Evaluación de las soluciones existentes de IA generativa en la detección de errores del uso de la lengua
Número
Sección
Palabras clave:
Autocorrección, herramientas pedagógicas, IA generativa, retroalimentación, sintaxis
Publicado
Resumen
Este trabajo profundiza en las capacidades de tres herramientas de inteligencia artificial generativa —ChatGPT, Gemini y DeepSeek— para resolver problemas de carácter sintáctico y ofrecer razonamientos gramaticales que justifiquen su solución. La investigación se ha enmarcado dentro del proyecto PALABRIA-CM-UC3M, con un equipo formado por ingenieros y lingüistas. El objetivo principal de la investigación consiste en evaluar el rendimiento general y las respuestas ante dudas, errores y cuestiones de carácter lingüístico de algunas herramientas de IA generativa de uso gratuito y habitual por parte de los estudiantes en el nivel universitario. La metodología se ha basado en el empleo como prompts de 123 preguntas propuestas por Ignacio Bosque en Repaso de sintaxis tradicional: ejercicios de autocomprobación (1994/2004). El porcentaje de acierto ha sido bajo en los tres casos —ChatGPT (11 %), Gemini (20 %) y DeepSeek (22 %). Aunque las respuestas suelen ser muy explicativas, incluyendo siempre una justificación razonada con ejemplos concretos que ilustran la afirmación, el manejo de los términos gramaticales por parte de las herramientas es pobre e incluye errores que no son evidentes por estar disimulados dentro de argumentos extensos y circulares que repiten la misma idea. En este sentido, estas herramientas no son aptas para la resolución de problemas lingüísticos por estudiantes en niveles medios o avanzados.
Agencias de apoyo
- Financiado por la Comunidad de Madrid a través del Convenio-Subvención para el fomento y la promoción de la investigación y la transferencia de tecnología en la Universidad Carlos III de Madrid (PALABRIA-CM-UC3M).
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Derechos de autor 2026 Rafael Fernández Castillejos, Ariana Suárez Hernández
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