Revista de Ciencias Sociales (RCS)
Vol. XXX, Número
Especial 10,
julio/diciembre
2024. pp. 164-179
FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E:
2477-9431
Como citar: Morales, A. D., Romero, I.,
Fortich, R. C., y Madera, N. (2024). Tecnologías emergentes en la enseñanza de
idiomas y algunas consideraciones éticas. Revista De Ciencias Sociales, XXX(Número
Especial 10), 164-179.
Tecnologías emergentes en la enseñanza de idiomas
y algunas consideraciones éticas
Morales Acosta, Alex David*
Romero Lázaro, Ingrid**
Fortich Mesa, Roberto Carlos***
Madera Arias, Nadin****
Resumen
El objetivo del estudio es analizar el impacto de las tecnologías de
procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático en las prácticas
pedagógicas para la enseñanza de idiomas, desde enfoques pedagógicos como el constructivismo,
aprendizaje autónomo y aprendizaje basado en problemas, considerando aspectos éticos
en la tecnología educativa. Para ello, se revisaron 40 documentos académicos,
utilizando un análisis exhaustivo de contenido, con técnicas de análisis
temático y codificación para identificar tendencias y patrones emergentes en la
literatura revisada. Los resultados muestran que las estrategias basadas en
inteligencia artificial promueven la participación activa de los estudiantes en
la construcción del conocimiento, destacando cómo tecnologías como los chatbots
facilitan la resolución de problemas lingüísticos en el aprendizaje basado en
problemas. Asimismo, se observa que el aprendizaje autónomo se beneficia de
herramientas de inteligencia artificial, fomentando la autonomía estudiantil y
la adaptabilidad en el aprendizaje. Sin embargo, se subraya la importancia de
abordar aspectos éticos, como la privacidad de los datos y el sesgo
algorítmico. En conclusión, se enfatiza la necesidad de una reflexión crítica y
de prácticas responsables en el diseño e implementación de herramientas
tecnológicas para garantizar un entorno de aprendizaje ético y equitativo en la
enseñanza de idiomas.
Palabras clave: Aprendizaje
autónomo; procesamiento del lenguaje natural; inteligencia artificial;
enseñanza de idiomas; practicas pedagógicas.
Emerging technologies in language teaching and some
ethical considerations
Abstract
The aim of the study is
to analyse the impact of natural language processing and machine learning
technologies on pedagogical practices for language teaching, from pedagogical
approaches such as constructivism, autonomous learning and problem-based
learning, considering ethical aspects in educational technology. To this end,
40 academic documents were reviewed, using a comprehensive content analysis,
with thematic analysis and coding techniques to identify emerging trends and
patterns in the reviewed literature. The results show that AI-based strategies
promote active student participation in the construction of knowledge,
highlighting how technologies such as chatbots facilitate the resolution of
linguistic problems in problem-based learning. Likewise, it is observed that
autonomous learning benefits from AI tools, fostering student autonomy and
adaptability in learning. However, the importance of addressing ethical
aspects, such as data privacy and algorithmic bias, is underlined. In
conclusion, the need for critical reflection and responsible practices in the
design and implementation of technological tools is emphasized to ensure an
ethical and equitable learning environment in language teaching.
Keywords: Autonomous learning;
natural language processing; artificial intelligence; language teaching; pedagogical
practices.
Introducción
En el entorno educativo contemporáneo, la integración de tecnología ha
desempeñado un papel fundamental en la evolución de las estrategias de
enseñanza y aprendizaje. En particular, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
y el Aprendizaje Automático (AA), han surgido como herramientas esenciales para
abordar los desafíos asociados con la enseñanza de idiomas.
Al respecto, la aplicación de tecnologías de PLN en el ámbito de la
enseñanza de idiomas ha permitido la creación de sistemas inteligentes capaces
de comprender y generar lenguaje humano de manera natural. Estos sistemas
pueden analizar el habla y el texto de los estudiantes para identificar errores
comunes y proporcionar retroalimentación inmediata y personalizada (Norouzi, Chaturvedi y
Rutledge, 2020). Además,
los algoritmos de AA han demostrado ser eficaces en la adaptación de los
materiales de aprendizaje a las necesidades individuales de cada estudiante.
En ese contexto, investigaciones recientes han destacado el impacto
positivo de las tecnologías de PLN y AA en la adquisición de habilidades
lingüísticas. Estudios como los realizados por Norouzi et al. (2020), han
demostrado que los estudiantes que utilizan sistemas basados en PLN muestran
mejoras significativas en la comprensión auditiva, la expresión oral y la
escritura en el idioma objetivo. Además, sistemas de AA, como se evidencia en
investigaciones de Divekar et al. (2022); y, Pack y Maloney (2023), ayudan a
identificar patrones de aprendizaje únicos en cada estudiante y adaptar los
materiales de estudio en consecuencia, mejorando así la efectividad del
aprendizaje de idiomas.
