Chatbots deterministas vs grandes modelos de lenguaje: el uso de asistentes conversacionales en la enseñanza de alemán como lengua extranjera

Abstract

Antecedentes: La inteligencia artificial (IA) generativa ha transformado el Aprendizaje de Lenguas Asistido por Ordenador (CALL), pero su validez pedagógica en niveles iniciales (A1.1) requiere comprobación empírica. Propósito: Analizar la eficacia comunicativa y la percepción de estudiantes de la asignatura Alemán I al interactuar con asistentes conversacionales de diferente complejidad tecnológica. Metodología: 48 estudiantes interactuaron con tres herramientas: un chatbot determinista y dos Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) en distintos entornos, evaluados mediante un cuestionario validado adaptado. Resultados: La rigidez de los sistemas basados en reglas generó constantes bloqueos y frustración. Los LLM comprendían y se adaptaban con facilidad, ofreciendo un entorno comunicativo eficiente y motivador. Factores externos como la lentitud de respuesta de uno de los bots penalizó la usabilidad. Conclusiones: La IA generativa proporciona un soporte comunicativo y motivacional superior para la práctica autónoma. Su éxito pedagógico depende no solo de la sofisticación del motor lingüístico, sino de otros factores externos como la fluidez técnica de su entorno de despliegue.

Background: Generative artificial intelligence (AI) has transformed Computer-Assisted Language Learning (CALL), but its pedagogical validity at beginner levels (A1.1) requires empirical verification. Objectives: To analyze the communicative effectiveness and perception of German I students when interacting with conversational assistants of varying technological complexity. Methods: 48 students interacted with three tools: a deterministic chatbot and two Large Language Models (LLMs) in different environments, evaluated using an adapted validated questionnaire. Results: The rigidity of rule-based systems caused constant communicative breakdowns and frustration. LLMs understood and adapted easily, offering an efficient and motivating communicative environment. External factors such as the response latency of one of the bots penalized usability. Conclusions: Generative AI provides superior communicative and motivational support for autonomous practice. Its pedagogical success depends not only on the sophistication of the linguistic engine, but also on other external factors such as the technical fluency of its deployment environment.