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LOS TRADUCTORES AUTOMÁTICOS EN LA ENSEÑANZA DEL INGLÉS
Laurenti, Laura Lucía; Dominguez, María Belén
Facultad de Ingeniería y Ciencias Económico-Sociales
Universidad Nacional de San Luis
laurentiteacher@gmail.com
mbdomin@gmail.com
Resumen
El avance tecnológico actual ha generado múltiples cambios en el contexto
educativo influenciando también al ámbito de aprendizaje y enseñanza de lenguas
extranjeras. En el campo de la enseñanza de inglés con fines específicos, el uso
del traductor automático ya ha adquirido un rol digno de estudio. En este trabajo
se presentan los resultados del análisis de un grupo de traductores automáticos que
se ofrecen de manera gratuita en Internet. El objetivo de este análisis fue
determinar la fiabilidad de las traducciones y elegir el traductor más preciso para
usarlo como herramienta didáctica en clases de inglés técnico. Para ello se
tradujeron 10 oraciones del inglés al español que presentaban densidad léxico
gramatical y se analizaron considerando los errores a nivel semántico,
morfológico y sintáctico teniendo en cuenta el contexto en el que aparecían. Se
observó que la mayoría de los errores se encontraban en los elementos
constitutivos de la frase sustantiva; la no identificación del sustantivo núcleo de la
frase sustantiva implicó una alteración en la sintaxis y por ende en la categoría
gramatical que el traductor le asignó lo que consecuentemente alteró el significado
de la oración traducida. Al finalizar el análisis se concluyó que si bien ninguno
arrojó una traducción exacta de los textos empleados para la experiencia, el
traductor Google resultó ser el más preciso.
Palabras clave: traductores automáticos online, ESP, análisis de errores.
Introducción
El proceso de globalización por el cual está atravesando nuestra sociedad en el siglo
XXI conlleva evidente e inevitablemente a transformaciones a nivel social, económico y
político que afectan a todas las esferas de nuestra sociedad. En este escenario la
educación se ve afectada por la inmediatez, la aceleración de los tiempos, el ahora, el
individualismo, y la oferta y demanda que plantea este modelo. Un gran desafío de la
educación es ofrecer oportunidades a los alumnos para desarrollar habilidades que le
permitan desarrollarse de la mejor manera en este entramado complejo.
La implementación de las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación
(NTIC) enmarcada en un modelo de enseñanza-aprendizaje de tipo constructivista para
favorecer el desarrollo de un aprendizaje significativo es uno de los desafíos actuales. El
conocimiento y manejo de las TIC son herramientas necesarias para insertarse en el
mercado laboral y adaptarse a las demandas del mundo actual. Los alumnos de hoy en
día juegan una carrera contra el tiempo, y necesitan tener acceso a diferentes ofertas
tecnológicas que favorezcan su proceso de formación y se adapten a sus necesidades
(Litwin, 2005). Las tecnologías tienen un rol preponderante en tanto les posibilita
acceder a todo tipo de información y “viajar” a cualquier parte del planeta en cuestión
de segundos. Como bien expresa Bauman (1999), los estudiantes deben reducir el
tiempo de consumo al máximo, o la competencia los aplastará.
A los educadores nos cabe la responsabilidad ineludible de brindarles a todos los
estudiantes la oportunidad de desarrollar nuevas y específicas competencias para el
manejo efectivo de estas herramientas. Es decir, que no sólo todos tengan acceso a la
formación sino que el proceso de formación tenga como objetivo que el alumno logre
aprendizajes perdurables que le permitan desenvolverse con autonomía a lo largo de su
vida. Es fundamental que los nativos digitales sean entrenados en el contexto educativo
para evaluar críticamente el material al que acceden y no que lo asimilen como fiable o
relevante sin hacer un análisis del mismo (Cassany y Ayala, 2008).
Entre estas competencias, es necesario que los estudiantes desarrollen la competencia
comunicativa en inglés puesto que es el idioma que se usa en todas las áreas de
conocimiento, sobre todo en el área científico-tecnológica en donde se publican los
avances del quehacer científico.
