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Aprendiendo vocabulario: ¿Es mejor aprender la palabra a través de traducciones?

Aprendiendo vocabulario: ¿Es mejor aprender la palabra a través de traducciones?


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Suponga que tiene un estudiante que es bilingüe. Tomemos, por ejemplo, que el estudiante habla chino e inglés. Suponga que dicho estudiante habla chino con mucha fluidez, pero no tanto en inglés. Puede mantener conversaciones diarias en inglés, pero le cuesta mucho leer un periódico o una revista en inglés (es decir, Wall Street Journal y Times). Suponga que está tratando de enseñarle vocabulario en inglés a dicho estudiante. ¿Le enseñaría a dicho estudiante:

  1. Nuevo vocabulario en inglés usando palabras en inglés que ya conoce, o
  2. ¿Nuevo vocabulario en inglés mediante el uso del chino traducido?

¿Existe alguna investigación relacionada con tal escenario?


Instrucción del idioma mejorada con diversión y juegos.

Jugar juegos sencillos con palabras e imágenes puede ayudar a las personas a aprender un nuevo idioma con mayor facilidad, según han demostrado investigadores de la Universidad de Nottingham.

Su estudio, publicado por la revista científica MÁS UNO, reveló que el uso de formas divertidas e informales de aprendizaje no solo ayudó a los principiantes completos a adquirir un nuevo idioma, sino que también hizo que los métodos más tradicionales de aprendizaje de idiomas fueran más efectivos.

La estudiante de doctorado Marie-Jos & eacutee Bisson de la Facultad de Psicología de la Universidad, quienes dirigieron el estudio junto con los doctores Walter van Heuven, Kathy Conklin y Richard Tunney, dijeron: "Los resultados de este estudio tienen implicaciones no solo para el aprendizaje y la enseñanza de idiomas, sino también para cualquier persona interesada en mejorar su conocimiento de una lengua extranjera.

"Demuestran que la exposición informal puede desempeñar un papel importante en el aprendizaje de palabras en un idioma extranjero. A través de la exposición informal, el aprendizaje puede ocurrir sin intención, de una manera más sencilla. Cualquiera que intente aprender otro idioma se beneficiaría de actividades como juegos simples en un idioma extranjero palabras e imágenes, o películas en lengua extranjera con subtítulos en las que puedan disfrutar de la actividad sin concentrarse en tratar de aprender las palabras. Los resultados de este estudio sugieren que este tipo de actividades informales pueden facilitar el aprendizaje del idioma, incluso días después ".

El aprendizaje de una lengua extranjera tiene muchas ventajas, como una mejor comprensión de otra cultura o mejores perspectivas laborales en una sociedad cada vez más multilingüe. Sin embargo, aprender otro idioma puede ser un proceso difícil.

Muchos estudiantes de idiomas creen que el aprendizaje informal, por ejemplo, ver una película en un idioma extranjero o pasar tiempo en otro país sumergiéndose en la cultura, es útil para aprender la jerga.

Esto ahora ha sido validado por los resultados del estudio de Nottingham, que utilizó palabras en lenguas extranjeras habladas y escritas junto con imágenes que representan su significado para medir el aprendizaje de vocabulario extranjero en principiantes completos.

En la primera fase del estudio, los angloparlantes que no sabían nada de galés, vieron palabras en galés en una pantalla de computadora y se les pidió que indicaran si una letra en particular aparecía en cada palabra. Mientras miraban la palabra, también escucharon la palabra que se decía y vieron una imagen simple que mostraba su significado. Es importante destacar que las imágenes y las palabras habladas eran irrelevantes para su tarea y no se les había pedido que "aprendieran" las palabras en galés.

En la segunda fase del estudio, se pidió explícitamente a los angloparlantes que aprendieran las traducciones correctas de las palabras en galés. Se les presentó pares de palabras escritas en inglés y palabras habladas en galés y tuvieron que indicar cada vez si la palabra en inglés era la traducción correcta del galés. Se proporcionó información sobre si sus respuestas eran correctas o no para que pudieran aprender las traducciones correctas. Es importante destacar que la mitad de las palabras en galés se habían presentado en la primera fase del estudio.

Los resultados indicaron que los participantes se desempeñaron mejor en las palabras en galés a las que habían estado expuestos anteriormente, lo que indica que durante su exposición informal habían comenzado a aprender el significado de las palabras en galés.

Se encontró un mejor desempeño en la tarea de aprendizaje explícito inmediatamente después de la exposición informal, así como al día siguiente. Los investigadores encontraron que los participantes retuvieron el conocimiento aprendido involuntariamente durante la fase informal incluso hasta una semana después, luego de un aprendizaje más explícito de las palabras en galés.


Escribir para mejorar la fluidez

& # 8220Writing is the painting of the voice & # 8221 es una cita directa de uno de los materiales escritos por Voltaire, un escritor francés durante el período de la Ilustración francesa. Si toma la cita en su contexto, significa que está dibujando o pintando la voz a través de la escritura. No hablemos de lo difícil que es pintar o dibujar frente a escribir lo que necesita decir.

En el contexto de la adquisición de un segundo idioma, escribir aquí se define como poner palabras en un papel.

La relación entre el aprendizaje de idiomas de entrada y salida es bastante estrecha. Mejoras en la escritura cuando lees más. Pero, de nuevo, puede sobresalir en la comprensión de lectura, pero no puede mantener una conversación cara a cara. Incluso si están interrelacionados, una persona tiene que trabajar en cada área de habilidad por separado.

A muchas personas les resulta difícil producir materiales porque no practican mucho la escritura. Escuchar, leer y asimilar un idioma es bastante fácil y no inducen muchos cambios en la vida de una persona. Sin embargo, para crear oraciones usted mismo correctamente, debe salir de su zona de confort. Requerirá un poco de esfuerzo hacer esto, especialmente si no interactúa regularmente con personas que hablan el idioma que está tratando de adquirir. Pero debes entender que usar el idioma que estás aprendiendo es la mejor parte de tu viaje de adquisición del idioma.


