Big data para la investigación lingüística y la educación bilingüe
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Author
González Fernández, Adela
Maroto Conde, Álvaro
Publisher
Universidad de Córdoba, UCOPressDate
2017Subject
Big DataÁreas temáticas
Enseñanza bilingüe
Educación
Topics
Bilingual education
Education
METS:
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La utilización de big data en el mundo de la ciencia y de la empresa está dando como resultado grandes beneficios no solo económicos, sino también en lo relacionado con la producción del conocimiento y en la calidad de este.
Sin embargo, a pesar de las reconocidas virtudes de esta metodología, pocos intentos ha habido de aplicarla al ámbito educativo y, menos aún, en el campo de las lenguas y de la enseñanza bilingüe.
En esta investigación nos proponemos estudiar cuál es el grado de interés de los usuarios de Twitter en distintas áreas temáticas para conocer así los gustos y las inclinaciones de los potenciales alumnos de la clase bilingüe español-inglés y conseguir un mayor acercamiento a ellos.
Para ello, hemos utilizado una herramienta de autor que, mediante la introducción de distintos parámetros, realiza una búsqueda sobre Twitter y nos devuelve la información procesada y lista para su posterior análisis.
De esta manera, conoceremos qué interés tiene cada país en las distintas áreas estudiadas para poder diseñar planes de estudio, materiales curriculares y proyectos docentes más personalizados, con la intención de que las clases de idiomas les resulten más interesantes y útiles. Using big data in the scientific field and also in the business sector is undoubtedly resulting in many benefits, not only economic, but also related with knowledge and science.
However, in spite of the acknowledged advantages of this new methodology, it is not still being used in education nor in bilingual lessons.
In this project, we aim to know the degree of interest of Twitter users in some different topics to understand their tastes and interests as potential students of a bilingual Spanish-English class.
In order to do this, we have used authoring system that makes a search through Twitter by adding some preestablished parameters, such as geographic area, language, topic and date.
This way, we can learn the attitude of users towards the studied topics in order to design more effective and personalized curricula, with the intention of achieving more success in language lessons.