LA COMPETENCIA COMUNICATIVA EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1
Competencia comunicativa en era de la inteligencia artificial: perspectivas para la formación docente en Español-Literatura
Communicative competence in the artificial intelligence era: perspectives for teacher training in Spanish-Literature Programs
Marianela Alvarez Gongora[1]
Miliannys Domínguez Peña[2]
Maria de la Caridad Smith Batson3
Resumen
La enseñanza de la lengua y la literatura es fundamental en la formación integral de los estudiantes de la carrera Español-Literatura, no solo desarrolla habilidades comunicativas, sino también el pensamiento crítico, la creatividad y la apreciación literaria. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como una herramienta pedagógica para fortalecer esas competencias, sin buscar el reemplazo, ella enriquece la enseñanza-aprendizaje de la lengua. Estos conocimientos y habilidades potenciados por la inteligencia artificial, van a contribuir a la formación de futuros profesionales preservadores de la lengua materna como herramienta y expresión de la identidad cultural cubana. La inteligencia artificial puede ayudar a documentar y analizar las distintas variantes dialectales que se presentan en el Español hablado en Cuba. Además, de preservar el legado literario nacional, estos conocimientos fortalecen el amor hacia su profesión y la responsabilidad de ser un eficiente comunicador en la era digital. El resultado de esta formación integral y tecnológicamente contextualizada le va a permitir cumplir con su compromiso social como educador de la sociedad cubana actual. Un futuro docente que domine tanto la enseñanza-aprendizaje de la lengua como las herramientas digitales estará mejor preparado para enseñar, investigar y comunicar, fomentando en sus estudiantes un pensamiento crítico capaz de discernir entre la información valiosa y el ruido, asegurando así la preservación y evolución de nuestra cultura.
Palabras claves: competencias, inteligencia artificial, comunicación, habilidades.
Abstract
The teaching of language and literature is fundamental to the comprehensive education of students in the Spanish-Literature program; it not only develops communication skills but also critical thinking, creativity, and literary appreciation. In this context, artificial intelligence emerges as a pedagogical tool to strengthen these competencies, rather than replacing them, it enriches the teaching and learning of the language. This knowledge and skills, enhanced by artificial intelligence, will contribute to the training of future professionals who preserve the native language as a tool and expression of Cuban cultural identity. Artificial intelligence can help document and analyze the different dialectal variants present in the Spanish spoken in Cuba.
In addition to preserving the national literary legacy, this knowledge strengthens the student’s love for their profession and the responsibility to be an effective communicator in the digital age. The result of this comprehensive and technologically contextualized training will allow you to fulfill your social commitment as an educator of today’s Cuban society. A future teacher who masters both language teaching and learning and digital tools will be better prepared to teach, research, and continue to foster in their students critical thinking skills capable of discerning between valuable information and noise, thus ensuring the preservation and evolution of our culture.
Keywords: competence, artificial intelligence, communication, skills.
Introducción
La licenciatura en Educación Español-Literatura desde su surgimiento ha formado profesionales capaces, dotados de una vasta cultura lingüística y literaria con sólidos valores, conocimientos, habilidades, que promueven un pensamiento crítico que conducen al perfeccionamiento del proceso de enseñanza-aprendizaje. No obstante, los demás desafíos actuales ligados a la digitalización del conocimiento y al apogeo de la utilización de la inteligencia artificial, en particular del procesamiento del lenguaje natural, demandan una mirada a los enfoques tradicionales de la enseñanza de lengua.
En este nuevo contexto del siglo XXI, la competencia comunicativa del docente alcanza una dimensión ampliada que trasciende el dominio lingüístico y literario, para incluir la alfabetización digital que permite entender, usar y crear en el mundo digital, la comprensión crítica de los sistemas automatizados de la generación textual y la reflexión sobre los usos éticos y pedagógicos de la inteligencia artificial.