Resultados

Se utilizó el número de aciertos y falsas alarmas en los bloques 1 y 2 de la fase 2 del experimento para calcular D' (d-prime) puntuaciones (ver [22]) para todos los grupos de participantes para palabras nuevas y antiguas. Como los participantes habían alcanzado el criterio en el bloque 2 y, por lo tanto, no pasaron al bloque 3, no analizamos los resultados del bloque 3. Además, los análisis del bloque 2 arrojaron los mismos resultados que los análisis del bloque 1 y, por lo tanto, solo informamos el resultados del bloque 1 a lo largo de la sección Resultados.

3.1. Grupos de sesión única

3.1.1. Grupos de imágenes coincidentes y no coincidentes.

Precisión. La tasa de error general en la tarea de búsqueda de letras de la fase de aprendizaje incidental (fase 1) fue baja (5,8%).

los D' Los puntajes para el bloque 1 de la fase 2 se analizaron usando un ANOVA de diseño mixto con el grupo como un factor entre sujetos (grupos de imágenes emparejados y no emparejados) y el tipo de palabra (palabras nuevas y antiguas) como un factor dentro del sujeto. Los resultados mostraron efectos principales significativos del tipo de palabra, F(1, 30) = 5.43, pag& lt.05, ηpag 2 = .15, y grupo, F(1, 30) = 8.50, pag& lt.01, ηpag 2 = .22, así como una interacción significativa entre el tipo de palabra y el grupo, F(1, 30) = 16.87, pag& lt.001, ηpag 2 = .36. Esta interacción se produjo porque D' los puntajes fueron significativamente más altos para las palabras antiguas (METRO = 1.06, SE = 0,22) que para las palabras nuevas (M = 0.33, SE = 0.09) en el grupo de imágenes coincidentes, F(1, 30) = 20.72, pag& lt.001, ηpag 2 = .41, mientras que para el grupo de imágenes no coincidentes D' las puntuaciones no fueron significativamente diferentes entre las palabras antiguas (METRO = 0.17, SE = 0.08) y palabras nuevas (METRO = 0.38, SE = 0.07 ), F(1, 30) = 1.58, pag = .22, ηpag 2 = .03. Además, muestra independiente t-las pruebas revelaron que D' las puntuaciones de las palabras antiguas fueron significativamente más altas en el grupo de imágenes coincidentes en comparación con el grupo de imágenes no coincidentes, t(19.35) = 3.81, pag& lt.01, D = 1,35. Para las nuevas palabras, no hubo diferencia entre los dos grupos, t & lt1, sin embargo, D' los puntajes para ambos grupos fueron significativamente más altos que el azar, t(15) = 3.71, pag& lt.01, D = 0.93, t(15) = 5.09, pag& lt.001, D = 1,27, para los grupos de imágenes coincidentes y no coincidentes, respectivamente. Finalmente, D' los puntajes de las palabras antiguas en el grupo de imágenes no coincidentes fueron marginalmente significativamente diferentes del azar, t(15) = 2.09, pag = .054, D = 0,52 (Figura 2).

los D' puntuaciones para palabras antiguas y nuevas en la tarea de reconocimiento de traducción (fase de aprendizaje explícito) en el primer bloque de ensayos para cada grupo con barras de error.

Tiempos de respuesta. Un ANOVA de diseño mixto con el grupo como factor entre sujetos (grupos de imágenes coincidentes y no coincidentes) y el tipo de palabra (palabras nuevas y antiguas) como factor intra-sujeto reveló un efecto principal del grupo, F1(1, 30) = 4.48, pag& lt.05, ηpag 2 = .13, F2(1, 79) = 122.59, pag& lt.001, ηpag 2 = .61, pero sin efecto principal del tipo de palabra, F1(1, 30) = 2.58, pag = .12, ηpag 2 = .08, F2(1, 79) = 2.85, pag = .10, ηpag 2 = .04. Sin embargo, hubo una tendencia hacia una interacción entre el tipo de palabra y el grupo, F1(1, 30) = 3.66, pag = .07, ηpag 2 = .11, F2(1, 79) = 6.60, pag& lt.05, ηpag 2 = .08, porque el grupo de imágenes no coincidentes fue significativamente más lento en responder a las palabras antiguas (M = 1502 ms, SE = 58 ms) que las nuevas palabras (M = 1437 ms, SE = 47 ms), F1(1, 30) = 6.19, pag& lt.05, ηpag 2 = .17, F2(1, 79) = 9.29, pag& lt.01, ηpag 2 = .11, mientras que en el grupo de imágenes emparejadas no hubo diferencia significativa entre las respuestas a palabras antiguas (M = 1323 ms, SE = 44 ms) y palabras nuevas en general (M = 1328 ms, SE = 49 ms), Fs & lt1 (Figura 3).

Tiempos de respuesta (ms) para palabras antiguas y nuevas en la tarea de reconocimiento de traducción (fase de aprendizaje explícito) en el primer bloque de ensayos para cada grupo con barras de error.

Un análisis solo de aciertos (pruebas de coincidencia correcta) reveló que el grupo de imágenes emparejadas respondía significativamente más rápido a las palabras antiguas en comparación con sus respuestas a las palabras nuevas. F1(1, 30) = 6.69, pag& lt.05, ηpag 2 = .18, F2(1, 79) = 6.45, pag& lt.05, ηpag 2 = .08, mientras que existe una tendencia a que el grupo de imágenes que no coinciden sea más lento para responder a las palabras antiguas en comparación con las palabras nuevas, F1(1, 30) = 3.23, pag = .08, ηpag 2. = .09, F2(1, 79) = 3.46, pag = .07, ηpag 2 = .04. No informamos los análisis completos de los tiempos de respuesta para los hits, ya que arroja los mismos resultados que los análisis de precisión.

