Modelos de lenguaje en ELE: comparativa de ChatGPT, LLaMA 3 y Gemini para la nivelación y la retroalimentación de la expresión escrita

Résumé

La incorporación de modelos de lenguaje de gran tamaño ha abierto nuevas posibilidades para la enseñanza del español como lengua extranjera, especialmente en relación con la personalización del aprendizaje. En este contexto, la nivelación de la expresión escrita y la retroalimentación formativa se configuran como ámbitos clave para apoyar tanto la evaluación como la revisión de textos producidos por aprendientes. El objetivo de este estudio es comparar el rendimiento de ChatGPT, LLaMA 3 y Gemini en tareas de nivelación y retroalimentación de la expresión escrita español. La metodología se basa en el análisis de textos de aprendientes procedentes del Corpus de Aprendices de Español, a los que se aplicó un mismo prompt estructurado alineado con los descriptores del Marco Común Europeo de Referencia para las lenguas y del Plan Curricular del Instituto Cervantes. Los resultados muestran perfiles diferenciados entre los modelos en términos de precisión, adecuación curricular y calidad de la retroalimentación, lo que permite valorar su potencial y sus limitaciones para una integración pedagógica fundamentada en la enseñanza de español como lengua extranjera.