Se consideran diferentes factores que intervienen en la producción de concordancia nominal de número en un corpus de cuatro aprendientes italianos de español LE, en un estudio de caso longitudinal. Se utilizó un modelo lineal generalizado mixto multinomial bayesiano. Los errores se categorizaron como: (i) de género [las barrios], (ii) de no tener en cuenta la inserción de -e- epentética [los trenos], (iii) de plural [las casa], (iv) mixtos [les joven]. Se hallaron efectos para los siguientes factores: (i) tipo de modificador; (ii) sustantivos animados; (iii) tres tipos de estrategias de aprendizaje; (iv) concordancias con palabras cuyas desinencias tenían similitud media o baja con las del italiano; (v) con sustantivos familiares y/o frecuentes; (vi) instancias cuyos TYPES fueran más frecuentes; (vii) concordancias que contenían ambos términos con -e- epentética; (vii) errores acumulados hasta la instancia corriente. Se consideran diferentes factores que intervienen en la producción de concordancia nominal de número en un corpus de cuatro aprendientes italianos de español LE, en un estudio de caso longitudinal. Se utilizó un modelo lineal generalizado mixto multinomial bayesiano. Los errores se categorizaron como: (i) de género [las barrios], (ii) de no tener en cuenta la inserción de -e- epentética [los trenos], (iii) de plural [las casa], (iv) mixtos [les joven]. Se hallaron efectos para los siguientes factores: (i) tipo de modificador; (ii) sustantivos animados; (iii) tres tipos de estrategias de aprendizaje; (iv) concordancias con palabras cuyas desinencias tenían similitud media o baja con las del italiano; (v) con sustantivos familiares y/o frecuentes; (vi) instancias cuyos TYPES fueran más frecuentes; (vii) concordancias que contenían ambos términos con -e- epentética; (vii) errores acumulados hasta la instancia corriente.
Se consideran diferentes factores intervinientes en la producción de concordancia plural en cuatro aprendices italianos de ELE, en un estudio de caso longitudinal, utilizando un análisis de tiempo hasta el evento “error de concordancia”. Se aplicó un modelo de eventos de errores múltiples y otro de riesgos competitivos. Se categorizaron cuatro tipos de errores: género, -e- epentética, plural, mixto. Se hallaron efectos significativos para los siguientes factores: (i) ‘determinantes’ (adjetivos posesivos, indefinidos, demostrativos, interrogativos, exclamativos) y ‘adjetivos’ (calificativos, numerales, ordinales); (ii) sustantivos animados; (iii) concordancias en donde se podía aplicar la estrategia de poner plural en “-os” en plurales italianos terminados en “-i”; (iv) en aquellas donde se podía aplicar la estrategia de poner plural en “-es” con palabras italianas singulares terminados en “-e”; (v) con palabras cuyas desinencias tenían similitud media o baja con las del italiano; (vi) con sustantivos familiares y/o frecuentes; (vii) instancias con TYPES más frecuentes.
Propósito: Se modelan los errores de concordancias nominales plurales para un corpus de español de cuatro aprendientes de español como lengua extranjera: SONIA (nivel A1/A2), NATI (nivel B1), JAKO (nivel B2), MIRKA (nivel C1). Metodología: En el marco de los sistemas dinámicos, se postula que las concordancias “correcta” e “incorrecta” constituyen atractores discretos estables a los cuales converge el flujo continuo del sistema en tres modelos simples de simulación: Lokta-Volterra, juego de coordinación (teoría de los juegos evolutiva), ascenso de gradiente. Resultados: En general los modelos aproximan mejor el patrón de error global que el de sesiones. En este último, el modelo basado en Lokta-Volterra ofrece mejor desempeño para SONIA, NATI y JAKO. MIRKA obtiene el peor desempeño en todos los modelos pero su error disminuye con el modelo de ascenso de gradiente. Conclusión: los patrones de aprendizaje se auto-organizan y emergen de la dinámica de micro-sistemas de concordancia.
En el siguiente estudio observacional de casos se identificaron algunos factores influyentes en la producción de concordancia plural en cuatro aprendientes italianos de español como lengua extranjera (ELE). Para ello se creó un corpus de datos longitudinal a partir de un conjunto de entrevistas orales y se construyeron redes complejas en las que cada palabra/ nodo tuviera un enlace con otra si se hallaba una relación de concordancia errónea entre ellas. Además, se analizaron los efectos estadísticos temporales en redes de acumulación de errores y se encontraron efectos para algunos factores.
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