3.1.2. Control frente a grupos de imágenes emparejados.

Precisión. Un ANOVA de diseño mixto con el grupo como un factor entre el sujeto (grupo de imágenes emparejadas y el grupo de control) y el tipo de palabra como un factor dentro del sujeto (palabras antiguas y nuevas) reveló un efecto principal significativo del tipo de palabra, F(1, 30) = 9.53, pag& lt.01, ηpag 2 = .24, sin embargo, el efecto principal del grupo fue solo marginalmente significativo, F(1, 30) = 3.92, pag = .06, ηpag 2 = .12. Fundamentalmente, la interacción entre el tipo de palabra y el grupo fue significativa, F(1, 30) = 13.43, pag& lt.01, ηpag 2 = .31, lo que indica que el grupo de imágenes emparejadas se desempeñó mejor con las palabras antiguas que con las palabras nuevas, F(1, 30) = 22.79, pag& lt.001, ηpag 2 = .42, sin embargo, este no fue el caso en el grupo de control (METRO = 0.38, SE = 0,06 vs. METRO = 0.44, SE = 0.08), F & lt1. Además, el grupo de imágenes emparejadas se desempeñó significativamente mejor en las palabras antiguas que el grupo de control, t(17.63) = 3.02, pag& lt.01, d = 1.07, sin embargo, no hubo diferencia significativa entre los dos grupos para las nuevas palabras, t & lt1. los D' los puntajes en el grupo de control para palabras antiguas y nuevas estuvieron significativamente por encima del azar, t(15) = 5.86, pag& lt.001, D = 1.46, t(15) = 5.66, pag& lt.001, D = 1,42 respectivamente.

Tiempos de respuesta. Un ANOVA de diseño mixto con el grupo como un factor entre sujetos (grupo de imágenes emparejadas y el grupo de control) y el tipo de palabra (palabras nuevas y antiguas) como un factor dentro del sujeto no reveló efectos principales significativos del grupo. F1(1, 30) = 1.41, p = .24, ηpag 2 = .05, F2(1, 79) = 57.05, pag& lt.001, ηpag 2 = .42, o tipo de palabra, Fs & lt1 y sin interacción Fs & lt1.

3.1.3. Control frente a grupos de imágenes no coincidentes.

Precisión. Un ANOVA de diseño mixto con el grupo como un factor entre el sujeto (grupo de imágenes no coincidentes y el grupo de control) y el tipo de palabra como un factor dentro del sujeto (palabras antiguas y nuevas) no reveló un efecto principal del tipo de palabra, F(1, 30) = 3.67, pag = .07, ηpag 2 = .11, ni de grupo, F(1, 30) = 2.73, pag = .11, ηpag 2 = .08 y sin interacción entre el tipo de palabra y el grupo, F(1, 30) = 1.02, pag = .32, ηpag 2 = .03.

Tiempos de respuesta. Un ANOVA de diseño mixto con el grupo como factor entre sujetos (grupo de imágenes no coincidentes y grupo de control) y el tipo de palabra (palabras nuevas y viejas) como factor intra-sujeto no reveló ni un efecto principal del tipo de palabra, F1(1, 30) = 4.14, pag = .05, ηpag 2 = .12, F2(1, 79) = 2.61, pag = .11, ηpag 2 = .03, ni un efecto principal de grupo, F1& lt1, F2(1, 79) = 14.16, pag& lt.001, ηpag 2 = .15. Sin embargo, hubo una fuerte tendencia a la interacción entre el grupo y el tipo de palabra, F1(1, 30) = 5.84, pag& lt.05, ηpag 2 = .16, F2(1, 79) = 3.48, pag = .07, ηpag 2 = .04, lo que refleja las respuestas más lentas a las palabras antiguas en el grupo de imágenes no coincidentes, mientras que los tiempos de respuesta no fueron significativamente diferentes entre las palabras antiguas y las nuevas (METRO = 1425 ms, SE = 77 ms vs. METRO =1431 ms, SE = 73 ms) en el grupo de control, Fs & lt1.

3.2. Grupo multisesión

Precisión. Las tasas de error en la tarea de búsqueda de letras de la fase 1 volvieron a ser bajas (6,4%).

los D' Las puntuaciones para el bloque 1 de la fase 2 se sometieron a un ANOVA de medidas repetidas con el tipo de palabra (nuevo y antiguo) y el retraso entre las fases (un día y una semana) como factores intra-sujeto. Después de un retraso de una semana, muchos participantes solo completaron un bloque de ensayos cuando alcanzaron el criterio en el bloque 1 y, por lo tanto, no analizamos los resultados del bloque 2 para el grupo de múltiples sesiones. Los resultados mostraron un efecto principal del tipo de palabra, lo que indica que D' Los puntajes fueron significativamente más altos en general para palabras antiguas que para palabras nuevas (METRO = 1.03, SE = 0,12 vs. METRO = 0.65, SE = 0.11), F(1, 16) = 10.78, pag& lt.01, ηpag 2 = .40. Además, hubo un efecto principal de retraso entre fases, lo que indica que D' los puntajes fueron en general más altos una semana después que al día siguiente (METRO = 1.23, SE = 0,15 vs. METRO = 0.45, SE = 0.08), F(1, 16) = 42.81, pag& lt.001, ηpag 2 = .73. Sin embargo, esto se esperaba, ya que los participantes volvieron a completar la tarea de reconocimiento de traducción una semana después, habiendo completado ya 2 o 3 (dependiendo de cuándo alcanzaron el nivel de criterio del 80%) bloques de aprendizaje en esta tarea el día después de la fase 1. Esto explica las puntuaciones generales de precisión más altas una semana después en relación con el primer bloque después de un día de retraso. Es importante destacar que no hubo interacción entre el tipo de palabra y el retraso entre las fases, F & lt1, que indica que los participantes obtuvieron puntuaciones significativamente más altas para las palabras antiguas al día siguiente, F(1, 16) = 8.82, pag& lt.01, ηpag 2 = .36 y una semana después, F(1, 16) = 7.93, pag& lt.05, ηpag 2 = .33. Finalmente, de manera similar a los grupos de sesión única, D' los puntajes en la fase 2 para las nuevas palabras estuvieron significativamente por encima del azar, t(16) = 2.95, pag& lt.01, D = 0.72.