La asignatura Introducción a los Estudios Lingüísticos tiene como objetivo abarcar los fundamentos teóricos y metodológicos de la lingüística como ciencia. Este contenido es de gran importancia para la formación de este profesional de la educación, por su carácter propedéutico, se establece como un espacio eficaz para articular la formación lingüística tradicional con las nuevas perspectivas derivadas del estudio del lenguaje con un enfoque digital.
Aun cuando existen importantes investigaciones que fomentan el estudio y desarrollo de la competencia comunicativa como máxima aspiración en el proceso formativo se observan deficiencias que atentan contra la formación profesional en la carrera. La experiencia docente en la impartición de la asignatura, y el diagnóstico realizado permitió observar el estado en que se encuentra el uso eficiente del lenguaje y las herramientas digitales como reflejo de la competencia comunicativa en los estudiantes, lo cual constató que existe poco dominio de las clases léxico sintáctico de palabras, y escaso desarrollo de las habilidades lingüísticas en el marco digital.
Teniendo en cuenta los resultados develados durante el diagnóstico se propone un sistema de tareas docentes como solución a la problemática planteada, referida a fortalecer las competencias comunicativas en los estudiantes de la carrera de Español-Literatura a partir de la reflexión sobre los fenómenos lingüísticos en diálogo con la inteligencia artificial.
Desarrollo
Fundamentación teórica de la competencia comunicativa al procesamiento automático del lenguaje
El Marco Europeo Común de Referencia (2001) distingue tres componentes esenciales de la competencia comunicativa: el lingüístico, el sociolingüístico y el pragmático. De igual forma estos componentes se encuentran en correspondencia en los modelos contemporáneos de la inteligencia artificial aplicados al lenguaje, los cuales buscan representar el conocimiento léxico, la contextualización del léxico y la adecuación comunicativa de los enunciados generados.
Según Smith y Morgan, (2024), el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas (MCER) define niveles de competencia lingüística y por su relevancia permite adoptarlos como organizador de planes de estudio para aprendizaje, enseñanza y evaluación. Se convierte en una necesidad en la formación del profesorado; profundiza en conocimientos sobre la didáctica de las lenguas, trae beneficios al alinear el currículo, definir resultados de aprendizaje y niveles de competencia, relacionándolos para facilitar su implementación. El objetivo es develar el enfoque pedagógico orientado a la acción que proporciona el MCER para influir en la formación de profesores, clave para mapear la estructura del currículo, identificar lagunas y adaptar sus principios a este marco, con contenidos, procedimientos y métodos para el desarrollo integrado de conocimientos teóricos y habilidades prácticas y competencias meta en la formación. Se trata de un cambio significativo para una mejorar la formación (Smith 2024).
Por su parte se ha de valorar que la competencia lingüística se relaciona con el alcance y la calidad de los conocimientos que poseen los estudiantes en cuanto al dominio del nivel lexical, fonológico y sintáctico, está estrechamente relacionado con las estrategias utilizadas en el procesamiento del lenguaje natural, para representar las estructuras lingüísticas. Los modelos del lenguaje al utilizar representaciones vectoriales (embeddings) son la base del conocimiento léxico, convierten palabras en vectores en un espacio multidimensional y las arquitecturas de redes neuronales profundas (transformers) permiten a los modelos entender y elaborar un lenguaje en un contexto dado, tratan de imitar, aunque de forma estadística y limitada, los procesos cognitivos humanos de almacenamiento, organización y recuperación del conocimiento léxico.
La formación de profesores prevé que el futuro docente domine la enseñanza-aprendizaje de la lengua, que investigue desde la acción, por lo que la habilidad investigar se constituye en el desarrollo de la coherencia didáctica para preparar, planificar, ejecutar y controlar el proceso para resolver problemas profesionales relacionados con la competencia comunicativa oral y escrita Smith et al., (2024). A la vez, las herramientas digitales propiciarán una mejor preparación para enseñar, investigar y comunicar, fomentando en sus estudiantes un pensamiento crítico, capaz de discernir entre la información valiosa y el ruido, asegurando así la preservación y evolución de la cultura.
