Hacia una Interacción EfectivaModelo de Evaluación de Chatbots en el aprendizaje de Idiomas

Zusammenfassung

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando múltiples sectores educativos, incluido el aprendizaje de idiomas (Chen et al 2022). Los chatbots y más específicamente los agentes conversacionales inteligentes se están empleando como tutores virtuales para el aprendizaje de idiomas, ya que utilizan algoritmos avanzados para simular conversaciones humanas, proporcionando a los estudiantes interacciones istantáneas y personalizadas (Huang et al. 2022). Gracias a la retroalimentación inmediata y la adaptabilidad a las necesidades individuales, estos chatbots ofrecen numerosas oportunidades para practicar y mejorar las habilidades lingüísticas en un entorno controlado (Kohnke 2023). Sin embargo, a pesar de los avances en la interacción entre chatbots y humanos, aún no existe un modelo estándar para evaluar la satisfacción del alumnado, lo cual limita el desarrollo y la optimización de estas interacciones digitales. Por ello, el modelo CHISM (Chatbot-Human Interaction Satisfaction Model) se ha creado para analizar la comunicación chatbot-humano en un entorno educativo, centrándose en tres dimensiones: la experiencia lingüística (LEX), la experiencia del diseño (DEX) y la experiencia del usuario (UEX). Estas tres dimensiones están conformadas por diferentes elementos de análisis de la interacción chatbot-humano, por ejemplo el intervalo de respuesta, la riqueza léxica y la complejidad gramatical. Para validar el modelo CHISM, se realizó una investigación basada en un muestreo de conveniencia con 237 estudiantes universitarios de España (n=155) y la República Checa (n=82). El alumnado participante interactuó con tres agentes conversacionales inteligentes durante un mes de manera autónoma, examinando al mismo tiempo los distintos elementos incluidos en el modelo CHISM. En esta investigación basada en un modelo mixto, los datos cuantitativos y cualitativos obtenidos fueron analizados mediante SPSS y QDA Miner Lite respectivamente. Aunque los resultados indicaron una percepción positiva hacia los chatbots, se identificaron algunas áreas de mejora relacionadas con las tecnologías del habla (R&S) y la comprensión pragmática y cierta preocupación debida a la privacidad y la seguridad de los datos personales. Estos resultados implican la necesidad de incorporar aspectos pragmalingüísticos y de personalización del diseño en la creación de chatbots para optimizar su integración en la enseñanza de idiomas.