Tiempos de respuesta. Un ANOVA de medidas repetidas con el tipo de palabra (antigua y nueva) y el tiempo de la prueba (día siguiente y semana siguiente) mostró que las respuestas fueron más rápidas una semana después (METRO = 1118 ms, SE = 73 ms) que al día siguiente, (METRO = 1260 ms, SE = 67 ms), F1(1, 16) = 6.94, pag& lt.05, ηpag 2 = .30, F2(1, 79) = 196.98, pag& lt.001, ηpag 2 = .71. Sin embargo, no hubo un efecto principal del tipo de palabra F1(1, 16) = 2.43, pag = .14, ηpag 2 = .13, F2& lt1, y sin interacción entre el tipo de palabra y el tiempo de prueba, Fs & lt1.

Un análisis solo de aciertos (pruebas de coincidencia correcta) reveló que los participantes respondieron significativamente más rápido a las palabras antiguas en comparación con sus respuestas a las palabras nuevas después de una semana de retraso. F1(1, 16) = 24.53, pag& lt.001, ηpag 2 = .61, F2(1, 79) = 12.03, pag& lt.01, ηpag 2 = .13, sin embargo, este no fue el caso al día siguiente para el bloque 1, F1(1, 16) = 1.14, pag = .30, ηpag 2 = .07, F2& lt1, ni bloque 2, F1(1, 16) = 2.93, pag = .11, ηpag 2 = .16, F2(1, 79) = 1.12, pag = .29, ηpag 2 = .01.


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Top 100 palabras de vocabulario hebreo

Palabra hebrea Romanización inglés Clase Género
אפריל abril abril sustantivo metro.
זרוע z & # 8217roa & # 8217 brazo sustantivo F.
אוגוסט ogust agosto sustantivo metro.
גב gav espalda sustantivo F.
רע real academia de bellas artes malo adjetivo metro.
יפיפה yefeyfe hermosa adjetivo metro.
בשרבקר b & # 8217sar bakar carne de res sustantivo metro.
בירה birah cerveza sustantivo F.
גוף guf cuerpo sustantivo metro.
לוחשנה luach shana calendario sustantivo metro.
יכול yachol pueden verbo
חזה jazé pecho sustantivo metro.
עוף de pollo sustantivo metro.
שעון sha & # 8217on reloj sustantivo metro.
קפה kafe café sustantivo metro.
לבוא lavo venir verbo
טבח tabakh cocinera sustantivo metro.
דצמבר Detsember diciembre sustantivo metro.
טעים! Ta & # 8217im! ¡Delicioso! expresión
קשה Kashe difícil adjetivo metro.
לעשות la & # 8217asot hacer verbo
רופא rofe doctor sustantivo metro.
קל kal fácil adjetivo metro.
שמונה sh & # 8217moneh ocho sustantivo F.
עובד o & # 8217ved empleado sustantivo metro.
מהנדס mehan & # 8217des ingeniero sustantivo metro.
רחוק rachok lejos adjetivo metro.
פברואר febrero febrero sustantivo metro.
אצבע etz & # 8217ba dedo sustantivo F.
דג trozo de cuero pez sustantivo metro.
חמש chamesh cinco sustantivo F.
כףרגל kaf regel pie sustantivo F.
ארבע arba cuatro sustantivo F.
יוםשישי yom shishi viernes sustantivo metro.
ללכת lalekhet ir verbo
טוב tov bien adjetivo metro.
צהרייםטובים. Tsahara & # 8217im tovim. Buenas tardes. expresión
ערבטוב. Erev tov. Buenas noches. expresión
בוקרטוב. Boker tov Buenos dias. expresión
לילהטוב. Layla tov. Buenas noches. expresión
שלום. Shalom. Adiós. expresión metro.
יד yad mano sustantivo F.
ראש rosh cabeza sustantivo metro.
שלום. Shalom. Hola. expresión metro.
שעה sha & # 8217ah hora sustantivo F.
מהשלומך? Mah shlom & # 8217cha? ¿Cómo estás? expresión metro.
אני & # 8230 Ani & # 8230 I & # 8217m & # 8230 (nombre). sustantivo
ינואר yanuar enero sustantivo metro.
יולי yuli julio sustantivo metro.
יוני yuni junio sustantivo metro.
כבש keves Cordero sustantivo metro.
צחק tzachak reír verbo
רגל regel pierna sustantivo F.
להכין le & # 8217hakhin hacer verbo
מנהל menahel gerente sustantivo metro.
מרץ merts marcha sustantivo metro.
מאי mai Mayo sustantivo metro.
דקה dakah minuto sustantivo F.
יוםשני yom sheni lunes sustantivo metro.
קרוב karov cerca adjetivo metro.
נעיםמאוד. Na & # 8217im meod Un placer conocerte. expresión
תשע tesha nueve sustantivo F.
לא. Lo. No. expresión
נובמבר noviembre noviembre sustantivo metro.
אחות achot enfermera sustantivo F.
בשעה besha & # 8217a o & # 8217 reloj sustantivo F.
אוקטובר octubre octubre sustantivo metro.
אחת achat uno sustantivo F.
שוטר tirador Oficial de policía sustantivo metro.
בשרחזיר b & # 8217sar chazir Cerdo sustantivo metro.
מתכנת metakh & # 8217net programador sustantivo metro.
אישמכירות ish mechirot vendedor sustantivo metro.
יוםשבת yom shabat sábado sustantivo F.
שניה sh & # 8217niyah segundo sustantivo F.
לראות lir & # 8217ot ver verbo
ספטמבר septiembre septiembre sustantivo metro.
שבע sheva Siete sustantivo F.
שש shesh seis sustantivo F.
קטן katan pequeña adjetivo metro.
בטן batir estómago sustantivo F.
יוםראשון yom rishon domingo sustantivo metro.
תה teh sustantivo metro.
מורה morah profesor sustantivo F.
עשר eser diez sustantivo F.
תודה todah ¡Gracias! sustantivo F.
שלוש Shalosh Tres sustantivo F.
יוםחמישי yom chamishi jueves sustantivo metro.
היום hayom hoy dia sustantivo metro.
מחר machar mañana sustantivo metro.
יוםשלישי yom shlishi martes sustantivo metro.
שתיים shtayim dos sustantivo F.
מכוער mecho & # 8217ar feo adjetivo metro.
השתמש hish & # 8217tamesh usar verbo
מים mayim agua sustantivo metro.
יוםרביעי yom revi & # 8217i miércoles sustantivo metro.
שבוע shavu & # 8217a semana sustantivo metro.
יין ya & # 8217in vino sustantivo metro.
שנה shanah año sustantivo F.
כן. Conocido. Si. expresión
אתמול etmol el dia de ayer sustantivo metro.
אפס efes cero sustantivo metro.

