Simplificación y reelaboración asistida con LLM

un enfoque modular basado en prompting para la comprensión de textos expositivos

Resumen

La comprensión de textos expositivos académicos constituye un desafío persistente en el ámbito universitario, en parte debido a rasgos como la alta densidad informacional, la complejidad sintáctica y estructuras lingüísticas abstractas —nominalizaciones, construcciones impersonales—. A partir de aportes de la psicología cognitiva y la psicolingüística, este trabajo sostiene que la dificultad de los textos no reside únicamente en su complejidad conceptual, sino en la forma en que ese contenido se codifica lingüísticamente: las estructuras agente-acción-objeto, alineadas con el orden de los eventos, facilitan el procesamiento, mientras que las nominalizaciones, la voz pasiva y la sintaxis densa incrementan la carga inferencial, especialmente en lectores novatos. Retomando marcos recientes de caracterización del prompting en contextos académicos, se propone un protocolo modular de simplificación asistida mediante modelos de lenguaje generativos. El protocolo comprende cinco módulos de transformación —desnominalización de procesos, explicitación de agentes, segmentación sintáctica, explicitación relacional e integración de ejemplos disciplinares— y un módulo transversal de metacomprensión que visibiliza las transformaciones realizadas. Cada módulo se organiza en torno a un fundamento teórico, un rasgo objetivo, una regla de transformación, criterios de control y una instrucción operativa. Se ilustra la aplicación mediante cuatro casos disciplinares (sociología, biología, economía, derecho). El enfoque distingue complejidad conceptual de complejidad discursiva, ofreciendo una alternativa sistemática y flexible a la simplificación automática tradicional. Entre las limitaciones se destaca la ausencia de validación empírica con usuarios, señalada como línea prioritaria de investigación futura.