Responsive image
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Comunicação e Expressão

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estudos da Tradução

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Social

Tipo do Documento: Tese

Título: A LINGUÍSTICA DE CORPUS E OS HETEROSSEMÂNTICOS NO PAR DE LÍNGUAS ESPANHOL/PORTUGUÊS

Ano: 2015

Orientador
  • MARCO ANTONIO ESTEVES DA ROCHA
Aluno
  • CARLA MACHADO DE SA STEIN

Conteúdo

Partindo do princípio que ferramentas de auxílio à tradução têm o potencial de facilitar a tarefa de alunos e professores de língua estrangeira, nas traduções de textos contemplados com os heterossemânticos (espanhol/português brasileiro), foi realizada uma pesquisa-ação com os alunos do ensino médio do curso técnico em hospedagem/ifc- campus camboriú, fundamentada nos seguintes objetivos: 1) contribuir para o desenvolvimento do aprendiz nas habilidades de uso do dicionário bilíngue impresso eficientemente; 2) analisar o resultado da tradução do heterossemântico que obteve o maior número de ocorrência no corpus del español e no crea, quando do uso do google translate e do dicionário escolar wmf bilíngue impresso; 3) verificar se é viável ou não, utilizar como metodologia de ensino/aprendizagem da língua espanhola, na tradução e ajuste da tradução dos heterossemânticos, o uso das seguintes ferramentas: corpus del español, google translate e o dicionário escolar wmf bilíngue impresso. com base nos objetivos supracitados, a pesquisa partiu do seguinte questionamento: a utilização do corpus del español, do google translate e do dicionário escolar wmf bilíngue impresso, satisfaz as necessidades dos usuários para a tradução e ajuste da tradução dos heterossemânticos (espanhol/português)? considerando os objetivos e a pergunta acima, foram analisadas as traduções do heterossemântico “largo”(ocorrências extraídas do corpus del español) e os ajustes dessas traduções, fazendo uso de duas ferramentas: do google translate e do dicionário wmf.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.67309

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
3,61% 5,10% 5,35% 27,13% 4,72% 3,91% 5,11% 5,48% 6,33% 3,64% 6,22% 4,33% 4,04% 4,35% 4,54% 6,13%
ODS Predominates
ODS 4
ODS 1

3,61%

ODS 2

5,10%

ODS 3

5,35%

ODS 4

27,13%

ODS 5

4,72%

ODS 6

3,91%

ODS 7

5,11%

ODS 8

5,48%

ODS 9

6,33%

ODS 10

3,64%

ODS 11

6,22%

ODS 12

4,33%

ODS 13

4,04%

ODS 14

4,35%

ODS 15

4,54%

ODS 16

6,13%