Vaya, lo hiciste hasta el final. Realmente espero que haya impreso esta lista de palabras de vocabulario hebreo o impreso la copia en PDF.

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Y eso es. ¿Qué sigue?

¿Quieres mas? ¿Una lista de los 500 mejores? Estén atentos, publicaré más lecciones con adjetivos, sustantivos, verbos y más.


¿Por qué aprender vocabulario?

Cuando trabajas como escritor, las palabras son la única herramienta que tienes disponible para ayudarte a comunicar una personalidad, una emoción o una idea.

Por lo tanto, cuantas más palabras conozca y pueda usar, más probable será que pueda encontrar la manera perfecta de unir sus pensamientos en un mensaje que hará el trabajo.

Tener un vocabulario extenso te permite decir lo mismo en una variedad de formas diferentes.

Esto significa que podrá reescribir ideas a partir de recursos que encuentre sin plagiar la fuente original.

También podrá personalizar mejor su mensaje para audiencias específicas.

Por supuesto, tener un dominio del idioma inglés también mejorará la calidad de su escritura y lo ayudará a establecer un sentido de profesionalismo y experiencia.

¿Uno de tus sueños es aprender a escribir un libro?

Escribir un libro libre de errores gramaticales y ortográficos aumentará las posibilidades de que se publique. Por cierto, esta guía gratuita para la publicación de libros le mostrará muchas más formas de mejorar sus probabilidades con un editor.

En resumen, si tiene la intención de utilizar material escrito para compartir un mensaje o comunicarse con las masas, de alguna manera, expandir su vocabulario es una excelente manera de hacerlo más fácil para usted y sus lectores.


Cómo enseñar vocabulario por asociaciones de palabras a estudiantes de ESL

El vocabulario es una de las cosas más difíciles de aprender para los estudiantes de EFL y ESL. ¿Por qué? El simple hecho es que la mayoría de los estudiantes solo buscan la palabra inglesa desconocida y el equivalente de aposs en su idioma nativo. No están asociando una imagen mental de nada que vaya con el nuevo vocabulario.

Adquirimos nuestra lengua materna a través de asociaciones de palabras. Es decir, obtenemos imágenes mentales de palabras concretas y abstractas a través de nuestros sentidos que se asocian con palabras nuevas. Por ejemplo, cuando escuchamos y vemos la palabra & quotsweet, & quot vemos, olemos y saboreamos cosas como galletas, dulces, pasteles y helados, entendiendo completamente el significado de & quotsweet & quot. Este artículo detallará mis experiencias. de enseñar vocabulario enseñando asociaciones de palabras a estudiantes de inglés como lengua extranjera y de inglés como segundo idioma.

El autor como profesor de inglés en la escuela Saint Joseph Bangna en Tailandia en 2009.


Listas de palabras

Las listas de frecuencia de palabras se pueden ver desde varias perspectivas. Para la lingüística computacional o la teoría de la información, también se denominan listas de unigramas y pueden verse como una representación compacta de un corpus, que carece de gran parte de la información (está descontextualizado), pero es pequeña y fácilmente manejable. Las listas de Unigram (y también las listas de n-gram donde n = 2, 3, 4) son básicas para todos los modelos de lenguaje, desde el reconocimiento de voz hasta la traducción automática. Los sistemas que utilizan listas de palabras en áreas relacionadas con el aprendizaje de idiomas incluyen la clasificación automática de buenos ejemplos de corpus en los que se verifica que el vocabulario sea común (frecuente) versus raro (poco frecuente) (Kilgarriff et al.2008 Kosem et al.2011 Borin et al.2012 ) y análisis de legibilidad donde los textos se analizan por sus perfiles de frecuencia léxica (Heimann Mühlenbock 2012 Volodina 2010).

Los psicólogos que exploran la producción, la comprensión y la adquisición del lenguaje también están interesados ​​en la frecuencia de las palabras, ya que la frecuencia de una palabra está relacionada con la velocidad con la que se entiende o se aprende. Por lo tanto, la frecuencia debe usarse como criterio para elegir palabras para usar en experimentos psicolingüísticos. Varias listas de palabras basadas en frecuencia forman parte de la nota al pie 3 de la base de datos psicolingüística y los recursos nombrados se utilizan en diferentes experimentos, por ejemplo, Davis (2005) y Aitchison (2012).

Los educadores también están interesados ​​en la frecuencia, ya que puede guiar el plan de estudios para aprender a leer y similares. Con estos fines, para English, Thorndike y Lorge prepararon El WordBook del profesor de 30.000 palabras en 1944 contando palabras en un corpus, creando un conjunto de referencia utilizado para muchos estudios durante muchos años (Thorndike y Lorge 1944). Se abrió camino en la enseñanza del idioma inglés a través de Lista de servicios generales de West (West 1953), que fue un recurso clave para elegir qué palabras usar en el plan de estudios de enseñanza del idioma inglés hasta que el British National Corpus lo reemplazó en la década de 1990. Más recientemente, el proyecto English Profile Footnote 4 ha desarrollado el "English Vocabulary Profile", que enumera el vocabulario para cada nivel del MCER, Footnote 5 (Capel 2010).

En la enseñanza de idiomas, las listas de frecuencia de palabras se utilizan, entre otras cosas, para:

decidir qué palabras se utilizan en:

libros para aprender a leer para niños

libros de texto para estudiantes de segunda lengua (L2)

pruebas de idioma para estudiantes de L2

La perspectiva pedagógica: aprender vocabulario usando listas y tarjetas

El aprendizaje de vocabulario es una parte esencial del dominio de un segundo idioma (L2). Según Nation (2001), el conocimiento del vocabulario constituye una parte integral del dominio general de L2 de los alumnos y es un requisito previo para una comunicación exitosa.

