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Fichas de asignaturas 2014-15


NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA LENGUA INGLESA

Asignaturas
 

  Código Nombre    
Asignatura 20517064 NUEVAS TECNOLOGÍAS APLICADAS A LA LENGUA INGLESA Créditos Teóricos 4
Título 20517 GRADO EN ESTUDIOS INGLESES Créditos Prácticos 2
Curso   4 Tipo Optativa
Créd. ECTS   6    
Departamento C115 FILOLOGIA FRANCESA E INGLESA    

 

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Requisitos previos

Conocimiento de la lengua inglesa.

 

Recomendaciones

Manifestar interés por el lenguaje en general y, especialmente, por la lengua
inglesa.
Manifestar interés por la lingüística aplicada y por la innovación.
Tener una actitud activa, reflexiva y colaboradora en el desarrollo de la
dinámica docente teórico-práctica de la asignatura.

 

Profesorado

Nombre Apellido 1 Apellido 2 C.C.E. Coordinador  
MARIA ANGELES ZARCO TEJADA Profesor Titular Universidad S

 

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Identificador Competencia Tipo
B2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. GENERAL
B3 Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética. GENERAL
B5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía. GENERAL
E07 Conocer la dimensión global del inglés. ESPECÍFICA
E30 Ser capaz de utilizar y aprovechar recursos telemáticos. ESPECÍFICA
E39 Ser capaz de desarrollar estrategias de comunicación. ESPECÍFICA
G04 Ser capaz de manejar las Nuevas Tecnologías de la Información y de la Comunicación como herramienta de aprendizaje, investigación y difusión. GENERAL
G09 Ser capaz de resolver problemas y tomar decisiones con espíritu crítico y auto-crítico. GENERAL
G10 Ser capaz de generar propuestas e ideas innovadoras y competitivas en la investigación y en la actividad profesional plasmándolas en proyectos, y de adaptarse a nuevas situaciones. GENERAL

 

Resultados Aprendizaje

Identificador Resultado
R1 Conocer los sistemas de traducción automática más representativos.
R3 Conocimiento y participación práctica en proyectos de procesamiento del lenguaje natural.
R2 Ser capaz de aplicar los conocimientos teóricos adquiridos sobre el procesamiento del lenguaje natural a modelos computacionales en el aula.
R4 Uso de herramientas automáticas para la descripción de la lengua inglesa.

 

Actividades formativas

Actividad Detalle Horas Grupo Competencias a desarrollar
01. Teoría
32
02. Prácticas, seminarios y problemas
- Aplicación práctica de los conocimientos
adquiridos en las clases teóricas.
16 E30 G04 G09
10. Actividades formativas no presenciales
Estudio de los contenidos y aplicación a los
ejercicios de clase.
62 Grande B2 B3 B5
12. Actividades de evaluación
Exámenes, ejercicios de clase y del aula virtual.
10 Grande
13. Otras actividades
Actividades del Aula Virtual de la asignatura:
lecturas, video conferencias y ejercicios;

Actividades dirigidas aplicadas a textos
clasificados según el Common European Framework
of Reference for Languages (CEFRL): ENG-CORPUS.

Trabajo de biblioteca.
30 Grande E07 E30 G04 G10

 

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Adecuación de las respuestas de los alumnos a los contenidos, metodología y
teorías explicadas.
Coherencia, organización y precisión en la exposición de los contenidos.
Relevancia y justificación en la aproximación crítica a los modelos estudiados.

 

Procedimiento de Evaluación

Tarea/Actividades Medios, Técnicas e Instrumentos Evaluador/es Competencias a evaluar
Comprobación de la asimilación de los conocimientos adquiridos por el alumno. Examen final escrito.
  • Profesor/a
B2 B5 G09
Ejercicios prácticos en clase. Participación en clase para resolver los ejercicios prácticos programados.
  • Profesor/a
B2 B3 B5 G09
Informe final de actividades del Aula Virtual. Ejercicios del Aula Virtual.
  • Profesor/a
E30 G04 G09 G10
Participación en el desarrollo del proyecto de innovación ENG-CORPUS. Codificación del lexicón.
  • Profesor/a
E30 G04 G09 G10

 

Procedimiento de calificación

1)Examen teórico-práctico al final del semestre: 70%
2)Seguimiento de las AADD y de las prácticas de clase:30%

Es obligatorio obtener al menos el 50% de la nota máxima en el examen final y en
las actividades dirigidas para proceder a aplicar los porcentajes.

NOTA ACLARATORIA: Los alumnos REPETIDORES de la asignatura y/o alumnos ERASMUS o
similares que no hayan cursado la asignatura y por tanto realizado las
actividades no presenciales del Campus Virtual y presenciales en aula (controles
regulares,tests ...) durante el curso académico deberán superar este 30% mediante
EXAMEN o prueba escrita adicional.

 

Descripcion de los Contenidos

Contenido Competencias relacionadas Resultados de aprendizaje relacionados
            
        
            1.  Computational linguistics: definition and origin.
2.  Syntactic Processing.
2.1  Grammars.
2.2  Basic parsing techniques.
2.3  Features and augmented grammars.
2.4  Deterministic parsing.
3.      Semantic Interpretation.
3.1  Selectional restrictions and case relations.
3.2  Semantic networks.
        
B2 B3 B5 E39 G09 G10 R2 R4
            4.  Machine Translation.
4.1  Introduction and history.
4.2  Basic strategies.
4.3  Machine translation systems.
        
B2 B3 B5 G04 G09 R1
            5. ENG-CORPUS: A computational project.
        
E30 E39 G04 G09 G10 R3
            6.      Natural Language Toolkit (NLTK)
6.1     Description
6.2     Applications
        
E30 E39 G04 G09 G10 R2 R4

 

Bibliografía

Bibliografía Básica

Allen, J. (1994) Natural Language Understanding. Addison Wesley.

Hutchins, W.J. & Somers, H.L. (1992) An introduction to machine translation,London: Academic Press.

Mitkov, R. (2005) The Oxford Handbook of Computational Linguistics. Oxford, UK: Oxford University Press.

 

Bibliografía Específica

McEnery, A.M. (1992) Computational Linguistics: a handbook & toolbox for natural language processing, Wilmslow, UK: Sigma Press.

McEnery, T., Xiao, R., Tono, Y. (2006) Corpus-Based Language Studies. Routledge.

Nirenburg, S., H. Somers & Y. Wilks (eds.) (2003) Readings in Machine Translation, Cambridge, Mass.: MIT Press.

Somers, H.L. (ed.) (2003) Computers and Translation. A translator's guide, Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.


 

Bibliografía Ampliación

Arnold, D., L. Balkan, R. Lee Humphreys, S. Meijer & L. Sadler (1994) Machine Translation: An Introductory Guide, Manchester: NCC Blackwell.

Bouillon, P., Busa, F. (2008) The Language of Word Meaning. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

  Huang, C., Calzolari, N., Gangemi, A., Lenci, A. (2010) Ontology and the lexicon: A Natural Language processing Perspective. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Somers, H.L. (1987) Valency and case in computational linguistics, Edinburgh:Edinburgh University Press.

Walker, D., Zampolli, A., Calzolari, N. (1995) Automating the lexicon. Oxford, UK: Clarendon Press.

 

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.