Adaptación de materiales para la comprensión auditiva mediante inteligencia artificial generativa
Palabras clave:
inteligencia artificial, lengua extranjera, tecnología educativa, educación superior, estudiantes universitariosResumen
La comprensión auditiva ha sido tradicionalmente una de las destrezas menos atendidas en la enseñanza del español como lengua extranjera, en parte debido a la brecha existente entre los materiales de manual, altamente controlados, pero poco auténticos, y los materiales auténticos no adaptados, que suelen generar una elevada sobrecarga cognitiva. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo analizar el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para la creación de materiales auditivos adaptados a las necesidades del alumnado de español como lengua extranjera (ELE). Desde un enfoque aplicado y de carácter cualitativo, se describió un procedimiento sistemático para la selección de materiales de base auténtica, su adaptación lingüística y la posterior generación de audios mediante modelos de lenguaje y herramientas de conversión texto-a-voz. El análisis se centró en el control de variables clave para la comprensión auditiva —como el léxico, la complejidad sintáctica, la velocidad de habla y la claridad prosódica— con el fin de facilitar un input comprensible próximo al nivel i+1. Los resultados mostraron que los materiales generados permitieron reducir la carga cognitiva asociada a los audios auténticos no adaptados, manteniendo al mismo tiempo un grado funcional de autenticidad y coherencia curricular. Se concluyó que la Inteligencia Artificial Generativa puede constituir una estrategia complementaria eficaz para la enseñanza de la comprensión auditiva en ELE, siempre que su uso se integre de forma crítica, guiada por criterios pedagógicos explícitos y mediada por la competencia docente.
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Citas
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