En términos de pedagogía de idiomas, existen dos enfoques generalmente aceptados para el aprendizaje de vocabulario: intencional, donde las actividades están dirigidas directamente a aprender elementos léxicos, como el uso de listas de palabras y tarjetas y incidental, donde el aprendizaje de vocabulario es un subproducto de actividades que no se centran principalmente en el aprendizaje sistemático de palabras, como la lectura (Nation 2001).

Aunque a veces se ven como opuestos entre sí (Nation 2001: 232), tanto el aprendizaje de vocabulario intencional como incidental deben tener un lugar en el aprendizaje de idiomas y deben verse como complementarios entre sí (Hulstijn 2001).

Desde la perspectiva comunicativa, el aprendizaje de vocabulario incidental o "contextual" contribuye al desarrollo léxico exitoso, mientras que el aprendizaje intencional, especialmente si implica el aprendizaje de memoria, como el uso de listas de palabras y tarjetas, puede resultar en un mal uso del vocabulario, ya que las palabras se aprenden de forma aislada. El aprendizaje intencional puede incluso no transferir la información contenida en fragmentos del lenguaje (por ejemplo, colocaciones, expresiones, etc.), que se considera esencial para la fluidez comunicativa (McCarten 2007). Por lo tanto, los métodos de aprendizaje intencional han pasado de moda en gran medida o han sido rechazados por los defensores del enfoque comunicativo.

Sin embargo, una gran cantidad de investigaciones respalda la afirmación de que el aprendizaje de vocabulario intencional o "descontextualizado" mediante listas de palabras y tarjetas no debe ser marginado. En su análisis de la adquisición de vocabulario L2, Laufer (2003), por ejemplo, ha demostrado que este tipo de aprendizaje puede, en ciertos casos, resultar más eficiente que el aprendizaje de vocabulario incidental / contextualizado, ya que el aprendizaje incidental requiere la exposición a entornos ricos de entrada L2 como así como una lectura y una escucha extensas, lo que retrasa todo el proceso de aprendizaje. Ella estima que los alumnos pueden necesitar leer un texto de 200.000 palabras para aprender 108 palabras del contexto, lo que parece poco realista dadas las limitaciones del aula. Si un alumno tiene una exposición limitada a la L2 fuera del aula, las actividades intencionales centradas en palabras deberían complementar el aprendizaje del vocabulario contextual (Hulstijn 2001 Laufer 2003 Nation 2001). El aprendizaje de listas, en particular, puede ser especialmente beneficioso para los alumnos de nivel inferior L2 y demostrar ser una forma eficaz de lograr el dominio del vocabulario.

Una cuestión clave para el aprendizaje de vocabulario es la retención, y un objetivo clave de las actividades y materiales de aprendizaje de vocabulario debe ser la retención a largo plazo. Hay una serie de estudios que han indicado la utilidad de las listas en el aprendizaje de palabras, como Schmitt y Schmitt 1995 Waring 2004 y Mondria y Mondria-de Vries 1994, así como Hulstijn 2001 y Nation 2001, quienes encontraron que el uso de palabras las listas parecen exhibir una buena retención y ganancias más rápidas. De hecho, “hay una gran cantidad de estudios que muestran la efectividad de dicho aprendizaje (es decir, el uso de tarjetas de vocabulario) en términos de la cantidad y la velocidad del aprendizaje” (Nation 1997).

El uso de listas y tarjetas también facilita el aprendizaje autodirigido y la autonomía del alumno, ya que los alumnos pueden trabajar a su propio ritmo. Sin embargo, requiere alumnos motivados y disciplinados, que también deberían ser capaces de implementar las estrategias metacognitivas adecuadas para el autocontrol, la planificación de su propio aprendizaje, etc., ya que “si ellos [los alumnos] no pueden controlar su aprendizaje con precisión y planificar sus Revise el programa en consecuencia, no pueden aprovechar al máximo las tarjetas de palabras y pueden correr el riesgo de un aprendizaje ineficiente, p. ej. Aprendizaje excesivo (dedicar más tiempo del necesario) de los elementos fáciles o aprendizaje insuficiente de los elementos difíciles ”(Nakata 2008: 7).

¿Qué listas de palabras hay?

Si el uso de listas de palabras y tarjetas puede ser una herramienta útil para el aprendizaje de vocabulario dedicado L2, la siguiente pregunta es si dichas listas ya están disponibles. Y si es así, ¿qué tan buenos son? ¿Podrían las listas de KELLY mejorar lo que está disponible actualmente? En esta sección revisamos las listas existentes para los idiomas del proyecto, excepto el inglés, que se ha mencionado anteriormente.

En el momento del inicio del proyecto KELLY, no se podían encontrar listas de palabras en árabe ni corpus, por lo que se produjo un nuevo corpus basado en Internet para el propósito del proyecto. Sin embargo, durante el transcurso del proyecto, Diccionario de frecuencias del árabe: vocabulario básico para estudiantes fue publicado (Buckwalter y Parkinson 2011). Un excelente recurso para los estudiantes, contiene las 5.000 palabras más utilizadas en árabe. Tiene un poco más de la mitad del tamaño de la lista KELLY final de 9.000 palabras para árabe, pero también contiene palabras árabes dialectales, que se eliminaron en gran medida de la lista KELLY en línea con la mayoría de los programas que enseñan árabe como lengua extranjera, que enseñan árabe estándar moderno ( MSA). En términos de estructura, el diccionario de frecuencias está estrictamente ordenado por frecuencia de palabras, y contiene listas temáticas más pequeñas y un índice alfabético. En la lista de KELLY, el orden de frecuencia de las palabras se ha mantenido en gran medida, pero de acuerdo con el objetivo más amplio del proyecto KELLY, la relevancia para los estudiantes de L2 superó la frecuencia y los elementos irrelevantes se omitieron o se movieron dentro de la lista. Por ejemplo, los números se incluyeron como una categoría, independientemente de la frecuencia de los números individuales en el corpus. Se agregaron elementos de vocabulario que se consideraron esenciales para el aprendizaje de idiomas con pocas o ninguna ocurrencia mediante la comparación con otras listas de idiomas, por ejemplo, nombres de alimentos y prendas de vestir que aparecían en varias de las otras listas de idiomas, pero no en la lista árabe. Por el contrario, se omitieron los elementos de vocabulario que no encajaban en los niveles del MCER y que parecerían fuera de lugar en un entorno de aprendizaje de idiomas, como los elementos de vocabulario fuertemente religioso.