En ese contexto, la enseñanza de idiomas puede comprenderse a través de
diversas subcategorías que incluyen la enseñanza de vocabulario, la comprensión
auditiva, la expresión escrita, la pronunciación y otras habilidades
lingüísticas clave. Estas subcategorías permiten una evaluación detallada del
impacto de las tecnologías de PLN y AA en cada aspecto del proceso de
aprendizaje de idiomas, brindando así una comprensión más completa de su
efectividad y aplicabilidad en el aula (Guo,
2023; Salazar et al., 2023).
Sin embargo, es importante considerar también las implicaciones éticas y
pedagógicas del uso de las tecnologías. Si bien las tecnologías de PLN y AA
ofrecen numerosos beneficios, también plantean desafíos en términos de
privacidad de los datos, equidad en el acceso y dependencia tecnológica (Almelhes,
2023). Por tanto, es
fundamental abordar estos aspectos críticos para garantizar que la integración
de tecnología en la enseñanza de idiomas sea inclusiva y equitativa para todos
los estudiantes.
Por otra parte, debe considerarse que la integración de estas
tecnologías no solo mejora los resultados de aprendizaje, sino que también contribuye
al logro de las metas del Objetivo de Desarrollo Sostenible 4, centrado en
“Educación de calidad”, garantizando una educación inclusiva y equitativa para
todos, así como promoviendo el aprendizaje a lo largo de toda la vida (Programa
de las Naciones Unidas para el Desarrollo [PNUD], 2024).
En el contexto del ODS 4, el avance tecnológico, especialmente en áreas
como PLN y AA, desempeña un papel crucial; estudios recientes respaldan esta
idea al demostrar cómo su uso puede crear entornos de aprendizaje más
interactivos y centrados en el estudiante (Al-Busaidi, Yusuf y Reinders, 2021; Morán
et al., 2021; Bin-Hady et al., 2023). Además, investigaciones muestran cómo los
sistemas de AA pueden adaptarse a las necesidades individuales de los
estudiantes, proporcionando retroalimentación instantánea y recursos
adaptativos (Dhanapal, Asharudeen y Alfaruque, 2024; Urlaub y Dessein, 2022).
Por tanto, este estudio tiene como objetivo analizar el impacto de las
tecnologías de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje
Automático (AA) en las prácticas pedagógicas para la enseñanza de idiomas,
desde enfoques pedagógicos como el constructivismo, aprendizaje autónomo y Aprendizaje
Basado en Problemas (ABP), considerando aspectos éticos en la tecnología educativa,
con el fin de identificar tendencias, oportunidades y desafíos desde la ética para
la integración de estas tecnologías en la educación lingüística.
1. Fundamentación teórica
1.1. Constructivismo en el contexto de las prácticas de enseñanza de idiomas
El constructivismo, fundamentada en las obras de autores clásicos como Lev
Vygotsky en 1978; y, Jean Piaget en 1982, es un enfoque educativo que sostiene
que el conocimiento se construye activamente por parte del estudiante a través
de la interacción con el entorno y la reflexión sobre las experiencias, este
enfoque reconoce que cada individuo tiene su propia interpretación del mundo y
que la misma se desarrolla a partir de sus experiencias previas y su
interacción con el entorno.
La teoría constructivista del aprendizaje influyó significativamente en
el desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología educativa en la
década de 1960, explorando cómo los modelos electrónicos y programables de
animales se convirtieron en herramientas para entender la ontología inaccesible
de la mente humana, destacando el trabajo de Seymour Papert, investigador en
inteligencia artificial y defensor de la teoría constructivista de Jean Piaget,
quien desarrolló software informático
para niños basado en la tortuga animada LOGO (Hof, 2021).
Adicionalmente, diversas investigaciones han explorado la aplicación del
constructivismo en diferentes contextos educativos, incluyendo el uso de
tecnologías como herramientas de aprendizaje constructivista y su impacto en el
proceso de enseñanza y aprendizaje. Tal es el caso del estudio de las
percepciones del personal académico sobre los obstáculos que afectan el uso de
las tecnologías como herramientas de aprendizaje constructivista por parte de
los estudiantes, el cual sugiere que, si se aprovechan adecuadamente, las
tecnologías pueden convertirse en herramientas efectivas para fomentar el
aprendizaje activo y autónomo (Dyubele, Soobramoney y
Heukelman, 2020).
También, Sánchez-Chero et al. (2024), estudian el impacto del
modelo de aprendizaje constructivista mediante la plataforma Moodle en la interpretación del conocimiento en un curso
virtual de automatización industrial en Perú, encontrando que el apoyo del
tutor resultó clave para que los estudiantes interioricen de forma óptima los
conocimientos adquiridos durante el curso. Por su parte, Ampuero (2022)
concluye en su estudio que el enfoque basado en el proceso de
enseñanza-aprendizaje se apoya con el modelo constructivista, por lo cual, el
conocimiento que se construye concierne al pensamiento y las distintas maneras
en las que se interioriza desde el ser.
Otros estudios han analizado la aplicación del constructivismo en el
contexto del aprendizaje de idiomas extranjeros, destacando la importancia de
que los estudiantes se conviertan en sujetos activos en la construcción de su
propio conocimiento; mientras que el papel del profesor se transforma en el de
un facilitador que apoya este proceso (Spychała-Wawrzyniak,
2023). Además, señalan
que el aprendizaje de idiomas extranjeros, en particular, se beneficia de
enfoques constructivistas que promueven la resolución de problemas, el
descubrimiento autónomo y el aprendizaje significativo.
