Regímenes latentes de error en el aprendizaje de la concordancia plural en ELE
Latent error regimes in the learning of plural agreement in SFL
DOI:
https://doi.org/10.15446/fyf.v37n1.104617Palabras clave:
segunda lengua, sistemas dinámicos, concordancia nominal, modelo de Markov oculto, plural (es)second language, dynamical systems, nominal agreement, hidden markov model, plural (en)
Se analiza la dinámica de tres regímenes ocultos de aprendizaje en la producción de concordancia nominal de número en un corpus de cuatro aprendientes italófonos de español LE, en un estudio de caso longitudinal. En el marco de la teoría de los sistemas complejos, se aplicó un modelo bayesiano de descubrimiento de tópicos y un modelo de Markov oculto. La dinámica tendía a permanecer en el régimen asociado al atractor «correcto» (o regresar eventualmente a este) con las concordancias: (1) con controlador concreto, familiar y animado; (2) aplicando estrategias facilitadoras de aprendizaje; (3) con TYPES más frecuentes; (4) con «e» epentética; (5) formadas por más de dos miembros. En cambio, tendía a alejarse del atractor «correcto» con aquellas: (1) a larga distancia; (2) con modificadores que no eran artículos definidos; especialmente en los niveles bajos de competencia (A, B1). La simulación se aproximó a los datos empíricos, pero subestimó las probabilidades de emisión.
The dynamics of three hidden learning regimes in the production of nominal number agreement are analyzed in a corpus of four italian learners of Spanish FL, in a longitudinal case study. Within the framework of complex systems theory, a Bayesian topic discovery model and a hidden Markov model were applied. The dynamics tended to remain in the regime associated with the «correct» attractor (or eventually return to it) with agreement instances: (1) with concrete, familiar and animated controller; (2) when facilitating learning strategies are applied; (3) with more frequent TYPES; (4) with epenthetic «e»; (5) with more than two members. Instead, it tended to move away from the «correct» attractor with: (1) long distance agreement; (2) instances with modifiers that were not definite articles; in particular at low levels of proficiency (A, B1). The simulation was close to the empirical data, but the emission probabilities were underestimated.
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