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Análisis en profundidad de la red BiDAF, un modelo jerárquico para comprensión automática que logró resultados de vanguardia en SQuAD y CNN/DailyMail.

Un estudio de caso que analiza cómo estudiantes secundarios de Inglés como Lengua Extranjera (ILE) usan y aprenden ingeniería de prompts con ChatGPT para completar tareas de escritura, destacando trayectorias distintas e implicaciones educativas.

Análisis de técnicas de aprendizaje profundo, incluyendo BERT y transferencia de aprendizaje, para la clasificación de emociones en textos cortos en inglés, presentando el conjunto de datos SmallEnglishEmotions.

EDEN es un chatbot de IA empático para el aprendizaje de inglés que proporciona retroalimentación adaptativa para mejorar la perseverancia estudiantil y el apoyo afectivo percibido mediante sistemas de diálogo personalizado.

Investigación sobre EDEN, un chatbot de IA empático para aprender inglés que proporciona retroalimentación gramatical y respuestas empáticas adaptativas para mejorar la perseverancia y resultados de aprendizaje de los estudiantes.

Análisis exhaustivo de MPSA-DenseNet, un novedoso modelo de aprendizaje profundo que combina aprendizaje multitarea y mecanismos de atención para clasificación de acentos ingleses con alta precisión.

Análisis del papel de Google Classroom en ELT, examinando su impacto en el aprendizaje combinado, la participación estudiantil y el cambio de una educación centrada en el docente a una facilitada por la tecnología.

Análisis de las dificultades de vocabulario para aprendices de inglés y desarrollo de diccionarios complejos gramaticalizados rumano-inglés usando enfoques TIC en lingüística aplicada.

Investigación sobre transferencia de aprendizaje desde modelos de lenguaje preentrenados en inglés hacia el inglés malasio, mejorando el Reconocimiento de Entidades Nombradas y la Extracción de Relaciones en entornos con pocos recursos.

Estudio que examina las relaciones entre estrategias de lectura metacognitivas, motivación lectora y comprensión lectora en estudiantes universitarios saudíes de inglés como lengua extranjera.

Análisis crítico de los modelos de lenguaje neuronales como modelos cognitivos para la adquisición del lenguaje, destacando las limitaciones de los benchmarks y abogando por conjuntos de datos evaluados por humanos.

Modelo de red neuronal con codificador dual que genera explicaciones para palabras y frases de inglés no estándar utilizando contexto de datos de redes sociales.

Un análisis exhaustivo de 700 millones de palabras de mensajes de Facebook revela cómo el lenguaje se correlaciona con la personalidad, el género y la edad mediante técnicas basadas en datos y de vocabulario abierto.

Prototipo de sistema robótico humanoide que utiliza redes LSTM para generar texto y asistir a estudiantes autónomos de inglés, mostrando mejora gramatical en resultados experimentales.

Investigación sobre la aplicación de la teoría de esquemas para mejorar la comprensión auditiva del IELTS mediante enfoques de lingüística cognitiva, etapas de adquisición del lenguaje y metodologías de enseñanza prácticas.

Investigación sobre transferencia lingüística en adquisición de segundas lenguas usando modelos BERT y datos de habla dirigida a niños de 5 lenguas tipológicamente diversas.

Investigación sobre la motivación de estudiantes tailandeses en el aprendizaje de inglés y estrategias docentes basadas en la Teoría de la Autodeterminación, con hallazgos sobre enfoques de apoyo a la autonomía versus controladores.

Análisis exhaustivo de juegos educativos y sistemas de tutoría inteligente en el aprendizaje del chino desde 2017-2022, examinando efectividad, motivación estudiantil y futuras direcciones de investigación.

Análisis exhaustivo de juegos educativos y sistemas de tutoría inteligente en la adquisición del chino, examinando efectividad, motivación y futuras direcciones de investigación.

Estudio sobre la combinación de aprendizaje basado en modelos y dirigido por datos para la adquisición de gramáticas basadas en unificación usando el Corpus de Inglés Hablado, demostrando una mayor plausibilidad en el análisis sintáctico.