En el campo del Inglés con Propósitos Específicos (siendo ESP su sigla en inglés), la
traducción de textos se ha tornado de uso común. Traducir, es decir la habilidad de
transferir un texto original a otra lengua considerando aspectos contextuales como el
tema y la audiencia (Stymne, 2009 p. 1) es una actividad típica en cursos de ESP con
orientación en lectura comprensiva. Los traductores automáticos constituyen una
herramienta atractiva y práctica que le permite al alumno el rápido acceso a la
información.
Sin embargo, los traductores automáticos online están en continuo desarrollo, y sus
producciones no están siempre libres de errores. El grado de precisión y utilidad que se
le asigne a estas traducciones muchas veces depende del fin con el que la persona
necesite utilizarlas. Si bien hay casos en que las traducciones de traductores automáticos
pueden ofrecer la idea general del texto en otros será necesario hacer una edición
posterior, ya que los mismos suelen ofrecer “traducciones de baja calidad” (Coffey,
2009, para. 1; Gonzalez Boluda, 2010, p.192). De hecho, Gonzalez Boluda (2010)
considera que los traductores automáticos suelen ser muy apropiados para traducir
textos técnicos por sus características en cuanto a estilo, semántica y sintáctica.
Al respecto y a pesar de los avances de la inteligencia artificial, Diéguez y
Riedemann (1998) resaltan como principal problema la incapacidad
programa
de traducción automática
de
reconocer contexto,
del
condición
fundamental para discernir tanto la carga semántica como las categorías
gramaticales del léxico del texto original y de su traducción.
En este trabajo nos proponemos presentar los resultados de un análisis de tres
traductores automáticos que se ofrecen de manera gratuita en Internet. El objetivo de
este análisis fue determinar la fiabilidad de las traducciones y elegir el traductor más
preciso para usarlo como herramienta didáctica en clases de inglés técnico.
Materiales y métodos
A continuación se hará una descripción de las oraciones que integraron el corpus de esta
experiencia y de los traductores que se eligieron.
a) Acerca de las oraciones
Para realizar este estudio comparativo se utilizaron diez oraciones originales (no
modificadas pedagógicamente) en inglés que dada su complejidad léxico-gramatical se
creía que generarían dificultades para los traductores automáticos (Ver Anexo 1). Las
oraciones extraídas de distintas páginas de Internet presentaban un registro formal y
pertenecían a textos técnicos del campo de las ingenierías. En las oraciones
seleccionadas hay casos de ambigüedad léxica, construcciones pasivas, gerundios con
diferentes funciones gramaticales, estructuras condicionales, estructuras sustantivas
complejas, inversiones sintácticas, nombres propios, entre los más relevantes.
b) Acerca de los traductores
Si bien hay un gran número de programas de traducción en línea que se pueden
consultar de manera gratuita, se seleccionaron para este estudio tres de ellos: Google,
Politraductor y Worldlingo. Estos programas no tienen que descargarse ni instalarse en
la PC; el usuario solamente tiene que acceder al sitio del programa para traducir lo que
necesite. Además son de rápido y fácil acceso y utilización. Una vez en el sitio, se
encuentran dos ventanas: una donde se pega o se escribe el texto que se quiera traducir y
otra en donde aparecerá el texto traducido en cuestión de segundos. Google detecta la
lengua de origen (al menos cuando se trata del inglés), mientras que en los otros dos se
debe elegir; la lengua de destino debe elegirse en todos los casos. Se obtienen buenos
resultados de la mayoría de estos programas si el objetivo es obtener una idea general
del texto original. Sin embargo, su funcionamiento es mejor cuando se trata de lenguaje
técnico, ya que dadas sus características lingüísticas, se obtiene una mejor calidad de
traducción (Gonzalez Boluda, 2010). En definitiva, los resultados dependerán del
propósito de la traducción, de las necesidades del usuario y del tipo de texto que se
traduce.
Procedimiento
El presente estudio constituye la etapa preliminar de una investigación más amplia que
tiene por objetivo implementar el uso de los traductores automáticos en la clase de
Inglés Técnico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Económico-Sociales (FICES) de
la Universidad Nacional de San Luis.