De un lado, estas poderosas herramientas computacionales demuestran el acercamiento a algunos aspectos de la cognición humana del lenguaje, pues encuentran patrones estadísticos para procesar tareas, aunque carecen de las concepciones psicológicas que reflejan la capacidad de organización cognitiva, de la experiencia y comprensión humana.
De este modo, mientras el fin de la enseñanza de la lengua se dirige al desarrollo de la competencia comunicativa del estudiante y su formación lingüística que dispone dominar la capacidad de reconocer, emplear y contextualizar unidades léxicas en contextos específicos, la inteligencia artificial tiene como objetivo simular computacionalmente la posibilidad del surgimiento de dichas unidades en contextos específicos. Esta síntesis teórica permite replantearse el papel del docente de la carrera Español-Literatura como puente entre el conocimiento lingüístico y los sistemas automatizados que lo procesan.
Competencia léxica y modelos de representación semántica
Diversos autores, como Quilis (2010), Calzadilla, Domínguez y Valledor (2016), exponen que el léxico radica como centro en la competencia comunicativa. En el campo del procesamiento del lenguaje natural, esta inquietud se revela en la búsqueda y construcción de modelos cada vez más exactos de representación semántica: desde los enfoques basados en coocurrencia, como Word2Vec, hasta los sistemas de aprendizaje profundo que sustentan modelos avanzados de lenguaje, tales como ChatGPT, BERT o Claude. En este contexto, se relaciona directamente la búsqueda por perfeccionar estos modelos para una mejor comprensión semántica del lenguaje cada vez más eficiente y humana.
Calzadilla (2017) refiere que “El léxico disponible son palabras organizadas, que están en nuestro lexicón mental y están disponibles para ser utilizadas cuando las circunstancias comunicativas lo requieran…” (p.12). El aprendizaje del léxico es un proceso paulatino, deductivo y contextual, de forma similar los modelos de inteligencia artificial reconocen relaciones de significado mediante el procesamiento de inmensos volúmenes de datos textuales. Esta similitud plante las posibilidades de nuevas estrategias de enseñanza: el análisis comparativo entre el aprendizaje del léxico y el aprendizaje estadístico de los modelos computacionales, para desarrollar una comprensión más profunda de los mecanismos cognitivos implicados en el uso de la lengua.
De este modo, se concibe que para lograr que el futuro docente de la carrera Español-Literatura se convierta en un comunicador eficiente se requiere, dotarlo de un adecuado dominio del léxico que le permita aplicar los conocimientos adquiridos en su comunicación, en ese sentido, la reflexión sobre las deficiencias semánticas y pragmáticas de la inteligencia artificial permite desarrollar una conciencia metalingüística crítica en los futuros docentes, elementos fundamentales para su desempeño en el encargo social mediados por la tecnología.
Implicaciones didácticas y éticas
Incluir la inteligencia artificial en la formación lingüística no implica sustituir el pensamiento humanista, lejos de ser una amenaza, se convierte en una gran herramienta para potenciar las habilidades críticas y creativas. La inteligencia artificial puede representar un recurso valioso para la enseñanza del Español-Literatura, siempre que su uso se encamine desde una perspectiva ética, crítica y pedagógicamente fundamentada.
Las actividades docentes pueden añadir el análisis comparativo de textos concebidos por humanos y por modelos de lenguaje, la detección de sesgos culturales o lingüísticos en los corpus digitales, o el análisis sobre las consecuencias comunicativas y sociales del discurso automatizado. Al enseñar y practicar esta detección, creamos una tecnología más justa y formamos docentes más conscientes, críticos y respetuosos con la diversidad. Estas experiencias contribuyen al desarrollo de la competencia digital crítica y de la conciencia metalingüística, aspectos fundamentales en la formación del docente contemporáneo.
