PREDICCIÓN DEL ERROR DE CONCORDANCIA PLURAL EN CUATRO APRENDIENTES ITALIANOS DE ELE

Mediante técnicas de minería de datos se predijo la presencia del error de concordancia plural en cuatro aprendientes italianos de español como lengua extranjera. Se crearon atributos provenientes de redes complejas, atributos que caracterizaban los casos de concordancia y atributos que tenían en cuenta una componente temporal. Se aplicaron diferentes estrategias para lidiar con el desbalance de clase y la selección de atributos. Por último, se aplicó un clustering por mixtura de distribuciones para distinguir entre sesiones con mayor y menor intensidad de error. Se seleccionaron atributos relevantes mediante un modelo mixto con regularización y se ajustó a los datos de cada cluster un modelo mixto generalizado. Se llegó a obtener una precisión balanceada del 80 %. Los atributos derivados de los grafos fueron seleccionados en todos los alumnos. El cluster con mayor error reveló que influían en la chance de cometerlo los controladores animados, que la concordancia incluyera un adjetivo y un determinante, y la presencia de posesivos. Fue facilitadora una estrategia para evitar los plurales en -es.