El interés en producir listas de frecuencias en chino se ve reforzado por la necesidad única de organizar un inventario muy grande de caracteres de una manera que sea útil para los estudiantes de idiomas. Una de las primeras listas de frecuencias basadas en corpus para chino se produjo en la década de 1920 a partir de un corpus de más de 500.000 palabras (Xiao et al.2009). Esta línea de investigación continuó en el siglo XX culminando en Diccionario de frecuencias del chino mandarín (Xiao et al. 2009). Al igual que el diccionario de árabe de la misma serie mencionada anteriormente, es un recurso muy útil para los estudiantes de idiomas, aunque se basa estrictamente en la frecuencia y no agrupa las palabras en categorías temáticas.

Hay algunas listas de palabras disponibles para el griego, principalmente creadas y utilizadas con fines de aprendizaje de idiomas (Charalabopoulou y Gavrilidou 2011). El primero, proporcionado por el Centro de la Lengua Griega, que tiene la responsabilidad exclusiva asignada por el Gobierno de Grecia para la organización, planificación y administración de los exámenes para la Certificación de Logro en Griego Moderno, incluye dos listas de palabras, descritas simplemente como "Indicativo Vocabulario para los niveles A y B ”(Efstathiadis et al. 2001). Las listas no están basadas en corpus y no se especifica el número de lemas.

La segunda lista de palabras se encuentra en un apéndice del plan de estudios para la enseñanza del griego moderno como L2 para adultos publicado por la Universidad de Atenas, y se basa únicamente en la intuición y la experiencia docente de los autores. Los autores creen que las palabras son “vocabulario representativo” y cumplen con las necesidades comunicativas y los objetivos de aprendizaje especificados en el plan de estudios en relación con nociones y funciones particulares, actos de habla y dominios temáticos. No se especifica el número de palabras (Universidad de Atenas 1998).

En tercer lugar, se ha elaborado recientemente un diccionario de griego como lengua extranjera, nota 6 a pie de página como parte del proyecto Educación de los niños de las minorías musulmanas en Tracia, como parte del Programa para la educación de los niños musulmanes 1997-2008. Nota a pie de página 7 El diccionario incluye 10.000 lemas a los que se llegó mediante la combinación de diccionarios monolingües existentes para escolares griegos, que representan elementos de vocabulario básico / básico, y corpus electrónicos, incluidos los libros de texto escolares.

Por último, se crearon tres corpus diferentes pero complementarios como parte del proyecto de investigación 'Corpora in Modern Greek Language Research and Teaching', cofinanciado por el Fondo Social Europeo y el Fondo Nacional (EPEAEK I) (Mikros 2007): un corpus general de Griego moderno, un corpus especial para la enseñanza del griego moderno como lengua extranjera y un corpus de material producido por los alumnos. Se produjeron varias listas de palabras a partir de los corpus para estudiar el uso de vocabulario de alta y baja frecuencia en varias aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural.

los Lessico di frequenza dell’italiano parlato (LABIO) [Léxico de frecuencia del italiano hablado] es una de las colecciones más importantes de textos del italiano hablado y una de las más utilizadas en la investigación lingüística. Fue compuesto por un grupo de lingüistas liderados por Tullio De Mauro que lo utilizó para construir la primera lista de frecuencias del italiano hablado (De Mauro et al. 1993). Sus 469 textos, que contienen un total de aproximadamente 490.000 palabras, fueron recopilados en cuatro ciudades (Milán, Florencia, Roma y Nápoles), y comprenden diálogos y monólogos cara a cara y mediados.

los Vocabolario di Base della lingua italiana (VdB) [Vocabulario básico de italiano], también de De Mauro, es una lista de 7.000 palabras elaborada con criterios principalmente estadísticos y aparece en el Guida all'uso delle parole [Guía para el uso de las palabras] (De Mauro 1997). Representa la parte del idioma italiano utilizada y comprendida por la mayoría de los italianos. Incluye las primeras 4.700 palabras del LABIO (Bortolini et al. 1972) con otras 2.300 palabras de uso frecuente procedentes principalmente de diccionarios italianos de uso extendido. Las palabras en el VdB se agrupan en tres niveles: vocabulario fundamental (del LABIO), vocabulario de uso elevado (también del LABIO) y vocabulario de alta disponibilidad (aquellas palabras provenientes de diccionarios).

los VdB fue el primer trabajo de este tipo en Italia y ahora se utiliza ampliamente, por ejemplo, para controlar y mejorar la legibilidad de un texto según criterios científicos.

Se contactó con dos centros para la enseñanza del italiano como lengua extranjera, la Università per Stranieri di Perugia y la Università per Stranieri di Siena, quienes respondieron que no existen listas oficiales de palabras para evaluar el conocimiento de italiano de los estudiantes o para preparar material didáctico. Sin embargo, las listas de frecuencias más utilizadas para derivar programas léxicos son las LABIO y VdB. Ambos centros han desarrollado listas de las palabras más utilizadas por los estudiantes basadas en el habla producida por estudiantes de italiano L2 en diferentes niveles.

Aunque no se pudo encontrar una lista oficial de palabras, existen varias listas de palabras para el noruego en los libros de texto para aprender noruego como lengua extranjera. Sin embargo, no está claro cómo se formaron estas listas de palabras.

También hay Lexin, Nota a pie de página 8 de la serie en línea de diccionarios bilingües (lenguas minoritarias noruegas) con 36.000 entradas, basadas en la versión sueca (ver más abajo). Incluye una serie de ilustraciones divididas en 33 áreas temáticas como familia y parientes, nuestro cuerpo afuera, el cuerpo humano adentro, correo y banca, y escuela y educación.

