NO EXISTEN CAMBIOS
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
Hoy en día, en diversos campos humanísticos se emplean tecnologías lingüísticas. En este contexto, existen multitud de herramientas y recursos relacionados con el discurso especializado que diferentes perfiles profesionales utilizan en su día a día, como redactores técnicos, consultores lingüísticos, terminólogos, traductores especializados, investigadores y docentes universitarios, entre otros. Esta asignatura, titulada Estrategias y recursos tecnológicos para el análisis del discurso especializado, proporciona información sobre herramientas y recursos que pueden ser utilizados por parte de estos perfiles para trabajar con diferentes lenguas (haciendo hincapié en el español y el inglés), como son, por ejemplo, corpus textuales de ámbitos especializados, aplicaciones de gestión de corpus y terminología, sistemas automáticos de ayuda a la redacción, y sistemas de resumen automático, entre otros.
Estrategias y recursos tecnológicos para el análisis del discurso especializado es una asignatura de 5 créditos ECTS que pertenece al módulo de contenidos de la especialidad “Las TIC para el Tratamiento de Lenguas” del Máster en las Tecnologías de la Información y la Comunicación en la Enseñanza y el Tratamiento de Lenguas. Esta asignatura no pretende que los alumnos desarrollen programas informáticos, sino que tiene como objetivo dar a conocer diferentes herramientas y recursos tecnológicos relacionados con la lengua que pueden ser útiles para trabajar en un contexto profesional humanístico.
El alumno deberá ser capaz de leer y comprender con relativa facilidad textos en inglés, ya que algunas de las lecturas propuestas en esta asignatura están escritas en esta lengua.
Es recomendable que el alumno posea conocimientos sobre aspectos básicos de lingüística teórica y aplicada, y, sobre todo, que tenga buena predisposición e interés sobre cuestiones relacionadas con la tecnología.
Se podrá contactar con el equipo docente de la asignatura a través de los siguientes medios:
- Correo electrónico: iriad@flog.uned.es (canal de comunicación preferente)
- Teléfono: (+34) 91398-7840
- Plataforma de enseñanza virtual de la asignatura
- Herramientas de videoconferencia
- Dirección postal: Departamento de Filología Extranjeras y sus Lingüísticas, Facultad de Filología; Pº Senda del Rey, 7 - 28040 Madrid
- Reunión presencial previa cita: miércoles de 10h a 14h
Competencias Básicas:
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias Generales:
CG01 - Adquirir iniciativa y motivación
CG04 - Adquirir competencias cognitivas superiores en análisis y síntesis
CG05 - Ser capaz de aplicar los conocimientos a la práctica
CG06 - Resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos
CG07 - Desarrollar razonamiento crítico
CG08 - Ser capaz de tomar decisiones
CG09 - Desarrollar capacidad de comunicación y expresión escrita
CG11 - Desarrollar capacidad de comunicación y expresión científica y tecnológica
CG12 - Adquirir competencias en el uso de las TIC
CG13 - Desarrollar competencias en la búsqueda, procesamiento y difusión de información y conocimiento
CG15 - Desarrollar competencias en la recolección y análisis de datos, el manejo de bases de datos y su presentación
Competencias Específicas:
CE04 - Analizar de forma crítica y reflexiva las opciones metodológicas que se presentan en diversos contextos de investigación lingüística, así como fundamentar las propias decisiones.
CE05 - Dominar el manejo de datos y la toma de decisiones sobre los análisis pertinentes.
CE06 - Distinguir los diversos niveles de información lingüística que se pueden utilizar en la representación de textos.
CE09 - Reflexionar de forma crítica sobre el contenido de artículos científicos relacionados con la lingüística computacional.
CE19 - Apreciar, manejar y combinar las diferentes técnicas de investigación según el tipo de corpus con el que se trabaje.
CE25 - Practicar el manejo de las herramientas más sofisticadas disponibles para el desarrollo de aspectos lingüísticos y comunicativos concretos.
CE28 - Identificar las bases lingüísticas en las técnicas y métodos de procesamiento automático del lenguaje.
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:
- Justificar la necesidad de utilizar herramientas y recursos de tecnología lingüística por parte de perfiles profesionales humanísticos.
- Utilizar de forma eficaz herramientas y recursos de tecnología lingüística relacionados con el discurso especializado, como sistemas de redacción asistida, de resumen automático, de detección de opinión y sentimientos, y de traducción automática.
- Identificar los principales corpus textuales especializados monolingües y multilingües, especialmente en español e inglés.
- Identificar las principales bases de datos terminológicos, y las aplicaciones para la gestión de corpus y terminología.
- Reflexionar de forma crítica sobre el contenido de textos científicos relacionados con las tecnologías lingüísticas.
