PARÁMETROS DE LA COMPRENSIÓN LECTORA: Índices, umbrales y adaptación textual
Facultad Educación
Investigador: Investigadores 1. Diana Cembreros Castaño (IP) 2. Álvaro Moraleda Ruano 3. Marta Larragueta Arribas 4. Natalia Lara Nieto-Márquez 5. Araceli Hernández López
Descripción de la innovación
Este proyecto investiga cómo hacer que los textos sean más comprensibles para diferentes lectores, especialmente niños de 3 a 12 años. El estudio analiza qué hace que un texto sea fácil o difícil de entender, considerando aspectos como la longitud de las frases, el vocabulario utilizado y la complejidad de las estructuras gramaticales. La investigación se desarrolló en tres partes: primero, se estudiaron los métodos existentes para medir la facilidad de lectura de un texto; segundo, se evaluó cómo la inteligencia artificial generativa puede ayudar a adaptar textos para distintas edades; y tercero, se analizaron las herramientas digitales disponibles para medir y mejorar la legibilidad de textos. El resultado principal del proyecto es un marco de referencia que permite desarrollar aplicaciones y soluciones personalizadas para el aprendizaje, capaces de adaptar automáticamente los textos al nivel de cada lector. Esto hace posible que tanto profesores como desarrolladores de software educativo puedan crear herramientas que ayuden a más niños a acceder a materiales de lectura adecuados a su nivel, mejorando así su experiencia de aprendizaje y desarrollo lector.
Antecedentes
Los resultados surgen de un extenso análisis de los parámetros que determinan la legibilidad y comprensión lectora en textos para diferentes edades. El estudio evaluó índices de legibilidad validados tanto en inglés como en español, analizó umbrales de comprensión según el tamaño del vocabulario, y examinó el impacto de la familiaridad y frecuencia de las palabras. Además, se realizaron pruebas exhaustivas con inteligencia artificial para evaluar su capacidad en la adaptación de textos, y se analizaron diversas herramientas y plataformas disponibles para el análisis de legibilidad y transformación de textos, identificando sus fortalezas y limitaciones.
Impacto Económico y Social
La innovación permite desarrollar herramientas educativas digitales que adaptan automáticamente textos al nivel de cada lector. Esto impacta en el sector EdTech al facilitar la creación de apps personalizadas de aprendizaje, y en el ámbito social al mejorar la accesibilidad educativa y la inclusión de estudiantes con diferentes niveles de comprensión lectora.
Colectivos de interés: Empresas y Instituciones sin ánimo de lucro
CNAE a 2 dígitos: 85 - Educación
Comunidad Autónoma: Comunidad de Madrid
Rama: Ingeniería y Arquitectura
Año: 2024
Enlace web: www.smileandlearn.com/proyectos-de-investigacion