Este estudio preliminar se llevó a cabo en Septiembre de 2011 y tuvo como objetivo
principal analizar los traductores automáticos Google, Politraductor y Worldlingo que
se encuentran disponibles en la web, detectar los tipos de errores más
importantes/recurrentes que arrojaban y eventualmente determinar el que resultara ser
más confiable y preciso.
Para el análisis de las producciones de los traductores mencionados, se confeccionó un
cuadro con los aspectos a analizar y, en base a esta categorización, se llevó a cabo el
análisis correspondiente. Se consideraron aspectos de índole lingüística como
concordancia sujeto-verbo (en género y número), traducción de los gerundios con
diferente función (como sustantivo, adjetivo o verbo), traducción de participios pasados,
estructuras pasivas, condicionales, frases verbales en diferentes tiempos verbales y con
verbos modales, elección léxica adecuada al contexto, sintaxis (en general y dentro de la
frase sustantiva), omisión del artículo definido en la versión en español, errores de
ortografía, omisión de elementos, conectores y preposiciones.
Resultados
Debido a que los traductores automáticos ofrecen resultados de calidad variada
dependiendo de cada aspecto lingüístico, es difícil generalizar en cuanto al
funcionamiento de los mismos. Por ello, se presentan a continuación tres tablas, una por
cada traductor. En cada una se muestran los tipos de errores dispuestos en orden
descendente desde el más recurrente al de menor frecuencia con ejemplos específicos de
cada caso.
Traductor Google
Traductor Google
Tipo de error
Ejemplos con su traducción
Comentarios
Traducción de núcleo de frase sustantiva
No detecta
reduced above-
la reducción de la
correctamente el
ground plant
biomasa aérea de
sustantivo núcleo de la
biomass
plantas (oración
frase sustantiva, cambia
4)
la sintaxis y por ende no
The altered
La alteración del
atribuye los calificativos
nutrient status
estado de
al sustantivo, cambiando
nutrientes del
el sentido del mensaje.
suelo (oración 5)
higher soil
el aumento de la
temperature
temperatura del
suelo (oración 4)
two ruminally
dos ruminal
En este caso en
fistulated,
fístula, no
particular se observa
nonlactating,
lactantes,
que si bien el
nonpregnant
embarazadas
traductor detecta el
Holstein cows
vacas Holstein
núcleo
(oración 3)
correctamente no
provee una sintaxis
apropiada de los
adjetivos que
acompañan este
núcleo.
Traducción de adjetivos
1- Traduce un adjetivo
can include
la reducción de la
participio como
reduced above-
(oración 4)
sustantivo
ground plant
biomass
a decreased
una disminución
frequency
de la frecuencia
(oración 6)
2- Altera el género
Holstein cows
vacas Holstein
fed
alimentados
(oración 3)
3- No reconoce prefijo non-pregnant
embarazadas
negativo
(oración 3)
Traducción de sustantivos
1- Altera el número
and ways of
y la forma de
making them
hacerlos (oración
8)
Traducción de frases verbales
1- Falta de concordancia
The evolution of
La evolución de
de género y número
mathematics
las matemáticas
respecto del sustantivo
might be seen
puede ser visto
(oración 2)
2- Traducción de verbos
we could
nos podría
modales
evaporate
evaporarse
(oración 9)
3- Condicionalidad del
if this particular
si este aire
verbo en pasado simple
air were cooled
particular, se
en las oraciones de
to 10 degrees at
enfrió a 10
segundo tipo
ground level
grados a nivel
del suelo
(oración 10)
Otros errores
1- Omisión del artículo Rumen fluid
Líquido ruminal
Se observó solo este
en la versión en español
(oración 3)
caso.
Traductor Worldlingo
Traductor Wordlingo
Tipo de error
Ejemplos con sus traducciones
Comentarios
1- Detección de núcleos two ruminally
del dos
En este caso no
de las frases sustantivas
fistulated,
ruminally
queda claro que el
nonlactating,
fistulated, las
traductor haya
nonpregnant
vacas non
detectado el núcleo
Holstein cows
lactating, no
que se evidencia en
embarazadas de
una sintaxis
Holstein
totalmente errónea.
Esta oración también
ejemplifica otro de
los errores más
recurrentes que arroja
este traductor (ver
siguiente.
