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Teomiro García, Ismael Iván

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Teomiro García
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Ismael Iván
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2020 - 20222
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    Una aproximación contrastivo-competencial a la enseñanza de segundas lenguas
    (Universidad de León, 2022-12-26) Teomiro García, Ismael Iván; Estebas Vilaplana, Eva
    En este trabajo proponemos una aproximación contrastiva a la enseñanza de segundas lenguas (L2) que vaya de las competencias en la lengua materna (L1) a las estrategias lingüísticas para alcanzar dichas competencias en la L2. Definimos una metodología dividida en cuatro fases y que parte del conocimiento que los estudiantes tienen de su L1, proponiendo su uso como andamiaje en el proceso de enseñanza de las estrategias en la L2. Finalmente, mostramos cómo se puede utilizar esta metodología en la enseñanza de la entonación de predicados téticos y del uso de la pasiva perifrástica en inglés como L2.
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    The Representation of the Temporal Properties of Linguistic Utterances through a Mathematical Model
    (Asociación Española de Estudios Anglo-Norteamericanos. AEDEAN, 2020-12-23) Teomiro García, Ismael Iván; Pérez Cabello de Alba, María Beatriz
    En este artículo usamos un modelo matemático para codificar las propiedades temporales de los enunciados lingüísticos en cualquier lengua por medio de objetos matemáticos—puntos, líneas, segmentos, vectores y versores—y las relaciones que se establecen entre ellos en un espacio cuatridimensional. Estas propiedades temporales son codificadas a través de tres sistemas diferentes: tiempo—pasado, presente y futuro—que ubica el enunciado en una línea temporal, aspecto—perfectividad y progresividad—que configura el punto de vista del hablante, y Aktionsart, que hace referencia a propiedades temporales estructurales de los enunciados, como la telicidad—si el evento tiene un punto final o no—la dinamicidad—si hay cambio o no—y la duración. Este modelo aspira a ser independiente de lenguas particulares de tal forma que permita la codificación de las propiedades temporales de los enunciados en cualquier lengua, lo que lo hace idóneo como interlengua en aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), mejorando significativamente la capacidad de estas aplicaciones de comprender el lenguaje natural en motores de búsqueda, así como en sistemas de traducción automática. Por lo tanto, nuestro objetivo es que este modelo alcance adecuación computacional.