La teoría del constructivismo, fundamentada en las obras de estos
autores clásicos, proporciona un marco sólido para comprender cómo se produce
el aprendizaje y cómo puede aplicarse de manera efectiva en diferentes
contextos educativos, incluyendo el uso de tecnología como herramienta de
apoyo. Los estudios mencionados destacan la importancia de adoptar enfoques
pedagógicos que fomenten la participación activa de los estudiantes en su
propio proceso de aprendizaje y que reconozcan la diversidad de formas en que
los individuos construyen su conocimiento.
De igual forma, el papel de la teoría
constructivista social, la andragogía y la instrucción mediada por computadora
en el aprendizaje de un segundo idioma para adultos, destaca la importancia de
adaptar las prácticas educativas a las necesidades y características de los
estudiantes adultos, al integrar las tecnologías en la instrucción y adoptar un
enfoque centrado en el estudiante, los educadores pueden fomentar la autonomía
y la autorregulación en el aprendizaje, este enfoque no solo reconoce la
importancia de la experiencia previa de los estudiantes en la construcción de
su conocimiento, sino que también les empodera como participantes activos en su
proceso de aprendizaje (Khadimally,
2021).
1.2. Aprendizaje basado en problemas para la enseñanza de idiomas
El Aprendizaje Basado en Problemas (ABP), es un enfoque educativo
centrado en el estudiante que se ha aplicado en diversas disciplinas, incluida
la enseñanza de idiomas. Según Al-Busaidi et al. (2021), el ABP implica que los estudiantes trabajen en
grupos para resolver problemas del mundo real, lo que les permite desarrollar
habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas y colaboración.
Esta metodología se basa en la premisa de que los estudiantes aprenden mejor
cuando están activamente involucrados en la resolución de problemas auténticos (Moslemi, Zarei y Sarani,
2023).
Al respecto, señalan Al-Busaidi et al. (2021); y, Moslemi et
al. (2023), que el ABP
no solo fomenta el desarrollo de habilidades de pensamiento crítico, la
resolución de problemas y la colaboración, sino que también, según los estudios
mencionados, permite a los estudiantes aplicar activamente sus conocimientos
lingüísticos en contextos auténticos y significativos. Por ello, la teoría del
ABP ofrece un marco sólido para la enseñanza de idiomas, promoviendo así un
aprendizaje significativo.
1.3. Aprendizaje Autónomo en el contexto de Inteligencia Artificial de Procesamiento
del Lenguaje Natural y Aprendizaje Automático
La Teoría del Aprendizaje Autónomo emerge como un marco conceptual
fundamental en el panorama educativo contemporáneo, especialmente cuando se
considera el creciente papel del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y el
Aprendizaje Automático (AA) en la enseñanza y el aprendizaje. Este enfoque
teórico, que enfatiza la autonomía del estudiante en la adquisición de
conocimientos y habilidades, se encuentra en una intersección fascinante con
los avances tecnológicos que están transformando la educación.
Al respecto, algunos estudios destacan la importancia de la autonomía
del estudiante al explorar el aprendizaje apoyado por la tecnología y las
habilidades del siglo XXI, resaltando cómo las tecnologías como Facebook, Google Docs y Moodle,
están siendo utilizadas para fomentar experiencias de aprendizaje autónomo que
mejoran la motivación y la participación de los estudiantes
(Shadiev y Wang, 2022; Sánchez-Chero et al., 2024).
Otros, mencionan la necesidad de una evaluación crítica de las
tecnologías emergentes en el contexto del aprendizaje autónomo, aunque muestran
los beneficios de las tecnologías de apoyo al aprendizaje, también resaltan la
importancia de abordar las limitaciones y los desafíos, como la falta de
coherencia en el contenido y las discrepancias en la disponibilidad de datos (Shadiev
y Wang, 2022; Zhang et al., 2023).
Finalmente, surgen estudios que arrojan luz sobre la preocupación por la
integridad y la confiabilidad de los estudios en el campo del aprendizaje
autónomo asistido por IA (Guo, 2023). La retracción de sus estudios resalta la
importancia de la ética y la integridad en la investigación educativa,
especialmente cuando se emplean tecnologías avanzadas como el PLN y el AA.
En conjunto, las investigaciones en el área apuntan a una convergencia
interesante entre la Teoría del Aprendizaje Autónomo y los avances en IA, PLN y
AA, si bien estas tecnologías ofrecen nuevas oportunidades para el
empoderamiento del estudiante y la personalización del aprendizaje de los
idiomas, también plantean desafíos importantes que deben abordarse para
garantizar un uso ético y efectivo en el contexto educativo.
1.4. Ética de
la Tecnología Educativa
La ética de la tecnología educativa emerge como un marco teórico
fundamental que aborda las consideraciones éticas inherentes al uso de la
tecnología en entornos educativos (Huang et al., 2023). Este marco contempla
una variedad de aspectos cruciales, entre ellos la protección de la privacidad
de los datos de los estudiantes, la promoción de la equidad en el acceso a la
educación y la comprensión del impacto social y cultural de las tecnologías
implementadas (Thinh, Hai y Tho, 2020).