Tema 1. La comunicación especializada
1.1. Ámbitos especializados y géneros textuales
1.2. Necesidades tecnológicas de perfiles profesionales humanísticos
Tema 2. Corpus textuales especializados
2.1. Corpus monolingües
2.2. Corpus multilingües
Tema 3. Recursos tecnológicos y terminología
3.1. Bases de datos terminológicos
3.2. Aplicaciones para la gestión de corpus y terminología
Tema 4. Discurso especializado y herramientas de tecnología lingüística
4.1. Sistemas de resumen automático
4.2. Sistemas de detección de opinión y sentimientos
4.3. Sistemas de traducción automática
Tema 5. Redacción de textos especializados asistida por ordenador
5.1. Sistemas de redacción asistida
5.2. El sistema arText
La asignatura adoptará una metodología de enseñanza a distancia que garantice la interacción entre el alumnado y el profesorado, a través de la plataforma de enseñanza virtual de la asignatura. De esta manera, se favorece el trabajo autónomo por parte del alumno.
Con el fin de consolidar el proceso de aprendizaje, esta metodología tendrá una doble vertiente:
- Asimilación de los contenidos teóricos por medio del acceso a publicaciones académicas y materiales audiovisuales, asignados a cada tema de la asignatura.
- Desarrollo de tres actividades prácticas sobre diferentes temas de la asignatura. Gracias a estas actividades prácticas los alumnos demostrarán, por un lado, la asimilación de los contenidos teóricos y, por otro, la reflexión crítica sobre la utilidad de las herramientas y recursos de tecnología lingüística expuestos en el marco de la asignatura.
TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL
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Tipo de examen |
Tipo de examen |
No hay prueba presencial |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS
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Requiere Presencialidad |
Requiere Presencialidad |
No |
Descripción |
Descripción |
La evaluación global de la asignatura está basada en la superación de tres trabajos prácticos obligatorios (no presenciales) sobre aspectos de contenido que se hayan tratado en la asignatura. La nota de estos tres trabajos se tendrá en cuenta para la evaluación continua. Para aprobar la asignatura debe obtenerse un mínimo de 5 puntos sobre 10 en cada uno de los tres trabajos.
Los temas específicos de los trabajos serán propuestos por el equipo docente desde la apertura del curso.
Se recuerda al estudiantado que no está permitido el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para la elaboración de trabajos académicos derivados del desarrollo de la asignatura, salvo indicación expresa en contrario por parte del Equipo Docente. En cualquier caso, sobre las posibilidades y límites en el uso de este tipo de herramientas en la UNED, puede consultarse la siguiente Guía de uso.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Los principales criterios de evaluación son:
- Aportación de contenidos correctos según lo estudiado durante el curso
- Aportación de información nueva encontrada por el alumno
- Originalidad e innovación de la propuesta del alumno
- Reflexión crítica en los trabajos presentados
- Idoneidad formal: corrección ortográfica, gramatical y de estilo
- Idoneidad de formato: adaptación a las instrucciones de formato que se indiquen
- Idoneidad de extensión del trabajo según los márgenes establecidos
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Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
Trabajo 1: 50% / Trabajo 2: 25% / Trabajo 3: 25% |
Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
Las fechas aproximadas de entrega son:
Trabajo 1: Semana 6
Trabajo 2: Semana 8
Trabajo 3: Semana 10
Estas fechas, no obstante, podrán sufrir leves alteraciones según las necesidades del año concreto. Las fechas específicas de entrega se indicarán en la plataforma de enseñanza virtual de la asignatura desde el comienzo del curso.
No hay ninguna variación con respecto al planteamiento general en el caso de los estudiantes en centros penitenciarios o para las convocatorias extraordinarias.
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PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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¿Hay PEC? |
¿Hay PEC? |
Si,PEC no presencial |
Descripción |
Descripción |
Ver sección: "CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS"
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación de la PEC en la nota final |
Ponderación de la PEC en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
No |
Descripción |
Descripción |
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación en la nota final |
Ponderación en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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¿Cómo se obtiene la nota final?
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La evaluación global de la asignatura Estrategias y recursos tecnológicos para el análisis del discurso especializado se hará según el siguiente plan de prácticas, todas ellas de tipo no presencial:
- Trabajo 1: 50%
- Trabajo 2: 25%
- Trabajo 3: 25%
IMPORTANTE (nota mínima): Para aprobar la asignatura debe obtenerse un mínimo de 5 puntos sobre 10 en cada uno de los tres trabajos.
IMPORTANTE (fechas de entrega): La fecha máxima de entrega de cada trabajo se indicará en la plataforma de enseñanza virtual de la asignatura desde la apertura del curso. Es importante recordar que es necesario ajustarse a las fechas marcadas desde el inicio para superar la asignatura.
