AI Approach to Abstraction Process in Chilean Students of English as a Foreign Language

Ruete, D. David. Aravena-Gaete, Margarita. Lepe, Scarlette. Aragú, Edgardo. Cid, Carlos. López-Lira, Pilar. and Maidana, Jean Paul.

Abstract

Este artículo explora el proceso de abstracción en estudiantes chilenos que estudian inglés como lengua extranjera. El desarrollo de habilidades de orden superior, incluyendo el pensamiento crítico y la abstracción, es un objetivo fundamental en la educación. La abstracción, la capacidad de identificar patrones y utilizar la información de manera efectiva, juega un papel crucial en este proceso. El estudio examina la correlación entre el aprendizaje de una segunda lengua y el desarrollo de habilidades cognitivas, enfatizando la importancia de la enseñanza del inglés. También profundiza en el impacto de factores demográficos como el género, la edad, el tipo de escuela y la educación de los padres en las habilidades de abstracción de los estudiantes. Los resultados del análisis descriptivo revelan que los estudiantes generalmente se desempeñan mejor en perspectiva que en abstracción. Las estudiantes y las personas mayores demuestran mayores niveles de abstracción, y los estudiantes de escuelas privadas exhiben un desempeño superior. Los estudiantes universitarios de primera generación tienden a estar rezagados con respecto a sus compañeros. El análisis de clasificación resalta la importancia de usar redes neuronales sobre K-vecinos más cercanos, especialmente redes neuronales profundas, para la predicción. En conclusión, estudiar inglés como lengua extranjera puede mejorar significativamente las habilidades cognitivas y el pensamiento crítico. La aplicación de técnicas de aprendizaje automático mejora la clasificación de la abstracción. Estos hallazgos tienen implicaciones de gran alcance para la mejora de los programas educativos y la promoción del desarrollo de habilidades de abstracción en los estudiantes de inglés como lengua extranjera.

Más información

Título de la Revista: FORMALIZING NATURAL LANGUAGES: APPLICATIONS TO NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND DIGITAL HUMANITIES, NOOJ 2022
Volumen: 2789
Editorial: CHAM
Fecha de publicación: 2026
Página de inicio: 534
Página final: 548
Idioma: español
URL: http://dx.doi.org/ 10.1007/978-3-032-16758-3_40
Notas: Scopus