Guía docente de Variables Afectivas en el Aprendizaje y Adquisición de Lenguas Modernas: Ansiedad y Motivación (MB4/56/1/28)

Esta materia destacará las aportaciones de las variables afectivas en el aprendizaje de las lenguas modernas, haciendo especial referencia a la ansiedad y a la motivación. Analizará ambos conceptos desde sus orígenes hasta la actualidad y qué ha revelado las investigaciones académicas al respecto, además de hacer hincapié en la importancia en el proceso de adquisición y enseñanza de una L2. Igualmente, en esta materia se planteará una clasificación de aquellos fenómenos afectivo-emocionales que permiten al profesorado detectar estados ansiógenos en los estudiantes, así como qué actuaciones docentes deben evitarse en el aula de L2 para favorecer la motivación, así como evitar situaciones de altos niveles de ansiedad. La inteligencia artificial y su uso y aplicación en el aula de lenguas modernas se incorpora al contenido de esta asignatura.
 

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación:

https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

El alumno sabrá/comprenderá:

• Distinguir entre los tipos de ansiedad y motivación, además de reforzar su conocimiento de la inteligencia artificial y su uso correcto en la docencia.
• Desarrollar la capacidad crítica y valorativa ante trabajos de investigación.
• Mejorar la competencia lectora y la actitud crítica general.

El alumno será capaz de:

• Conocer la importancia de las variables afectivas en la enseñanza y aprendizaje de las lenguas modernas.
• Conocer qué tipo de actividades deben evitarse en el contexto del aula para aminorar la ansiedad y aumentar la motivación.
• Conocer qué tipo de actividades deben incluirse en el aula para la práctica de las diversas destrezas lingüísticas.
• Desarrollar la capacidad crítica y valorativa ante artículos de investigación y establecer discrepancias o similitudes con otras investigaciones.
• Seleccionar y emplear herramientas basadas en inteligencia artificial para su aplicación en el aula y, así, aminorar la ansiedad e incrementar la motivación.
• Seleccionar y emplear herramientas basadas en inteligencia artificial para reforzar las destrezas lingüísticas atendiendo al nivel lingüístico.

1. LA ANSIEDAD EN LENGUAS MODERNAS

1. Orígenes de las investigaciones sobre la ansiedad
2. Concepto de ansiedad
3. Tipos de ansiedad tales como la ansiedad generalizada (trait anxiety), ansiedad específica (state anxiety), la ansiedad que surge en una situación concreta (situation specific anxiety)
4. Los exponentes psicofisiológicos de la ansiedad y las consecuencias en la clase de idiomas,
5. La ansiedad facilitadora y la ansiedad debilitadora y su impacto en lenguas modernas,
6. Las manifestaciones cognitivas de la ansiedad en lenguas modernas
7. Los componentes que originan estados de ansiedad en una L2 (la aprensión comunicativa, el temor a una evaluación negativa y la ansiedad ante los exámenes orales)
8. Las muestras físicas y de comportamiento social (evitación general, acciones físicas, síntomas físicos y otras señales dependientes de la cultura) y sus síntomas exógenos

2. LA MOTIVACIÓN EN LENGUAS MODERNAS

1. Motivación intrínseca y extrínseca
2. Motivación orientadora e instrumental
3. Factores exógenos y endógenos de la motivación
4. Variables individuales, socio-estructurales, socio-educativas y psico-sociales de la motivación
5. Tipos de actividades que debilitan la motivación en el aula

3. LA INTEGRACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA Y LOS CHATBOTS EN EL APRENDIZAJE Y LA ENSEÑANZA DE LENGUAS MODERNAS

1. Grandes modelos de lenguaje (LLM)
2. Desarrollo de los LLM
3. Beneficios y retos del uso de la IA en el aprendizaje de idiomas
4. La IA en el aprendizaje de idiomas: ejemplos prácticos
5. Los chatbots
6. Chatbots específicos de expresión oral
7. Herramientas de IA para presentación de contenidos
8. Herramientas de IA para corrección
9. IA para la creación de imágenes y vídeo 
10. IA para la creación de contenido educativo
11. Agregador de IAs

El alumnado debatirá en clase sobre investigaciones que han abordado el estudio de las variables afectivas, con el objetivo de aprender a extraer el contenido fundamental de un artículo científico y cómo exponerlo en el aula.

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. Base de datos ERIC: https://eric.ed.gov/

. Biblioteca de la Universidad de Granada: https://biblioteca.ugr.es/

Para la convocatoria ordinaria se tendrán en cuenta dos pruebas:

(i) un cuestionario que comprenderá los dos primeros bloques de la asignatura, esto es, la ansiedad y la motivación. Este cuestionario computará el 50% de la nota, y

(ii) un proyecto sobre inteligencia artificial aplicada a la enseñanza de lenguas modernas. Este trabajo computará el 50% de la nota.

Para la convocatoria extraordinaria habrá una única prueba final (100%) que consistirá en un cuestionario con los tres bloques de la asignatura, esto es, ansiedad, motivación e inteligencia artificial aplicada al aprendizaje y a la enseñanza de lenguas modernas.

• El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas. Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación, si esta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.
• La evaluación en tal caso consistirá en: un solo examen que comprenderá un cuestionario de los tres bloques de la asignatura (ansiedad, motivación e inteligencia artificial aplicada al aprendizaje y a la enseñanza de lenguas modernas) y que computará el 100% de la nota.