2-
Omisión
de uptake
traducción de palabras
tallgrass
uptake (oración
Deja la palabra en la
5)
lengua original
tallgrass (oración Deja la palabra en la
6)
Voltaic
3- Elección léxica
physical insight
inapropiada. El traductor
lengua original
Voltaic” (oración Deja la palabra en la
10)
lengua original
penetración
Lo correcto sería:
física (oración 1)
visión física
no elige la acepción
non pregnant
vacas no
Lo correcto sería:
adecuada a la temática
Holstein cows
embarazadas
vacas Holstein no
(oración 3)
preñadas
del texto en cuestión.
release of
lanzamiento de
Lo correcto sería:
nutrients
alimentos
liberación de
(oración 4)
nutrientes
fuera refrescada
Lo correcto sería: se
(oración 10)
enfriara
were cooled
Traducción de la frase verbal
1- Modalidad
might be seen
se pudo
considerar
(oración 2)
2- Voz pasiva
were shown
fueron
demostrados
(oración 6)
3- Presente simple
a Galvanic
una pila o celda
cell...is an...
galvánica....sea...
(oración 7)
4- Género
Ways of making
maneras de
them (materials)
hacerlas (oración
8)
5- Condicionalidad
6- Verbo reflexivo
if there were no
si no había polvo
dust....
(oración 9)
its humidity
su humedad
would begin
comenzaría a
condensing
condensar
(oración 10)
Otros errores
1- Traducción incorrecta
plant-plant
interacciones de
de un adjetivo
interactions
la planta-planta
compuesto
2- Omisión del artículo
(oración 5)
such as fire
en la versión en español
tales como fuego
(oración 6)
3- Oraciones
By contrast,
Por el contrario,
Resulta difícil
incomprensibles
large-scale,
los disturbios en
categorizar algunos
frequent,
grande,
errores en oraciones
exogenous
frecuentes,
como la del ejemplo
disturbances
exógenos tales
en la cual se observa
such as fire were
como fuego
una superposición de
shown to
fueron
errores.
decrease
demostrados a la
diversity and
diversidad y a la
heterogeneity as
heterogeneidad
they were lowest
de la
in most
disminución
frequently
como eran los
burned sites,
más bajos lo más
increasing with a
frecuentemente
decreased
de sitios
frequency of
quemados,
disturbance in
aumentando con
North American
una frecuencia
tallgrass prairie
disminuida del
(Collins 1992).
disturbio en la
pradera
norteamericana
de los tallgrass
(Collins 1992).
Traductor Politraductor
Traductor Politraductor
Tipo de error
Ejemplos con sus traducciones
Comentarios
Traducción de la frase sustantiva
1- Elección léxica
disturbances
inadecuada en frases
sustantivas.
physical insight
alborotos (oración
Lo correcto sería:
6)
alteraciones
penetración física
Lo correcto sería:
(oración 1)
visión física
a still-
un quieto-
Lo correcto sería:
developing
desarrollando
una teoría científica
scientific theory
(oración 1)
aún en desarrollo
2- Traducción del
Holstein cows
vacas....alimentaron
pasado participio con
fed with
(oración 3)
función adjetiva a los
altered species
alteró composición
que traduce con función
composition
de especie (oración
verbal
4)
most frequently
quemó
burned sites
normalmente sitios
(oración 6)
Voltaic cell,
célula de Voltaic,
named after
denominó después
Luigi Galvani
de que Luigi
Galvani (oración 7)
Holstein cows
vacas....alimentaron
fed with
(oración 3)
3- No detección de
in most
en quemó
núcleo en la frase
frequently
normalmente sitios
sustantiva
burned sites
(oración 6)
Traducción de Frases Verbales
1- Inadecuada
continues to
continúan inspirar
traducción del infinitivo
inspire
(oración 1)
2- Modalidad
The evolution of
La evolución de
No reconoce el
mathematics
matemáticas quizás
verbo modal.
might be seen
sea vista (oración
2)
3- Número
effects ...can
efectos...puede
Se refiere al número
include
incluir (oración 4)
del verbo modal el
que no se condice
con el sustantivo.
4- Presente simple
a Galvanic
Una célula
cell...is an....