En el contexto del constructivismo, la ética de la tecnología educativa
juega un papel vital al garantizar que las herramientas tecnológicas utilizadas
para fomentar la construcción activa del conocimiento sean accesibles y
equitativas, siendo crucial que las plataformas y aplicaciones que facilitan el
aprendizaje no solo sean efectivas en términos pedagógicos, sino también
responsables desde una perspectiva ética (Hof, 2021). Esto incluye la
protección de la privacidad de los estudiantes y la transparencia en el uso de
datos, asegurando que las tecnologías no perpetúen sesgos ni exclusiones
basadas en el acceso o la comprensión tecnológica.
Por otra parte, el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) se beneficia
enormemente de las tecnologías de PLN y AA, que permiten la creación de
escenarios de aprendizaje auténticos y significativos. Sin embargo, Al-Busaidi
et al. (2021); y, Moslemi et al. (2023), subrayan que es fundamental abordar
los aspectos éticos asociados con el uso de estas tecnologías en el ABP. Esto
incluye la equidad en el acceso a las herramientas tecnológicas y la necesidad
de asegurar que todos los estudiantes, independientemente de su contexto
socioeconómico, tengan la oportunidad de participar plenamente en actividades
de ABP. Además, las herramientas utilizadas deben ser culturalmente sensibles y
libres de sesgos que puedan afectar la experiencia de aprendizaje de los
estudiantes de diferentes orígenes.
Igualmente, la teoría del aprendizaje autónomo se ve significativamente
impactada por la ética de la tecnología educativa, especialmente en el uso de
IA, PLN y AA. Shadiev y Wang (2022), destacan que, aunque las tecnologías de
apoyo al aprendizaje pueden mejorar la autonomía y la motivación de los
estudiantes, es crucial garantizar que estas herramientas sean utilizadas de
manera ética. Esto incluye asegurar que las tecnologías no invadan la
privacidad de los estudiantes y que los datos recopilados sean manejados de
manera responsable. Por su parte, Zhang, Zou y Cheng (2023) enfatizan la importancia de la integridad
y la confiabilidad en los estudios de aprendizaje autónomo asistido por IA,
subrayando la necesidad de una investigación ética y transparente.
En el contenido específico de la enseñanza de idiomas mediante el uso de
tecnologías como PLN y AA, la ética se vuelve aún más relevante. Hof (2021),
señala que la integración de estas herramientas tecnológicas en el aula plantea
interrogantes éticos significativos que deben abordarse para garantizar una
práctica educativa justa y equitativa para todos los estudiantes.
La accesibilidad, tanto física como lingüística, es una preocupación
clave. Es fundamental asegurar que todas las personas, independientemente de
sus habilidades o limitaciones, tengan igualdad de oportunidades para
beneficiarse de las tecnologías educativas. Esto implica la compatibilidad con
lectores de pantalla para personas con discapacidad visual y la disponibilidad
de herramientas, así como recursos tecnológicos en una variedad de idiomas y
dialectos (Huang et al., 2023).
Además, la diversidad cultural debe ser considerada al implementar
tecnologías educativas en contextos multiculturales y multilingües (Pack y
Maloney, 2023). Las herramientas de PLN y AA deben ser sensibles a las
diferencias lingüísticas y culturales de los estudiantes, evitando sesgos o
discriminación basados en el idioma o la nacionalidad. Esto asegura que las
tecnologías educativas no solo sean eficaces, sino también justas y
equitativas.
En síntesis, la integración de la ética en la tecnología educativa es
esencial para el desarrollo de prácticas pedagógicas efectivas y justas en la
enseñanza de idiomas. La consideración ética debe ser un componente central en
el diseño y la implementación de tecnologías educativas, asegurando que se
promueva la equidad, se proteja la privacidad y se respeten las diversas
necesidades y contextos de los estudiantes. Al hacerlo, se puede garantizar que
el uso de tecnologías emergentes en la educación no solo mejore el aprendizaje,
sino que también contribuya a un entorno educativo más inclusivo y equitativo.
2. Metodología
El estudio realizado se enmarca en un enfoque hermenéutico, siguiendo
los principios de interpretación profunda de la literatura existente sobre el
tema (Arráez,
Calles y Moreno, 2006). A continuación, se observan las categorías que
se tuvieron en cuenta dentro de la revisión de los textos:
a. Teoría del Constructivismo: Se examinó cómo las tecnologías de procesamiento
del lenguaje natural y aprendizaje automático son empleadas para mejorar la
integración de la teoría del constructivismo en la enseñanza de idiomas.
b. Teoría del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP): Se analizó el papel
del ABP en la enseñanza de idiomas y su relación con las tecnologías
mencionadas.
c. Teoría del Aprendizaje Autónomo: Se exploró cómo la autonomía del
estudiante se ve afectada por la aplicación de tecnologías Procesamiento de
Lenguaje Natural (PLN) y Aprendizaje Automático (AA) en la educación
lingüística.
d. Ética de la Tecnología Educativa: Se consideraron las implicaciones
éticas del uso de tecnologías en la enseñanza de idiomas, especialmente en lo
que respecta a la equidad y la accesibilidad.
