revisão de textos produzidos pelos alunos. O objetivo deste estudo é comparar o desempenho do ChatGPT, LLaMA 3 e Gemini em tarefas de nivelamento e feedback da expressão escrita do espanhol. A metodologia baseia-se na análise de textos de alunos provenientes do Corpus de Aprendices de Español, aos quais foi aplicado um mesmo prompt estruturado alinhado com os descritores do Quadro Europeu Comum de Referência para as Línguas e do Plano Curricular do Instituto Cervantes. Os resultados mostram perfis diferenciados entre os modelos em termos de precisão, adequação curricular e qualidade do feedback, o que permite avaliar o seu potencial e as suas limitações para uma integração pedagógica baseada no ensino do espanhol como língua estrangeira.
A incorporação de modelos de linguagem de grande porte abriu novas possibilidades para o ensino do espanhol como língua estrangeira, especialmente no que diz respeito à personalização da aprendizagem. Neste contexto, a nivelagem da expressão escrita e o feedback formativo constituem-se como áreas-chave para apoiar tanto a avaliação como a revisão de textos produzidos pelos alunos. O objetivo deste estudo é comparar o desempenho do ChatGPT, LLaMA 3 e Gemini em tarefas de nivelamento e feedback da expressão escrita do espanhol. A metodologia baseia-se na análise de textos de alunos provenientes do Corpus de Aprendices de Español, aos quais foi aplicado um mesmo prompt estruturado alinhado com os descritores do Quadro Europeu Comum de Referência para as Línguas e do Plano Curricular do Instituto Cervantes. Os resultados mostram perfis diferenciados entre os modelos em termos de precisão, adequação curricular e qualidade do feedback, o que permite avaliar o seu potencial e as suas limitações para uma integração pedagógica baseada no ensino do espanhol como língua estrangeira.
Descrição
Palavras-chave
Inteligencia artificial Modelos de lenguaje Español lengua extranjera Nivelación escrita Retroalimentación Inteligência artificial Modelos de linguagem Espanhol como língua estrangeira Nivelamento escrito Feedback
Contexto Educativo
Citação
Cantero Romero, M. V. (2026). Modelos de linguagem em ELE: comparação entre ChatGPT, LLaMA 3 e Gemini para a nivelagem e o feedback da expressão escrita. RE@D - Revista De Educação a Distância E Elearning, 9(3), e202611. https://doi.org/10.34627/redvol9iss3e202611
Editora
Universidade Aberta. LE@D