Los retos de la enseñanza-aprendizaje en Cuba proponen el uso de metodologías como solución para mejorar la competencia comunicativa. Las prácticas actuales, a menudo hacen uso de métodos ineficaces, y sustentan una formación inadecuada, obstaculizando el desarrollo de los alumnos. Se debe hacer hincapié en el compromiso, la exploración, la explicación, la elaboración y la evaluación, de manera que se promueva el aprendizaje activo y se ajusta a principios constructivistas.
A decir de Smith & Linch (2025), al incorporar el enfoque comunicativo para el desarrollo de sus competencias en el microcurrículo organizado, los profesores pueden fomentar un entorno de aprendizaje más dinámico y atractivo, mejorar la motivación de los estudiantes y sus destrezas comunicativas orales y escritas, desde la implementación y beneficios potenciales del uso de estrategias didácticas, para ofrecer con un mejor desarrollo práctico y comunicativo en el aula, y así reforzar el aprendizaje de las microhabilidades comunicativas en correspondencia con niveles de ayuda pedagógico-didáctico-metodológicas que se ofrezcan.
Además, la inteligencia artificial brinda herramientas provechosas para la retroalimentación automática cuando se las visualiza como asistentes de aprendizaje, en el análisis de las clases léxico sintácticas de palabras y la tutoría, que pueden apoyar el proceso de enseñanza-aprendizaje sin suplantar la guía del docente en todo proceso. El desafío de la enseñanza del lenguaje radica en balancear el uso de estas tecnologías con el perfeccionamiento de la creatividad, la sensibilidad literaria y el pensamiento crítico del estudiante.
Para Quilis (2010) “la competencia léxica se manifiesta en la cantidad de palabras en potencia que reconoce un individuo o que puede utilizar en un momento dado; su vocabulario o su actuación léxica es el reflejo del léxico en un enunciado dado” (p.263).
El aprendizaje del léxico es un proceso complejo, por tanto, identificarlo con el mero hecho de aprender el significado de una palabra, que buscamos en el diccionario, es un acercamiento superficial y simplista. Se trata de un proceso largo e interminable, durante el cual el alumno paulatinamente va aprendiendo las diversas acepciones de una palabra o elemento léxico. Dada la importancia del léxico, su compleja naturaleza y la especial dificultad que conlleva su adquisición, se hace imprescindible, además, su enseñanza explícita. (Palapanidi, 2012, p.1)
Al respecto, se considera que el objetivo de la enseñanza de la lengua materna en todos los niveles de enseñanza comprende lograr un correcto desarrollo de las habilidades comunicativas escuchar, leer, hablar y escribir. El desarrollo de estas habilidades propicia una base sólida para la materialización del discurso en la era digital.
Calzadilla (2017), expone que en el proceso de enseñanza-aprendizaje del léxico se debe tener en cuenta:
el diagnóstico se trabaje de manera intencionada;
el proceso se centre en el estudiante;
las actividades sean necesariamente creativas;
la selectividad del texto sea un principio de rigor, seleccionar textos auténticos tanto orales como escritos y trabajar con las unidades léxicas que aparezcan;
el aprendizaje sea desarrollador, donde el estudiante sea capaz de relacionar de manera significativa la nueva unidad léxica con otras ya conocidas;
el estudiante se centre en el aprendizaje de estrategias que le permitan enfrentarse de manera autónoma al vocabulario;
el trabajo con los enfoques semasiológico y onomasiológico se favorezca;
el profesor evalúe la adquisición del léxico, la comprensión (el reconocimiento, el vocabulario pasivo), la producción y la retención (disponibilidad de ese léxico) durante todo el proceso de enseñanza-aprendizaje;
el hablante no aprenda un léxico en abstracto, sino el léxico de su contorno de socialización, insertado en el discurso y localizado en dimensiones concretas de temporalidad, espacialidad y textualidad, entre otras. (p.12).
Se considera que la competencia lingüística consiste “en el dominio del código lingüístico verbal y no verbal e incluye los conocimientos del sistema en relación con las características y reglas formales del lenguaje que afectan al vocabulario, la formación de palabras y frases, la pronunciación, entre otros” (Pinilla, 2014, p. 436). Así, se asume que “la comunicación lingüística implica intercambio de ideas, expresión de sentimientos, entre dos o más personas, en base a un sistema de signos, y también a un conocimiento compartido del contexto sociocultural, de las convenciones que prevalecen en una comunidad” (Bigot, 2017, p. 41).
Lo antes expuesto evidencia que, para lograr que ese docente en formación de la carrera Español-Literatura que aspira convertirse en un comunicador eficiente, necesita adquirir un vasto conocimiento léxico, el cual sea el vehículo para una correcta comunicación. La inteligencia artificial se presenta como un aliado estratégico para potenciar y elevar el proceso enseñanza- aprendizaje y que sea más eficiente. Sin dejar de lado el desarrollo de las habilidades lingüístico-comunicativas que intervienen en el proceso de comunicación que propicia un dominio correcto de la lengua materna, habilidades y competencias que caracterizan el proceso formativo de ese futuro profesional.
Propuesta de sistema de tareas docentes
Se propone un sistema de tareas docentes orientado a fortalecer la competencia comunicativa a partir del análisis sobre los fenómenos lingüísticos en diálogo con la inteligencia artificial. Para la realización de estos ejercicios se pueden emplear diferentes procedimientos para garantizar el logro de los objetivos propuestos. Ponemos a su consideración el trabajo en grupos.
Divida la clase en grupos de tres estudiantes en dependencia de la cantidad de estudiantes que haya en el aula.
Explique la tarea.
El jefe de cada grupo asigna los roles para preguntar, responder y reportar al grupo el resumen de la información obtenida a través de las preguntas y respuestas.
Circule por los grupos para ofrecer ayuda si es necesario y garantizar la participación activa de todos los estudiantes.
Objetivo: Desarrollar la competencia comunicativa de los estudiantes mediante la aplicación y reflexión de los conceptos fundamentales de la lingüística en diálogo con la inteligencia artificial fomentando habilidades de observación, análisis, uso de las tecnologías.
Actividad I: Variaciones lingüísticas y discurso automatizado.
Objetivo: Analizar diferencias pragmáticas, estilísticas y sociolingüísticas en textos de producción humanas y textos creados por modelos de inteligencia artificial.
Medios a utilizar: inteligencia artificial (ChatGPT, BERT, Claude, o Gemini), dispositivos con acceso a la internet, pizarra, voz del profesor.
Acciones
1. Los estudiantes deben ser capaces de identificar y analizar al menos tres diferencias pragmáticas, estilísticas y sociolingüísticas en textos producidos por humanos y la inteligencia artificial.
2. El profesor le presenta a los estudiantes en la pizarra una serie de temas para que produzcan un párrafo narrativo mediante el trabajo en equipo. Esta será la muestra humana.
3. Los estudiantes introducen el párrafo que redactaron en un modelo de inteligencia artificial que deseen (ChatGPT, BERT, Claude, o Gemini) se le orienta a la inteligencia artificial que conciba una respuesta. El resultado será la muestra de la inteligencia artificial.
4. Luego, el profesor le proporciona a los estudiantes una guía de análisis donde van a argumentar los descubrimientos.
Guía para el análisis
- ¿Qué información te brinda el texto?
- ¿Qué funciones del lenguaje predominan?
- Compara el léxico utilizado.
- ¿Qué registro sociolingüístico según el contexto hace uso?
5. El profesor interviene con las siguientes interrogantes y cada equipo comparte su criterio.
¿Qué texto les resulta más legítimo? ¿Por qué?
¿Utilizarías esta herramienta en otros casos?
¿Lograrían identificar un texto proporcionado por la inteligencia artificial, solo con los pasos analizados?
Actividad 2: Signo lingüístico y la comunicación digital.
Objetivo: Identificar al signo lingüístico en contextos digitales mediante el análisis del discurso contemporáneo.
Medios a utilizar: presentación de un PowerPoint, inteligencia artificial (ChatGPT, BERT, Claude, o Gemini), dispositivos con acceso a la internet, pizarra, voz del profesor, redes sociales.
Acciones
1. Los estudiantes identificarán los signos lingüísticos en un contexto digital, donde se observa la compleja transformación de la comunicación en estos nuevos contextos.
2. El profesor proyecta una presentación de un PowerPoint en la que se visualiza ejemplos digitales como (emoji, GIF, memes, iconos) con la siguiente guía de observación:
¿Qué es? (Descripción del signo)
Tipo de signo (icono, indicio, símbolo)
¿Por qué pertenece a esa clasificación? ¿Cuál es el significante y significado?
3. Luego, cada grupo comparte un ejemplo y el profesor intervendrá con las siguientes interrogantes:
¿Qué unidades no lingüísticas se articulan al signo en contextos digitales?
¿Por qué es importante entender cómo funcionan los signos?
¿Cómo afecta la instantaneidad digital a la asociación consolidada entre el significado-significante?
Actividad 3: Clases léxico sintácticas de palabras y la generación automática del texto.
Objetivo: Identificar el uso de las clases léxico sintácticas de palabras a través de textos generados por la inteligencia artificial.
Medios a utilizar: inteligencia artificial (ChatGPT, BERT, Claude, o Gemini), dispositivos con acceso a la internet, pizarra, voz del profesor.
Acciones
1. Para la realización de esta actividad se organiza el trabajo en parejas, cada equipo crea un texto utilizando ChatGPT (puede ser narrativo, expositivo o dialogado).
2. Luego, se orienta leer nuevamente el texto y reescribirlo mejorando su naturalidad y el uso correcto de las distintas clases léxico sintáctico de palabras. Justifica los cambios realizados.
3. Luego, el profesor interrogará con las siguientes preguntas
- ¿Qué información transmite el texto? ¿Existe coherencia en lo que transmite?
- ¿La inteligencia artificial hace uso correcto de todas las clases léxico sintáctica de palabras?
- ¿Cómo afecta la elección gramatical a la naturalidad del texto generado por inteligencia artificial?
- ¿Qué ventajas e insuficiencias gramaticales encontraron en la inteligencia artificial?
Conclusiones
La propuesta de sistema de tareas docentes antes expuesta permite concluir que la competencia comunicativa es un proceso en el cual los contenidos lingüísticos constituyen uno de los pilares fundamentales para la organización y disponibilidad léxica de los docentes en formación de la carrera Español- Literatura.
La confluencia entre la lingüística y la inteligencia artificial replantea las aspiraciones formativas de la carrera. La enseñanza del léxico debe ser concebida para elevar la competencia comunicativa en el espacio áulico y en los demás escenarios posibles.
El correcto dominio del léxico para operar eficientemente en los distintos espacios frente a este nuevo contexto digital constituye hoy habilidades y competencias inseparables de la competencia comunicativa del docente.
La formación de profesionales capaces de enseñar lengua y literatura en la era de la inmediatez y la inteligencia artificial demanda integrar el saber lingüístico con la reflexión del fenómeno computacional donde imitan y transforman el lenguaje humano.
Solo de la mano de las ciencias del lenguaje y la conducción humana será posible garantizar una educación lingüística integral que permitirá manejar eficientemente la actividad comunicativa en los diferentes contextos digitales.
Referencias
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Marianela Alvarez Gongora, Miliannys Domínguez Peña, Maria de la Caridad Smith Batson