Dentro de las fases en que se desarrolló la investigación se
consideraron:
Fase 1: Consulta
de la literatura: Durante esta etapa se llevó a cabo una búsqueda
exhaustiva de documentos académicos y científicos relevantes en bases de datos
como Scopus, utilizando ecuaciones de
búsqueda diseñadas para abarcar una amplia gama de estudios relacionados con
las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje
automático en la enseñanza de idiomas, incorporando aspectos de la teoría del
constructivismo, estrategia aprendizaje basado problema y la ética en el uso de
tecnologías educativas.
Algunas ecuaciones de búsqueda utilizadas fueron:
1. ((“Procesamiento del Lenguaje Natural” OR PLN) AND (“Aprendizaje
Automático” OR “Inteligencia
Artificial”)) AND (“Enseñanza de
Idiomas” OR “Aprendizaje de Idiomas”).
2. ((“Técnicas de PLN” OR “Aplicaciones
de PLN”) AND (“Educación Lingüística”
OR “Adquisición de Lenguaje”)).
3. ((“Traducción Automática” OR
“Evaluación del Lenguaje”) AND
(“Tecnología Educativa” OR “Plataformas
de Aprendizaje de Idiomas”)).
4. ((“Constructivismo” OR
“Teoría Constructivista”) AND
(“Enseñanza de Idiomas” OR
“Aprendizaje de Idiomas”)) AND ((“Procesamiento
del Lenguaje Natural” OR PLN) AND (“Aprendizaje Automático” OR “Inteligencia Artificial”)).
5. ((“Constructivismo” OR “Teoría Constructivista”) AND
(“Tecnologías Educativas” OR “Educación
Digital”)) AND ((“NLP” OR “Procesamiento del Lenguaje Natural”)
AND (“Machine Learning” OR “Aprendizaje Automático”)).
6. ((“Machine Learning” OR “Artificial Intelligence”) AND
(“Language Teaching” OR “Language
Acquisition”)).
Se aplicó un criterio de selección para incluir únicamente documentos publicados
entre 2021 y 2024.
Fase 2: Análisis de
documentos: Durante
esta fase se realizó un análisis detallado de los documentos seleccionados
durante la consulta de la literatura, se emplearon técnicas de análisis de
contenido, como el análisis temático, la codificación y el análisis
comparativo, para identificar y categorizar los principales temas, hallazgos y
tendencias emergentes en la literatura revisada, esto permitió obtener una
comprensión profunda de las tecnologías de PLN y AA en la enseñanza de idiomas,
así como identificar posibles lagunas en la investigación existente.
3. Resultados y discusión
Para analizar el impacto de las tecnologías de procesamiento de lenguaje
natural (PLN) y aprendizaje automático (AA) en las prácticas pedagógicas en la
enseñanza de idiomas, se revisaron 40 artículos académicos y científicos
obtenidos de la plataforma Scopus.
Estos estudios fueron categorizados según si abordan el constructivismo,
aprendizaje autónomo, aprendizaje basado en problemas y la ética en la
tecnología educativa. El Cuadro 1, muestra cómo se consideran estos aspectos en
cada estudio, proporcionando una visión clara de la utilización de estas
tecnologías en la enseñanza de idiomas.
Cuadro 1
Revisión de las
investigaciones
|
Fuente |
Constructivismo |
Aprendizaje Basado en Problemas |
Aprendizaje Autónomo |
Ética en la Tecnología Educativa |
|
(Al-Busaidi
et al., 2021) |
SI |
SI |
SI |
NO |
|
(Zhang et al., 2023) |
SI |
NO |
SI |
NO |
|
(Shadiev y Wang, 2022) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Guo, 2023) |
NO |
SI |
SI |
SI |
|
(Li, 2022) |
SI |
SI |
SI |
NO |
|
(Chung y Bong,
2022) |
SI |
SI |
NO |
NO |
|
(Satpathy, Dash y
Mohapatra, 2020) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Mitra y Banerjee,
2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Ji, Han y Ko,
2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Krajka y Olszak,
2024) |
NO |
NO |
NO |
SI |
|
(Wei et al.,
2021) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Zhu, 2020) |
SI |
NO |
SI |
SI |
|
(Montaner, 2022) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Shimichev y
Rotanova, 2023) |
NO |
NO |
SI |
SI |
|
(Ghafouri, 2024) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Leng et al.,
2024) |
SI |
NO |
NO |
SI |
|
(Bărbuleț, 2022) |
SI |
SI |
SI |
NO |
|
(Lo, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Alshehri, 2024) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Bin-Hady
et al., 2023) |
NO |
SI |
SI |
NO |
|
(Vaccino-Salvadore,
2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Yildiz, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Divekar
et al., 2022) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Mirzaeian y
Oskoui, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Dhanapal et al.,
2024) |
SI |
NO |
SI |
NO |
|
(Choi, Jang y Kim, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Chamboko-Mpotaringa
y Manditereza, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Ran, Razak y Halili, 2024) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Pikhart,
2020) |
NO |
NO |
NO |
SI |
|
(Haq
et al., 2020) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Domingo,
2024) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Wasson y
Kirschner, 2020) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Urlaub y
Dessein, 2022) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Kemaloglu-Er y Sahin, 2022) |
SI |
SI |
SI |
NO |
|
(Almelhes, 2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Shadiev y Yu,
2022) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Spychała-Wawrzyniak,
2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Pack y Maloney,
2023) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Dyubele
et al., 2020) |
SI |
SI |
SI |
SI |
|
(Shan, 2024) |
SI |
SI |
SI |
SI |
Fuente: Elaboración propia, 2024.
