Integrazione di eye tracking, corpora e metodologie computazionali per la creazione di risorse finalizzate all'apprendimento di una seconda lingua
PRIN: PROGETTI DI RICERCA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE – Bando 2017 Prot. 20178XXKFY
Importo complessivo del progetto: € 657.00
Entità del contributo complessivo assegnato al progetto: € 557.00
Entità del contributo assegnato all’unità capofila Unistrapg: € 250.40
Entità del contributo assegnato all’unità Uniroma1: € 171.60
Entità del contributo assegnato all’unità Unipg: € 135.000
Decenni di studi basati sull’analisi di corpora hanno permesso di rilevare la centralità della dimensione fraseologica nell’uso e nell’apprendimento della lingua. Quest’area rimane tuttavia ancora da esplorare nel dettaglio. La fraseologia è misurata ancora oggi con strumenti semplici, basati per lo più su due nozioni, che non rendono conto della sua complessità: la diversità, lo spettro delle unità fraseologiche usate in un testo; la sofisticatezza, la proprietà di usare unità fraseologiche poco comuni.
Il progetto si propone di portare un contributo innovativo attraverso due azioni:
- definire una misura di complessità fraseologica combinando i risultati di un’analisi corpus-based e computazionale con quelli derivati da esperimenti tramite eye tracker;
- integrare i risultati dell’analisi della complessità fraseologica nei campi della costruzione di sillabi e test per l’italiano L2
Al termine del progetto, sarà possibile caratterizzare diversi livelli di competenza in termini di complessità fraseologica, colmando così una lacuna nel campo della ricerca sull'apprendimento di una L2. Sarà infatti possibile definire una serie di linee guida per la valutazione e il testing della competenza fraseologica alla luce dei livelli QCER (Quadro comune europeo di riferimento per la conoscenza delle lingue).
Decades of corpus-based analyses of language production have revealed the centrality of the phraseological dimension in both native and non-native language usage. However, this dimension of linguistic complexity has not received the same attention as the lexical or syntactic ones.
Existing measures are still too simple to account for the complexity of the phraseological dimension of language and are basically constructed on the two notions of diversity, the range of phraseological units used in a text, and sophistication, the property of using uncommon phraseological units.
As a result, the aim of this project is twofold:
- to define a measure of phraseological complexity through the combination of offline (corpora and Natural Language Processing techniques) and online (eye tracker) data and provide a computational validation of the measure
- to integrate the results of the phraseological complexity analysis into the fields of Italian L2 syllabus and test desig
By the end of the project, we will be able to characterize different proficiency levels in terms of phraseological complexity, thus filling in a crucial gap in second language acquisition research and providing best practices for assessing and testing phraseological competence in light of the CEFR levels.