%0 Journal Article 
%A Pérez Paredes, Pascual
%A Sánchez Tornel, María
%A Alcaraz Calero, José M.
%T The role of corpus linguistics in developing innovation in data-driven language learning
%D 2011
%U http://hdl.handle.net/10317/2209
%X [SPA]El data-driven learning o aprendizaje basado en datos se caracteriza por el uso de bases de datos de lengua en uso que
los alumnos analizan para identificar patrones de uso. El aprendizaje a partir de datos encaja a la perfección dentro de
los nuevos paradigmas de enseñanza y se ajusta a lo que se conoce como aprendizaje en el S.XXI o aprendizaje para la
vida. En este nuevo escenario docentes y discentes deben adoptar nuevos roles. Los alumnos deben hacerse
responsables de su propio aprendizaje y deben actuar como agentes activos en el proceso de aprendizaje y no como
meros receptores de información. Por su parte, los profesores se convierten en guías o en facilitadores del proceso. Al
hacer a los alumnos comportarse como investigadores, el aprendizaje a partir de datos es, por lo tanto, un ejemplo
representativo de aprendizaje centrado en el alumno. Además, este enfoque promueve el aprendizaje inductivo, ya que
el análisis de datos, la formulación de hipótesis y la extracción de conclusiones son los tres pilares en los que éste se
sustenta. A pesar de los beneficios derivados de esta metodología de trabajo basada en corpus lingüísticos, sus
aplicaciones en el aula se han basado tradicionalmente en la transferencia directa de los métodos y las herramientas que
se usan para el análisis de la lengua en el ámbito investigador, lo que causa problemas para la implantación y expansión
de esta metodología en contextos educativos.
El tipo de aprendizaje basado en datos que proponemos en este trabajo está basado en un enfoque novedoso en lo
concerniente al modo en el que los datos lingüísticos son tratados por los investigadores/profesores y por los alumnos.
El uso de un nuevo modelo que favorezca una transformación de datos en información significativa para los alumnos es
la clave de nuestra forma de abordar la innovación educativa en el aprendizaje de lenguas. Los proyectos europeos,
SACODEYL y Corpora for Content and Language Integrated Learning, son buena muestra de experiencias de
innovación en el campo del aprendizaje para la vida. [ENG]Data Driven (language) Learning (DDL) is characterized by the use of language data in the language learning classroom
so that students can analyse language and identify patterns of use. DDL fits well with contemporary learning paradigms
and with the so-called 21st C learning or lifelong learning, which implies a new attitude on the part of students and
teachers. In this new scenario, students need to take responsibility over their own learning and become active learners,
and not mere recipients of information. Teachers turn themselves into guides and facilitators of the learning process. In
making students work as researchers, DDL is therefore a representative example of learner-centred teaching. Moreover,
this approach fosters inductive learning, as the process of analyzing data, formulating hypotheses and deriving
conclusions is at the heart of this approach. However, classroom applications of traditional corpus linguistics have
relied on heavy linguistic research paradigms, which according to different authors has problematized the use of this
methodology.
In the context of our proposal, the data-driven culture that we want to foster is based on a totally new approach to the
way in which language data are treated by researchers/teachers and learners. The use of a new data model which
favours a more rapid transformation into information which is meaningful to learners is at the hub of our approach to
innovation. Two European projects, SACODEYL and Corpora for Content Language Integrated Learning are examples
of innovation in the field of lifelong learning.
%K Language learning and teaching
%K Content
%K Implementation
%K Innovation
%K Learning
%K Distance learning
%K Research
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN