El objetivo principal de este proyecto es contribuir al estudio de la adquisición del español como lengua extranjera (ELE), lo cual es clave para el desarrollo de las sociedades bilingües. Para ello, se investigará cómo influye el tipo de tarea y la modalidad (oral vs. escrita) en el lenguaje de bilingües de español cuya lengua materna es el inglés, analizando específicamente la resolución de anáforas (RA). Para bilingües con dicho perfil lingüístico, la adquisición de la RA presenta un desafío, pues es un aspecto lingüístico clave que se encuentra en la interfaz sintáctico-discursiva. Además, el efecto de la tarea en la RA de bilingües de español no ha sido investigado anteriormente. Para abordar esta laguna, el análisis de los datos se basará en un corpus lingüístico de aprendices, es decir, una base de datos digital que recoge la producción contextualizada de aprendices de una segunda lengua. Específicamente, se usará el corpus CEDEL2 (http://cedel2.learnercorpora.com/), desarrollado en el laboratorio BilinguaLab en la Universidad de Granada. CEDEL2 es el mayor corpus de ELE hasta la fecha e incluye numerosas variables, como el tipo de tarea y la modalidad de los textos. Los corpus de aprendices son, por tanto, potentes herramientas en el campo de las humanidades digitales.

Se espera aportar información metodológica valiosa sobre el impacto de la tarea en la producción lingüística, permitiendo que se mejoren futuros diseños de corpus y que profesionales de ELE desarrollen materiales didácticos basándose en los hallazgos de este estudio. Además, se ampliará el corpus CEDEL2, recopilando datos de aprendices de español y nativos de inglés en tareas narrativas orales y escritas, contribuyendo así a la nueva versión de CEDEL2 (v. 3). También se diseñará una nueva tarea para explorar cómo la complejidad de la tarea influye en la resolución de anáforas de aprendices y nativos. Se realizarán análisis estadísticos con modelos de regresión lineal simples y mixtos utilizando el lenguaje de programación R. También se utilizará el software UAM Corpus Tool para el análisis descriptivo e inferencial, así como para etiquetar los datos según los factores sintáctico-discursivos que restringen la resolución de anáforas en cada tarea. En definitiva, los objetivos de esta tesis se alcanzarán utilizando herramientas digitales y contribuyendo al avance metodológico de corpus de aprendices, por lo que este proyecto espera aportar significativamente a las humanidades digitales en el estudio del bilingüismo.