En el Cuadro 1, se presentan para cada estudio su(s) autor(es) y año de
publicación, y se indica con “SI”, si el estudio aborda la categoría
correspondiente y “NO”, si no lo hace. Este cuadro, proporciona una visión
general rápida y eficiente de cómo cada documento contribuye a estas áreas
específicas. La inclusión de estas categorías permite identificar tendencias y
lagunas en la literatura actual sobre el uso de tecnologías de procesamiento de
lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (AA) en la enseñanza de
idiomas.
El Gráfico I, ilustra claramente los resultados obtenidos, ofreciendo
una representación visual de la distribución y enfoque de los estudios
analizados en relación con las cuatro categorías principales. Esto facilita una
comprensión más clara y rápida de los patrones y áreas de enfoque en la
investigación actual sobre tecnologías educativas en el aprendizaje de idiomas.
Fuente: Elaboración propia, 2024.
Gráfico
I: Distribución de estudios por categorías en
la enseñanza de idiomas
Después de analizar detalladamente los documentos seleccionados, se
destacan varias tendencias y patrones en relación con el uso de tecnologías de
procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (AA) en la
enseñanza de idiomas. Estos hallazgos se relacionan directamente con el
objetivo del estudio: Analizar el impacto de las tecnologías de PLN y AA en las
prácticas pedagógicas en la enseñanza de idiomas desde los enfoques pedagógicos
del constructivismo, aprendizaje autónomo y aprendizaje basado en problemas.
La revisión literaria también permitió identificar tendencias,
oportunidades y desafíos éticos en la implementación de estas tecnologías. Esta
explicación contextualiza el gráfico en relación con el objetivo del estudio,
destacando cómo los resultados contribuyen al análisis de las prácticas
pedagógicas y el uso de tecnologías emergentes en la enseñanza de idiomas.
3.1. Perspectivas constructivistas en la enseñanza de idiomas:
Integración de tecnologías de PLN y AA
Tras analizar la literatura, se destacan varios hallazgos importantes
sobre el impacto de las tecnologías de PLN y AA en la enseñanza de idiomas
desde una perspectiva constructivista. Algunas investigaciones indican que la
implementación de metodologías constructivistas, como el Aprendizaje Basado en
Problemas (ABP), junto con tecnologías de IA, puede mejorar significativamente
la interacción del estudiante con el contenido y su entorno de aprendizaje (Al-Busaidi
et al., 2021; Mitra y Banerjee, 2023), promoviendo no solo la autonomía y el
compromiso del estudiante, sino también la construcción activa y personalizada
del conocimiento lingüístico.
Otras investigaciones subrayan la importancia de abordar las
consideraciones éticas en la aplicación de estas tecnologías (Shadiev y Wang, 2022;
Vaccino-Salvadore, 2023), destacando que, si bien las tecnologías de IA ofrecen
grandes beneficios, es crucial diseñar e implementar estas herramientas de
manera responsable y ética, asegurando que todos los estudiantes tengan acceso
equitativo a los recursos educativos. Al respecto, la inclusión y equidad son
aspectos fundamentales que deben ser garantizados para evitar cualquier forma
de sesgo o discriminación.
La personalización del aprendizaje, es otro aspecto clave respaldado por
el constructivismo en la enseñanza de idiomas. Guo (2023), muestra que las
tecnologías de IA pueden personalizar el contenido y las actividades de
aprendizaje según las necesidades individuales de cada estudiante, lo que
resulta en una participación más activa y significativa en el proceso de
adquisición del idioma.
Estos hallazgos confirman que las metodologías constructivistas,
apoyadas por tecnologías de PLN y AA, no solo son efectivas para mejorar la
enseñanza de idiomas, sino que también presentan oportunidades y desafíos
éticos que deben ser cuidadosamente considerados. La implementación de estas
tecnologías debe ser acompañada por un enfoque inclusivo y equitativo,
garantizando que todos los estudiantes se beneficien de manera justa.
3.2. Metodologías innovadoras y el Aprendizaje Basado en Problemas (ABP)
con tecnologías de PLN y AA
El Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) aplicado en la enseñanza de
idiomas se ha consolidado como una metodología efectiva para fomentar el
pensamiento crítico, la resolución de problemas y la aplicación práctica del
conocimiento lingüístico, permitiendo a los estudiantes abordar desafíos
lingüísticos del mundo real, promoviendo así una comprensión más profunda y
significativa del idioma (Al-Busaidi et al., 2021; Bărbuleț, 2022). Este
enfoque se basa en la premisa de que los estudiantes aprenden mejor cuando se
enfrentan a problemas auténticos y tienen la oportunidad de colaborar y
reflexionar sobre posibles soluciones.
