Macarena Céspedes
Doctora en Lingüística y académica del Departamento de Lengua y Literatura, Facultad de Filosofía y Humanidades.
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La investigación, de corte científico-tecnológico y liderada por la doctora Macarena Céspedes, se gesta en el contexto de los estudios del habla continua, donde las sílabas se van acomodando articulatoriamente, propiciando ciertos fenómenos de variación, modificación y omisiones de sonidos o sílabas completas (las llamadas reducciones segmentales): características que hasta ahora nos separaban de las máquinas.
“Yo empecé a preguntarme cuál es la funcionalidad de algunas omisiones”, cuenta la doctora en Lingüística Macarena Céspedes, académica del Departamento de Lengua y Literatura de la Universidad Alberto Hurtado y directora del Laboratorio de Fonética de la misma casa de estudios, quien ha estudiado este tema durante los últimos 8 años para explicar cómo se logra la fluidez en la comunicación humana, aspecto en particular importante para la modalidad lectora, ya que la fluidez que se tiene a la hora de leer en voz alta es uno de los parámetros que mide un buen desempeño lector.
De ahí la importancia de mapear los patrones de reestructuración de la sílaba. Para esto, gracias al Fondecyt de Iniciación n°11200899 “Estudio fonético experimental de la interfaz entre las reestructuraciones silábicas del español chileno y su organización prosódica: enfoque acústico-perceptual”, la investigadora y su equipo realizaron pruebas de percepción en un grupo de control compuesto por personas chilenas y un grupo experimental de personas no chilenas de habla hispana.
El proyecto actual, que toma como base el anterior, busca rastrear todos los patrones de reestructuraciones silábicas comunes, reconocibles, estables y transversales en español para aplicarlo a ámbitos como la programación del habla sintetizada y así mejorar la programación de la voz de las máquinas, por poner un ejemplo. En países como Italia están invirtiendo en investigaciones donde confluyen las áreas de ingeniería, robótica e inteligencia artificial, que trabajan a la par con los equipos de los laboratorios de fonética.
Niñas y niños, ¿entienden lo que leen?
A pocos días de entregados los resultados del SIMCE, uno de los temas más llamativos es que los alumnos de 2° medio demuestren peor rendimiento que los de 4° básico. Según la investigadora de la U. Alberto Hurtado, quien también se ha desempeñado como docente de Teoría y Didáctica de la Oralidad, esto se debe a que a los más pequeños “se les enseña y refuerza la lectura en voz alta”, entre otras estrategias que refuerzan la interfaz entre lectura y escritura.
Leer en voz alta, dice, es clave y debería estimularse al menos durante toda la escolarización porque es un factor esencial en todo el desempeño académico. Por eso mismo, el proyecto de innovación que ahora lidera —“Herramienta Automática para la evaluación de la comprensión lectora en niños y niñas en edad inicial”, que en primera etapa cuenta con financiamiento INeS— analiza la capacidad de reestructuración silábica de niños y niñas.
“Es muy importante conocer cuánta capacidad de reestructuración silábica tienen los niños. Nadie ha trabajado con su entramado prosódico, que va desde interpretar las comas como pausas lingüísticas o los signos de interrogación como preguntas. Si un niño pasa una pregunta por respuesta su comprensión va a ser pésima y va a entender otro cuento”, asegura la experta.
Para evitar ese tropiezo en los primeros años de escolarización, dice la experta, es muy importante hacerles leer en voz alta durante toda la enseñanza.
Entrenar a la máquina
Decidida a contribuir con soluciones tangibles, la profesora Céspedes ideó un experimento que busca explorar la relación entre la capacidad de resilabificación en diferentes etapas de la educación básica y la comprensión lectora.
El experimento implica que, en primera instancia, un grupo de personas entre 18 y 35 años lean en voz alta y luego respondan un test de comprensión lectora, mientras expertos en lectura (humanos) evalúan la expresión y fluidez de la lectura de acuerdo a criterios de evaluación preestablecidos. Posteriormente, un algoritmo de machine learning analizará los datos recopilados para determinar la correlación entre la expresión oral y la comprensión escrita.
La doctora en Lingüística destaca la importancia del análisis acústico de este proceso, gracias al que es factible medir la duración de sílabas y pausas, proporcionando indicadores de fluidez lectora. Estos parámetros luego serán incorporados al software, que en la actualidad está en un nivel de logro tecnológico (TLR) 2.
Se espera que, con el progreso del proyecto, se alcance un TLR 4 durante este año. El siguiente paso incluye pruebas en laboratorio, donde se invitará a padres y madres de niños(as) a que los inscriban a participar en una actividad que permitan evaluar su capacidad de lectura en voz alta. La expectativa es que una vez que el nivel de optimización del software alcance un TRL 7 se pueda implementar en situaciones reales fuera del laboratorio.
Gracias a la automatización de procesos mediante inteligencia artificial es posible realizar los análisis acústicos y medir parámetros prosódicos y de resilabificación automáticamente. El mérito de esta automatización posibilita evaluar la comprensión de lectura de forma rápida y efectiva, basándose en evidencia científica.
“Yo pensé —dice la investigadora— Si hubiera una máquina que esto lo hiciera rápido, a la que introdujeras esta información, te diera feedback y además te proporcione una retroalimentación que le sirva al profesor, ¡el tiempo que se gana puede llegar a ser súper productivo! Porque lo que un profesor(a) puede lograr en 45 minutos de clase, si lo hace una máquina en minutos y arroja resultados sobre qué está bajo y qué reforzar, ese profesor(a) puede enfocarse precisamente en esos aspectos y hacer su clase más virtuosa”.
Este innovador enfoque pretende no solo mejorar la comprensión lectora de los estudiantes, sino también aliviar la carga de trabajo de los profesores, quienes podrán dedicar más tiempo a actividades de enseñanza significativa en el aula.
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