Oral Indigenous Languages In Literary Education: New Paradigms In The Classroom Through Artificial Intelligence
DOI:
https://doi.org/10.18172/con.6681Keywords:
Artificial Intelligence, Translation, Illustration, Plurilingualism, PoetryAbstract
Based on orally rooted Indigenous languages of Latin America, this study analyzes poetic texts by Rosa Maqueda and Irma Pineda. It proposes an educational experience for the classroom as part of a broader initiative to reconsider and expand the literary canon used in schools. In plurilingual contexts such as Mexico, there remains a significant gap in Artificial Intelligence's ability to engage with Indigenous languages like Hñähñu and Zapotec, particularly regarding accurate translation and pronunciation. A qualitative analysis of selected poems in both languages, approached through the lens of orality, allows future educators to explore the use of Artificial Intelligence (AI) in multicultural contexts to enhance their literary competence. This is done by working on translations supported by illustrations, using oral Indigenous poems that coexist with Spanish and English. In doing so, the study interrogates the biases and adaptations of literary texts within early childhood and primary education, suggesting ways educators can leverage AI as a tool to integrate intercultural orality into the classroom through poetry. The findings indicate that while ChatGPT can assist with translating languages, its capabilities remain limited when applied to orally based Indigenous languages and the generation of corresponding illustrations. These limitations stem from the lack of research on Indigenous languages, particularly regarding their oral traditions and their role in literary education.
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