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Este proyecto, caracterizado por su interdisciplinariedad y su carácter integrador y tecnológico, pretende introducir un cambio metodológico en el aula de inglés con fines específicos. Los destinatarios del proyecto son, en concreto, estudiantes que cursan asignaturas de inglés específico en titulaciones adscritas al ámbito de ciencias de la salud (Enfermería, Fisioterapia, Terapia Ocupacional, Odontología, Podología y Psicología). Los beneficiarios son, por tanto, un elevado número de alumnos para los que la lengua inglesa puede suponer un valor añadido en su futuro profesional. La innovación del proyecto radica fundamentalmente en la aplicación de una metodología de aprendizaje basado en corpus (data-driven learning - DDL) con la intención de mejorar la enseñanza de inglés específico biosanitario y promover el aprendizaje inductivo y la autonomía de de aprendizaje de los estudiantes, entre otros objetivos. Para ello, se implementa un software específico de análisis de corpus denominado AntConc (versión 3.5.2.) que permite poner en práctica herramientas computacionales básicas (word list, collocates, concordances, clusters) para la observación y la explotación de un inglés especializado inserto en un contexto de uso real. Esta metodología, que permite al alumno hallar sus propios resultados y lo hace responsable de su aprendizaje, facilita el estudio de terminología especializada y de combinaciones léxicas frecuentes típicas de un campo del saber. La metodología diseñada contempla tres fases bien diferenciadas en las que los estudiantes compilan su propio corpus especializado en inglés (pre-análisis o fase de compilación), lo explotan poniendo en práctica diversas herramientas computacionales (análisis o fase de explotación) y aplican los resultados obtenidos para elaborar un glosario especializado y grabar un vídeo-resumen que contenga una conversación prototípica de uso de los términos seleccionados (post-análisis o fase de aplicación).
Idiomas
Corpus electrónico, Corpus electrónico, data-driven learning, ESP, Ciencias de la Salud, Data-driven learning, ESP, Ciencias de la salud
Corpus electrónico, Corpus electrónico, data-driven learning, ESP, Ciencias de la Salud, Data-driven learning, ESP, Ciencias de la salud
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