No se encontró una lista de palabras oficiales o de uso generalizado.

Las listas de frecuencias modernas tempranas de las décadas de 1950 y 1960 están disponibles para el ruso (Josselson 1953 Shteinfeld 1963), así como un diccionario posterior (Zasorina 1977) producido a partir de un corpus de un millón de palabras. Sin embargo, la turbulenta historia de Rusia en los últimos 50 años ha dado lugar a cambios sustanciales en el léxico ruso, que no se reflejan en estas primeras listas.

Corpora desde entonces se ha expandido significativamente con el aumento en el número de textos disponibles en formato electrónico.

Un mayor desarrollo de la lista KELLY para el ruso condujo a un diccionario de frecuencias en la misma serie que los mencionados anteriormente para árabe y chino (Sharoff et al.2013), con ejemplos de corpus y su traducción al inglés, listas de palabras temáticas e información sobre la frecuencia de las unidades de varias palabras.

Para sueco hay varias listas de palabras disponibles. El más antiguo y famoso es el de Sturé Allen Tiotusen i topp [Top diez mil Allen 1972]. Fue elaborado utilizando textos de periódicos recopilados alrededor de 1965 y no ha sido actualizado.

Otros recursos destacados incluyen:

Svensk skolordlista [Lista de palabras suecas para escuelas], con 35.000 palabras, es el resultado de una colaboración entre la Academia Sueca y la junta de idiomas suecos. Está dirigido a alumnos de quinto grado en adelante y contiene explicaciones breves en sueco simplificado para la mayoría de las palabras. Es una selección de la SAOL (Lista de palabras del idioma sueco de la Academia Sueca) y se actualiza periódicamente, con aproximadamente 125.000 palabras. Refleja el vocabulario más frecuente en periódicos y libros modernos e incluye una serie de palabras coloquiales. Sin embargo, no se proporciona información sobre la frecuencia.

Lexin Svenska ord med uttal och förklaringar La nota al pie 9 [Palabras en sueco de Lexin con pronunciación y explicaciones] contiene 28.500 palabras y está dirigida a inmigrantes. El vocabulario se ha seleccionado utilizando estudios de frecuencia, vocabulario de libros de texto, palabras específicas de estudios sociales (en parte seleccionadas manualmente y en parte de listas específicas de intérpretes) y elementos de vocabulario coloquial y / o `` difícil '' tomados de una variedad de fuentes (Gellerstam 1978 ). Se actualiza periódicamente a partir de estudios de corpus, aunque no hay frecuencias ni información sobre la idoneidad del vocabulario para los diferentes niveles de aprendizaje.

El conjunto de vocabulario básico La nota al pie 10 (Forsbom 2006) es una lista basada en frecuencias que constituye el vocabulario central derivado del SUC (Stockholm Umeå Corpus). El conjunto de vocabulario básico se crea asumiendo que las palabras específicas de un dominio o género no deben estar en el conjunto de vocabulario básico. El núcleo de esta lista está constituido por palabras de uso general estilísticamente neutrales recopiladas de tantos dominios y géneros como sea posible. De 69,371 entradas en la lista de lemas basada en SUC, 8,215 lemas se incluyen en el conjunto de vocabulario básico.


Lo que obtiene Duolingo Derecha

Establecimiento de objetivos y notificaciones

El pequeño búho de Duolingo, Duo, se ha convertido en un brillantemente herramienta de motivación diseñada. Es lo suficientemente eficaz como para convertirse en un meme:

De hecho, algunos usuarios nos han dicho que están usando las notificaciones de Duolingo para recordarles que usen nuestra aplicación, lo cual es divertido y también brillante. Estamos en el proceso de ponernos al día y agregar notificaciones y cosas, pero pasará algún tiempo antes de que tengamos un sistema de recordatorios tan bien diseñado como ese búho.

Excelente gamificación y una maravillosa interfaz de usuario

Duolingo ha hecho un tonelada de I + D + i en formas de gamificar la experiencia de aprendizaje de idiomas para que pueda sentirse bien con sus interacciones diarias con su aplicación. Desde sus árboles de habilidades expansivos, hasta sus botones satisfactorios, hasta el ritmo regular de "¡Lo hiciste!" y "¡Buen trabajo!" marcadores de éxito, son solo magnífico los trozos de placer del diseño de aplicaciones.

Precio

Es difícil liberarse. Basic Duolingo está respaldado por anuncios y, por lo demás, no le cuesta ni un centavo. Tienen una suscripción de $ 9.99 para eliminar anuncios, obtener acceso sin conexión a los cursos y permitirle "reparar" una racha diaria cuando se pierde un día.


Aprendizaje de vocabulario: programa CALL versus cuaderno de vocabulario

Este estudio investigó la efectividad a corto y largo plazo (medida por pruebas previas, posteriores y pospruebas retrasadas) de dos enfoques de aprendizaje de vocabulario populares pero poco investigados: 1) cuadernos de vocabulario y, 2) un aprendizaje de idiomas asistido por computadora (CALL) programa con repetición espaciada. Un tercer grupo, el grupo de control, no recibió tratamiento. Los participantes incluyeron a 140 estudiantes universitarios japoneses de primer año que estudiaban inglés como segundo idioma. Los resultados indican que se obtuvieron ganancias estadísticamente significativas similares, en términos de aumentos en los puntajes de vocabulario, desde las pruebas previas hasta las posteriores, tanto para los grupos CALL como para los cuadernos de vocabulario. En términos de ganancias a más largo plazo, el grupo CALL tuvo un desempeño ligeramente mejor. Se discute el uso de ambos enfoques, con respecto a la solidez pedagógica y la usabilidad futura. Los investigadores advierten contra el uso de cuadernos de vocabulario y recomiendan que los profesores tengan en cuenta una serie de factores antes de considerar un programa CALL en particular.


Aprendiendo vocabulario: ¿Es mejor aprender la palabra a través de traducciones? - psicología

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Practica estas palabras con flashcards

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