IMPORTANTE (convocatoria extraordinaria): Tanto el baremo como el sistema de evaluación serán los mismos en las convocatorias ordinaria y extraordinaria, es decir, tres tareas relacionadas con los contenidos estudiados durante el curso. Aquellas prácticas que se hayan superado correctamente durante el curso, se guardarán para la convocatoria extraordinaria y se evaluarán según el baremo propuesto. Por tanto, solo deberán completarse aquellas que no hubieran sido entregadas a tiempo durante la convocatoria ordinaria.
IMPORTANTE (aclaración): No hay ninguna variación con respecto al planteamiento general en el caso de los estudiantes en centros penitenciarios o para las convocatorias extraordinarias.
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Todos los recursos y materiales de aprendizaje se ofrecerán en la plataforma de enseñanza virtual de la asignatura desde la apertura del curso. Con respecto a la bibliografía básica, se avanzan las siguientes publicaciones, que será necesario leer para asimilar los contenidos de los diferentes temas de la asignatura:
- Arevalillo, J. J. (2012). “La traducción automática en las empresas de traducción”. Tradumàtica, 10. 179-184. Disponible en: httpss://ddd.uab.cat/pub/tradumatica/tradumatica_a2012n10/tradumatica_a2012n10p179.pdf
- Birjali, M.; Kasri, M.; Beni-Hssane, A. (2021). “A comprehensive survey on sentiment analysis: Approaches, challenges and trends”. Knowledge-Based Systems, 226. 107-134. httpss://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107134
- Cabré, M. T.; da Cunha, I. (2022). “El papel de los corpus en la terminología: una mirada específica a la terminología del español”. En Parodi, G.; Cantos, P.; Howe, L. C. (eds.). Lingüística de corpus en español / The Routledge Handbook of Spanish Corpus Linguistics. 190-204. Londres: Routledge.
- Da Cunha, I. (2022). “Un redactor asistido para adaptar textos administrativos a lenguaje claro”. Revista Procesamiento del Lenguaje Natural, 64.
- Da Cunha, I. (2020). “Una herramienta TIC para la redacción del Trabajo de Fin de Grado (TFG)”. ELUA: Estudios de Lingüística. Universidad de Alicante, 34. 39-72. Disponible en: httpss://revistaelua.ua.es/article/view/15876
- Da Cunha, I.; Montané, M. A. (2019). “Textual genres and writing difficulties in specialized domains”. Revista Signos. Estudios de Lingüística 52(99). 4-30. Disponible en: https://www.revistasignos.cl/index.php/signos/article/view/310
- Lloret, E.; Palomar, M. (2012). “Text summarisation in progress: a literature review”. Artificial Intelligence Review, 37, 1-41. httpss://doi.org/10.1007/s10462-011-9216-z
- Parra, C. (2021). “Historia de la traducción automática”. La linterna del traductor, 6. 85-91. Disponible en: https://www.lalinternadeltraductor.org/pdf/lalinterna_n6.pdf
- Da Cunha, I.; Montané, M. A.; Hysa, L. (2017). “The arText prototype: An automatic system for writing specialized texts”. En Peñas, A.; Martins, A. (eds). Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2017). Software Demonstrations. 57-60. Valencia: Association for Computational Linguistics. Disponible en: httpss://aclanthology.org/E17-3015.pdf
- Briva-Iglesias, V. (2021). “Traducción humana vs. traducción automática: análisis contrastivo e implicaciones para la aplicación de la traducción automática en traducción jurídica”. Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana De Traducción, 14(2), 571-600. Disponible en: httpss://revistas.udea.edu.co/index.php/mutatismutandis/article/view/345147/20805824
- Núñez, J. A.; da Cunha, I. (2022). “El impacto del uso de herramientas automáticas de ayuda a la redacción en el proceso de escritura de estudiantes universitarios”. Círculo de Lingüística Aplicada a la Comunicación, 89. 131-143. Disponible en: httpss://revistas.ucm.es/index.php/CLAC/article/view/73906
- Taboada, M.; Brooke, J.; Tofiloski, M.; Voll, K.; Stede, M. (2011). “Lexicon-based methods for sentiment análisis”. Computational Linguistics, 37(2). 267-307. Disponible en: httpss://direct.mit.edu/coli/article/37/2/267/2105/Lexicon-Based-Methods-for-Sentiment-Analysis
La plataforma de enseñanza virtual de la asignatura permitirá no solo la interacción entre el alumnado y el profesorado, sino también el acceso a las lecturas obligatorias y a las instrucciones para la realización de los trabajos propuestos. Asimismo, el foro de debate y el correo electrónico se convierten en instrumentos imprescindibles para la consulta y la resolución de dudas relacionadas con el trabajo del alumno.
Avanzamos aquí algunos de los enlaces que se verán durante el curso: