Quantitative study comparing network-based language teaching (NBTL) to traditional Spanish classes
Autores
Isabel Moreno-LopezSalto de línea Citlali Miranda-Aldaco Salto de línea Goucher College. Department of Hispanic Languages, Literatures and Cultures. Baltimore, United States.
DOI
10.4438/1988-592X-RE-2013-EXT-242
Resumen
La mayoría de los profesores, incluso los que se consideran tecnológicamente analfabetos, usan algún tipo de tecnología en sus clases. Durante la última década, los estudios sobre el uso de la tecnología con fines comunicativos y la comunicación mediada por ordenador (CMC) –síncrona y asíncrona– han proliferado en todo el mundo. La CMC ha permitido que en las clases de lenguas extranjeras se introduzcan hablantes nativos del idioma y las transformen hacia un contexto presencial. El objetivo de este estudio, basado en el enfoque de procesamiento de la información y la hipótesis de la interacción, es comparar clases de lengua extranjera tradicionales con clases que usan la enseñanza de la lengua basada en la red (NBLT) para evaluar si el uso de la CMC síncrona y asíncrona en aulas que emplean NBLT mejora la adquisición de la lengua española como lengua extranjera. Este trabajo también tiene como objetivo recopilar resultados cuantitativos en una disciplina en la que hay muchos más estudios cualitativos que cuantitativos. Las investigadoras utilizaron como pruebas preliminares y posteriores las secciones de lectura y de comprensión oral de las evaluaciones MLPA (Minnesota Language Proficiency Assessments) y analizaron los datos mediante un modelo mixto de análisis de varianza. Entre 2008 y 2010, las investigadoras desarrollaron los procedimientos para llevar a cabo este estudio. En la primavera del 2011 se compararon los dos tipos de enseñanza. Se observó que la CMC desempeña un papel importante en el aprendizaje de una lengua, ya que los resultados de lectura y comprensión oral fueron significativamente más altos en la prueba posterior a la enseñanza con NBLT que en la correspondiente a la enseñanza tradicional. El análisis de los resultados obtenidos en este estudio abre nuevas posibilidades para seguir investigando el uso de la CMC en la enseñanza y aprendizaje de una segunda lengua.
Palabras clave
Comunicación mediada por ordenador, CMC, tecnología, NBLT, lengua española, chats, MLPA, análisis de varianza.
Abstract
Most language teachers, even the self-proclaimed technologically challenged, use some kind of technology in their classrooms. During the last decade, studies on the use of technology for communication purposes or synchronous and asynchronous computer-mediated communication (CMC) technology have proliferated around the globe. CMC technology has allowed native speakers of the target language into the second language (SL) classroom, transforming it into a real-world context environment. The objective of the study, informed by the information processing approach and the interaction hypothesis, is to compare traditional SL classes to network-based language teaching (NBLT) classes in order to assess whether the use of synchronous and asynchronous CMC technology in NBLT courses enhances language acquisition in the Spanish language class. It also aims to gather quantitative results in a discipline that is overwhelmingly informed by qualitative data. The researchers used the reading and listening sections of the Minnesota Language Proficiency Assessments (MLPA) as pre- and posttest, and analyzed data using a mixed model analysis of variance. From 2008 to 2010, researchers designed the procedures and guidelines to conduct this study. Results from the Spring semester 2011 show that CMC technology plays an important role in students’ language learning given that reading and listening scores were significantly higher in the posttest in the NBLT classes compared to the traditional classes. The analysis of the results obtained in this study open new possibilities to further investigate the use of CMC technology in SL teaching-learning.
Keywords
Computer mediated communication, CMC, technology, NBLT, Spanish, chats, MLPA, ANOVA.