El papel del ABP en la enseñanza de idiomas también está vinculado a la
integración de tecnologías educativas innovadoras, donde se exploran cómo las
herramientas de inteligencia artificial, como los chatbots y los modelos de lenguaje generativos, pueden utilizarse
dentro de un enfoque de ABP para proporcionar retroalimentación personalizada y
facilitar la resolución de problemas lingüísticos (Zhang et al., 2023; Yildiz, 2023).
Esta integración no solo mejora la eficacia del proceso de aprendizaje, sino
que también fomenta la autonomía y la autorregulación del estudiante en la
adquisición del idioma.
Sin embargo, la implementación del ABP en la enseñanza de idiomas
plantea desafíos éticos y prácticos donde se resalta la necesidad de diseñar
actividades y evaluar el progreso del estudiante de manera equitativa y justa,
especialmente cuando se utilizan tecnologías de inteligencia artificial para
apoyar el proceso de aprendizaje (Zhu, 2020; Dhanapal et al., 2024). Esto
requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones éticas, así como una
atención a la diversidad de habilidades y necesidades de los estudiantes en el
aula de idiomas.
En el contexto de la enseñanza de idiomas, el ABP ofrece una oportunidad
única para integrar el contenido lingüístico con situaciones significativas y
contextos auténticos (Montaner, 2022). Los estudiantes no solo adquieren habilidades
lingüísticas, sino que también desarrollan competencias comunicativas y
culturales necesarias para interactuar en situaciones del mundo real (Kemaloglu-Er
y Sahin, 2022).
La implementación efectiva del ABP en la enseñanza de idiomas, requiere
un enfoque cuidadosamente diseñado que tenga en cuenta las necesidades y
características específicas de los estudiantes de idiomas (Bărbuleț,
2022). Además, los
profesores desempeñan un papel crucial como facilitadores del proceso, guiando
a los estudiantes en la identificación y resolución de problemas, así como en
la reflexión sobre su aprendizaje (Moslemi et al.,
2023).
3.3. Fomento de la autonomía estudiantil en el aprendizaje de idiomas:
Impacto de tecnologías de PLN y AA
El aprendizaje autónomo en la enseñanza de idiomas se refiere a la
capacidad de los estudiantes para dirigir su propio proceso de aprendizaje,
tomar decisiones informadas y autogestionar su progreso lingüístico.
Investigaciones destacan cómo las tecnologías de inteligencia artificial, los
sistemas de tutoría adaptativa y los entornos de aprendizaje personalizados
pueden promover la autonomía del estudiante al proporcionar retroalimentación
individualizada y recursos interactivos (Wei et al., 2021; Shadiev y Wang, 2022). Esto permite a los estudiantes tener un mayor
control sobre su proceso de aprendizaje, adaptándolo a sus necesidades y
preferencias individuales.
El aprendizaje autónomo también se ve respaldado por enfoques
pedagógicos centrados en el estudiante y orientados hacia la autorregulación. Algunas
investigaciones resaltan cómo el constructivismo puede fomentar la autonomía
del estudiante al proporcionar oportunidades para la exploración, la
experimentación y la reflexión crítica sobre el idioma (Mitra y Banerjee, 2023;
Lo, 2023), reconociendo al estudiante como un agente activo en su propio
proceso de aprendizaje, lo que promueve un mayor compromiso y motivación en el
aula de idiomas.
Este énfasis en la autonomía del estudiante se ve complementado por
estrategias de enseñanza informativa del inglés basadas en el Inteligencia Artificial
(IA), especialmente el PLN y el AA pueden optimizar la enseñanza y el aprendizaje
del inglés al proporcionar retroalimentación automatizada, materiales
personalizados y evaluaciones adaptativas, lo que empodera a los estudiantes
para dirigir su propio proceso de aprendizaje (Guo, 2023).
3.4. Consideraciones éticas en la integración de tecnología educativa:
Implicaciones de PLN y AA
La ética en la tecnología educativa es una preocupación central en la
enseñanza de idiomas, especialmente cuando se trata de la integración de
tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el procesamiento del
lenguaje natural. Investigaciones resaltan la necesidad de considerar las
implicaciones éticas del uso de tecnologías avanzadas en el aula de idiomas,
sugiriendo que, si bien la IA puede mejorar la efectividad del proceso de
enseñanza y aprendizaje del idioma, surgen cuestiones éticas relacionadas con
la privacidad, el sesgo algorítmico y la integridad académica que deben
considerarse (Mitra y Banerjee, 2023; Vaccino-Salvadore, 2023).
Adicionalmente, la ética en la tecnología educativa se entrelaza con la
equidad y la accesibilidad en el aprendizaje de idiomas, destacando la
importancia de diseñar entornos de aprendizaje tecnológicamente apoyados que
sean accesibles para todos los estudiantes, sin comprometer su privacidad o
seguridad (Shadiev y Wang, 2022). Esta perspectiva subraya la necesidad de
abordar las disparidades en el acceso a la tecnología y garantizar que todos
los estudiantes tengan la oportunidad de beneficiarse de las herramientas y
recursos digitales disponibles en el aula de idiomas.
