CG1: Dominio de la comunicación oral y escrita en español en diferentes situaciones y contextos.
CG3: Capacidad para gestionar y evaluar información de diverso grado de complejidad mediante el uso adecuado de los recursos tecnológicos.
CG4: Capacidad para el trabajo interdisciplinar y en equipo, en el diseño y en la gestión de proyectos (nacionales e internacionales).
CG5: Capacidad de desarrollar el aprendizaje de modo autónomo y la creatividad.
CG6: Capacidad para la motivación por la progresiva profundización en el estudio y por la calidad del rendimiento personal y de equipo.
CG8: Capacidad de aplicación y transmisión de los conocimientos de Lengua y Literatura en español, tanto teóricos como metodológicos a destinatarios especializados y no especializados.
CG9: Capacidad de desarrollar habilidades fundamentales de investigación en Lengua y Literatura en español que preparen para el acceso a niveles superiores de la actividad investigadora (Postgrado).
CG11: Capacidad para manejar las herramientas auxiliares básicas orientadas a la adquisición de conocimientos en Lengua y Literatura española.
CG15: Capacidad para aplicar los principales conceptos de la lingüística al conocimiento de la lengua española.

CE1: Conocimiento avanzado de las disciplinas de la Lengua y de las Literaturas española e hispanoamericana.
CE2: Conocimiento de la gramática descriptiva del Español y el Español Normativo.
CE3: Dominio instrumental del Español.
CP4: Capacidad para aplicar convenientemente los conocimientos teóricos y metodológicos de Gramática a los datos del español, tanto desde la perspectiva sincrónica como diacrónica.
CP5: Capacidad para proponer cuestiones y problemas en materia de Lengua y Literatura en español que favorezcan el aprendizaje de los alumnos y motiven la reflexión, la abstracción, el razonamiento crítico y estimulen la creatividad.

Exposición oral de los contenidos del curso. Comentario de lecturas.

Utilización de programas y herramientas de análisis fonético y estadístico.

Introducción al estudio experimental de propiedades segmentales y prosódicas del español, y sus posibles aplicaciones.

 

Los generales de acceso al grado.
En cuanto a los contenidos de estadística, no es necesario ningún conocimiento previo. El único requisito es tener gusto por el rigor metodológico.
Por lo demás, no hay requisitos, aunque se recomienda que los alumnos sepan manejar un ordenador con soltura. Por otro lado, aunque los programas que se utilizan en clase son, en su mayoría, multiplataforma, los ordenadores del aula funcionan con Windows y ese será el sistema operativo de referencia en las explicaciones de clase.

1.     Conocer los fundamentos de la fonética articulatoria, acústica y perceptiva.

2.     Manejar distintas herramientas informáticas para el análisis fonético.

3.     Explicar características fonéticas a partir de una onda sonora, un espectrograma, un corte espectral, o una curva entonativa.

4.     Segmentar y etiquetar adecuadamente un espectrograma o una curva entonativa.

5.     Manipular un sonido mediante programas informáticos.

6.     Crear estímulos (sintéticos o no) para un test de percepción.

7.     Familiarizarse con los procedimientos propios del diseño de un experimento.

8.     Aprender a formular hipótesis y a reconocer las variables de un experimento.

9.     Disponer tablas de datos en un formato apropiado para los objetivos de un estudio.

10.  Crear distintos tipos de gráficos a partir de conjuntos de datos.

11.  Saber qué pruebas estadísticas resultan más adecuadas para cada estudio.

12.  Utilizar diversos programas informáticos para realizar las pruebas estadísticas escogidas.

13.  Interpretar correctamente los resultados de una prueba estadística.

14.  Presentar un informe de los resultados de un estudio experimental.

1.     Fonética articulatoria. Introducción a la experimentación en fonética articulatoria.

2.     Fonética acústica (I): análisis segmental. Interpretación de oscilogramas, espectrogramas y cortes espectrales. Segmentación y etiquetado de audios.

3.     Fonética acústica (II): análisis prosódico. Estudio de las variaciones de f₀, intensidad y duración. Ritmo y tempo. Interpretación y etiquetado de curvas entonativas.

4.     Fonética perceptiva. Métodos experimentales en fonética perceptiva. Creación de estímulos. Diseño de tests.

5.     Estadística aplicada a los estudios fónicos. Diseño experimental. Hipótesis y variables de un experimento. Análisis estadístico de datos.

25 %: Lecturas semanales y visionado de videotutoriales previamente a la clase, y preguntas de comprobación en el Campus Virtual.
25 %: Pruebas escritas sobre los contenidos teóricos del curso.
50 %: Resolución de prácticas.

Baayen, R. H. (2008). Analyzing linguistic data: A practical introduction to statistics using R. Cambridge: Cambridge University Press.
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Gil Fernández, J., & Llisterri, J. (Eds.) (en prensa). Fonética y fonología descriptivas de la lengua española. Washington, DC: Georgetown University Press.
Harrington, J. (2010). Phonetic analysis of speech corpora. Oxford: Wiley-Blackwell.
Johnson, K. (2003). Acoustic and auditory phonetics (2.ª ed.). Oxford: Blackwell.
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Ladd, D. R. (1996). Intonational phonology. Cambridge: Cambridge University Press.
Ladefoged, P. (2003). Phonetic data analysis: An introduction to fieldwork and instrumental techniques. Oxford: Blackwell.
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Marrero, V. (2001). Fonética perceptiva. Addenda. Madrid: UNED.
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Martínez Celdrán, E. y Fernández Planas, A. M. (2013). Manual de fonética española. Articulaciones y sonidos del español (2.ª ed.). Barcelona: Ariel.
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Programas y herramientas informáticas:
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Goldman, J.-P. (2011). EasyAlign: An automatic phonetic alignment tool under Praat. En Proceedings of Interspeech.
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Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B., & Christensen, R. H. B. (2013). lmerTest: Tests for random and fixed effects for linear mixed effect models (lmer objects of lme4 package) (Versión 1.2-0) [R package].
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Peirce, J. W. (2019). PsychoPy (Versión 3.2.4).
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R Development Core Team. (2011). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing.
http://www.r-project.org/