Galvánica, o célula
de Voltaic....sea....
(Oración 7)
5- Condicionalidad
6- Verbo reflexivo
If there were no
Si no había polvo
dust
(oración 9)
its humidity
su humedad
would begin
empezaría
condensing
condensar (oración
10)
Otros errores
1- Omisión de
fistulated,
fistulated,
Deja la palabra en
traducción de palabras
ruminally,
ruminally,
su lengua original
nonlactating y
nonlactating y
nonpregnant
nonpregnant
(oración 3)
volatilization
tallgrass
volatilization
Deja la palabra en
(oraciónes 4 y 5)
su lengua original.
tallgrass (oración 6) Deja la palabra en
su lengua original.
Voltaic
Voltaic (oración 7)
Deja la palabra en
su lengua original.
2- Omisión del artículo
Rumen fluid
en la versión en español
líquido de Rumen
“Rumen” se
(oración 3)
encuentra al
comienzo de la
oración y el
traductor deja la
palabra en la lengua
original, inclusive
mantiene la
mayúscula.
Air
Aire (oración 9)
Este sustantivo se
encuentra al
comienzo de la
oración
3- Omisión de
would begin
empezaría
preposición
condensing
condensar (oración
10)
4- Añadidura de
and ways of
y para maneras de
preposiciones
making them
hacerlos (oración 8)
innecesarias
Si bien resulta difícil generalizar sobre el funcionamiento de los tres traductores se
puede concluir del análisis precedente que todos ellos presentan errores en común: error
en la detección de núcleo de la frase sustantiva, traducción del pasado participio con
función adjetiva al que traduce con función verbal o sustantiva, omisión del artículo en
español y condicionalidad de la frase verbal en pasado de las oraciones condicionales de
segundo tipo. Worldlingo y Politraductor además, presentan numerosos errores de
elección lexical, de omisión de traducción, y en muchas ocasiones generan porciones de
oración verdaderamente ininteligibles, lo que dificulta una categorización clara del tipo
de error.
Conclusión
El objetivo de este trabajo fue analizar los errores que realizaron los traductores
automáticos online Google, Worldlingo y Politraductor, con el fin de identificar el tipo
de error más recurrente y eventualmente elegir el que resultara el más preciso para ser
usado con fines pedagógicos en las clases presenciales de Inglés técnico en la FICES.
Del análisis surgen algunos puntos que consideramos importante destacar.

El corpus consistió de oraciones en inglés, de registro formal, técnico del campo
de las ingenierías, extensas y con complejidad lexico-gramatical. Se encontró que
los tres traductores proveyeron errores en los elementos constitutivos de la frase
sustantiva, principalmente en lo que concierne a la identificación del sustantivo
núcleo de la frase sustantiva y a la correcta traducción de los adjetivos que
califican a dichos núcleos, haciendo ya sea errores de sintaxis o de cambio de
categoría gramatical, lo que consecuentemente alteró el significado de la oración.
Aunque menos frecuentemente, se observan también en los tres traductores errores
en la frase verbal, especialmente en la condicionalidad del pasado simple en
oraciones condicionales de segundo tipo. Además, se observó como error
recurrente en los traductores Worldlingo y Politraductor el de elección léxica, lo
que deja de manifiesto una de las debilidades más importantes que muestran los
traductores automáticos que es el no poder reconocer y adecuarse al contexto, idea
claramente expuesta por Diéguez y Riedemann (1998).

Si bien ningún traductor arrojó una traducción exacta de los textos empleados para
la experiencia, el traductor Google resultó ser el más preciso en comparación. En
este sentido nuestros hallazgos coinciden con los de Aiken y Ghosh, 2009;
Gonzalez Boluda, 2011; y Aiken y Balan, 2011. Google presentó errores puntuales
y traducciones más “limpias” en donde los errores eran más fáciles de detectar y la
idea principal del mensaje posible de interpretar. A pesar de los errores en la
mayoría de los casos el texto es comprensible a diferencia de los otros dos
traductores que en varias ocasiones condensaban varios errores en una misma
porción de texto haciendo muy complicada la interpretación del mismo.