Asimismo, en la integración de inteligencia artificial en el aula de
idiomas, surgen diversos dilemas éticos que deben ser considerados
cuidadosamente. Por ejemplo, cómo se manejan los datos de los estudiantes para
personalizar la enseñanza y cómo se evitan posibles sesgos algorítmicos en la
retroalimentación proporcionada por herramientas de IA. Zhu (2020); y, Dhanapal
et al. (2024), destacan la importancia de diseñar actividades y evaluar el
progreso del estudiante de manera equitativa y justa, especialmente cuando se
utilizan tecnologías de inteligencia artificial para apoyar el proceso de
aprendizaje. Esto requiere una cuidadosa consideración de las implicaciones
éticas, así como una atención a la diversidad de habilidades y necesidades de
los estudiantes en el aula de idiomas.
Por último, la ética en la tecnología educativa también se relaciona con
la responsabilidad en el diseño y la implementación de sistemas de IA en el
aula. Al respecto, Dhanapal et al. (2024) examinan las implicaciones éticas del
uso de la IA en la educación, incluida la privacidad de los datos, la equidad
en el acceso a la tecnología y la responsabilidad en el diseño de sistemas de
IA centrados en el aprendizaje de idiomas. Esta investigación destaca la
importancia de una reflexión crítica y una práctica responsable en el uso de
tecnologías avanzadas para garantizar un entorno de aprendizaje ético y
equitativo para todos los estudiantes.
Conclusiones
Al analizar el impacto de las tecnologías de procesamiento del lenguaje
natural (PLN) y el aprendizaje automático (AA) en las prácticas pedagógicas en
la enseñanza de idiomas, desde los enfoques pedagógicos del constructivismo, el
aprendizaje autónomo y el aprendizaje basado en problemas, se pueden extraer
varias conclusiones.
La integración de tecnologías como el PLN y el AA dentro del enfoque
constructivista en la enseñanza de idiomas, no solo ofrece oportunidades para
la personalización del aprendizaje, sino que también fomenta la autonomía y el
compromiso del estudiante en su propio proceso de aprendizaje, considerando que
este enfoque promueve la construcción activa del conocimiento por parte del
estudiante
Adicionalmente, la combinación de tecnologías de PLN y AA dentro del
enfoque del Aprendizaje Basado en Problemas (ABP), permite a los estudiantes
abordar desafíos lingüísticos del mundo real y aplicar activamente sus
conocimientos en contextos auténticos, lo que contribuye a una comprensión más
profunda y significativa del idioma, desarrollando una metodología efectiva
para promover habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas en
la enseñanza de idiomas.
Por otra parte, las tecnologías de PLN y AA pueden jugar un papel
importante al proporcionar retroalimentación individualizada y recursos
interactivos que permiten a los estudiantes dirigir su propio proceso de
aprendizaje y adaptarlo a sus necesidades y preferencias individuales. El
fomento de la autonomía estudiantil en el aprendizaje de idiomas es otro
aspecto crucial que se resalta en la literatura revisada.
Por último, se enfatiza la importancia de consideraciones éticas en la
integración de tecnología educativa en la enseñanza de idiomas. Es fundamental
abordar preocupaciones como la equidad en el acceso a la educación y la
diversidad cultural y lingüística de los estudiantes. Además, se deben tener en
cuenta aspectos éticos relacionados con la privacidad de los datos y la
integridad de la investigación en el campo del aprendizaje autónomo asistido
por IA.
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* Doctorando en
Ciencias de la Educación por la Universidad Nacional de Rosario, Argentina.
Magister en Gestión de la Tecnología Educativa. Especialista en Administración
de la Tecnología Educativa. Ingeniero de Sistemas. Docente Tiempo Completo e
Investigador en la Corporación Universitaria Antonio José de Sucre, Sincelejo,
Colombia. E-mail:
docente_investigador6@uajs.edu.co ORCID: https// https://orcid.org/0000-0003-2765-8753
** Magister en Gestión de la Tecnología Educativa.
Especialista en Informática Educativa. Ingeniera de Sistema. Docente en la
Corporación Universitaria del Caribe, Sincelejo, Colombia. E-mail: ingrid.romero@cesar.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4045-1116
*** Doctorando en
Economía por la Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia. Magister en
Economía. Economista. Docente Investigador en la Corporación Universitaria
Antonio José de Sucre, Sincelejo, Colombia. E-mail: docente_investigador3@uajs.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8076-1760
**** Doctorando en Derecho con
mención en Derecho Constitucional por la Universidad Mar del Plata, Argentina.
Magister en Derecho del Estado con Énfasis en Derecho Público. Abogado. Docente
Investigador en la Corporación
Universitaria Antonio José de Sucre, Sincelejo, Colombia. E-mail: docente_investigador5@uajs.edu.co ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1998-3284
Recibido:
2024-04-26 · Aceptado:
2024-07-14