Como implicancia pedagógica concluimos que los traductores automáticos online
son aplicaciones online gratuitas, de fácil acceso y uso que están al alcance de los
alumnos que de hecho las usan con diferentes propósitos. Es por ello que
consideramos que es importante entrenar a los alumnos para que las usen
apropiadamente con fines académicos, reconociendo sus ventajas y desventajas.

Resulta conveniente aclarar que dado el corpus reducido no es posible realizar
generalizaciones en cuanto al funcionamiento de los traductores, ya que se
presume que los resultados variarán dependiendo de varios factores como el tipo
de texto, la longitud, temática y complejidad de los mismos. Sin embargo este
estudio nos permitió obtener una aproximación a los errores más recurrentes que
estos traductores automáticos producen.
Referencias bibliográficas
Aiken, M. y Ghosh, K. (2009): Automatic translation in multilingual business meetings.
Industrial
Management
&
Data
Systems,
109
(7),
916-925.
DOI:10.1108/02635570910982274 (Permanent URL)
Aiken, M. y Balan, S. (2011): “An analysis of Google Translate accuracy”. Translation
Journal, 16 (2).
Baumann, Z. (1999): “Turistas y vagabundos”. En Baumann, Zygmunt: La
globalización: consecuencias humanas. FCE, Buenos Aires, pp. 103-133
Cassany, D. y Ayala G. (2008): “Nativos e inmigrantes digitales en la escuela”. CEE
Participacion Educativa, 9, noviembre, pp.53-71
Coffey, N. (2009): Machine Translation - How it Works, What Users Expect, and What
They Get. Disponible en: http://EzineArticles.com/?expert=Neil_Coffey
Diéguez M., M.I. y Riedemann H., K. (1998): Análisis del error en la traducción
automática: algunos ejemplos de las formas -ing del inglés al español.
ONOMAZEIN 3, 211-229.
Gonzalez Boluda, M. (2010): Estudio Comparativo de traductores automáticos en línea:
Systran, Reverso y Google. Núcleo, 27,187-216.
Litwin, E. (2005): “La tecnología educativa en el debate didáctico contemporáneo en
Tecnologías educativas en tiempos de internet. Capítulo 1. Amorrortu Editores.
Stymne, S. (2009): Compound Processing for Phrase-Based Statistical Machine
Translation. Trabajo de Tesis, Licenciatura en Filosofía, Linköping, Suecia
ANEXO 1
1) The physicist Richard Feynman invented the path integral formulation of quantum
mechanics using a combination of mathematical reasoning and physical insight, and
today's string theory, a still-developing scientific theory which attempts to unify the four
fundamental forces of nature, continues to inspire new mathematics.
2) The evolution of mathematics might be seen as an ever-increasing series of
abstractions, or alternatively an expansion of subject matter.
3) Rumen fluid was collected after the morning feeding from two ruminally fistulated,
nonlactating, nonpregnant Holstein cows fed with oat hay twice (7:00 and 18:00 h)
daily.
4) The resulting effects of a fire (see § 9.2) can include reduced above-ground plant
biomass, local species loss, altered species composition, lower soil albedo, higher soil
temperature, and the volatilization and release of nutrients as ash.
5) The altered nutrient status of the soil following volatilization of biomass during a fire
can affect nutrient uptake dynamics and resource availability, which through altered
plant growth rates can ultimately affect plant–plant interactions (e.g. the balance
between competition and facilitation) thereby altering the fitness and relative abundance
of the species in the community.
6) By contrast, large-scale, frequent, exogenous disturbances such as fire were shown to
decrease diversity and heterogeneity as they were lowest in most frequently burned
sites, increasing with a decreased frequency of disturbance in North American tallgrass
prairie (Collins 1992).
7) A Galvanic cell, or Voltaic cell, named after Luigi Galvani, or Alessandro Volta
respectively, is an electrochemical cell that derives electrical energy from chemical
reactions taking place within the cell.
8) They not only design and create new products, but also develop materials for them
and ways of making them.
9) Air is mostly empty space. If there were no dust or other nuclei for water to
condense on, then we could evaporate much more water vapor into the air before it
started to condense into liquid water.
10) That is, if this particular air were cooled to 10 degrees at ground level, its humidity
would begin condensing to form dew.