Proyecto 3 – Traducción Técnica IAG y Glosario
Descripción del proyecto
Trabajando en el grupo asignado, traducirán un texto técnico sobre arquitectura de prompts para tutores inteligentes de programación basados en inteligencia artificial generativa (IAG). Este proyecto combina investigación terminológica profunda con traducción técnica precisa, reflejando las competencias profesionales necesarias para trabajar con textos especializados en tecnología emergente.
Preparación para el proyecto
El texto a traducir
EVA-Tutor: Arquitectura de Prompts del Sistema
Recursos de apoyo
- Guía teórica: Traducción Técnica e IAG
- Marco de evaluación: Marco MQM: Tipología de Errores en Traducciones
- Referencia académica: Levchuk (2024) - Texto fuente completo disponible en carpeta de referencias
Organización grupal
- Grupos asignados en clase: No pueden cambiar de grupo sin autorización
- Tamaño máximo: 3 personas (algunas excepciones de 2 personas)
- Asignación: Intercambien roles y asignen turnos diferentes del último proyecto (investigación terminológica, traducción, revisión)
Proceso del proyecto
Descarga el archivo en formato Markdown EVA-Tutor-prompts-sistema.md para trabajar con una copia local
Fase 1: Investigación terminológica colaborativa
- Análisis del texto fuente: Identifica las especificaciones y los conceptos especializados en IAG
- Consulta de fuentes especializadas: Investiga documentación técnica, artículos académicos y recursos profesionales
- Creación de glosario: Desarrolla un glosario con términos especializados (para uso personal - no es necesario que lo entregues)
Fase 2: Traducción técnica
- Aplicación terminológica: Utiliza su glosario para mantener consistencia terminológica
- Traducción especializada: Produce una traducción que respete las convenciones del género técnico
- Verificación de coherencia: Asegura que la traducción mantiene la precisión técnica del original
Fase 3: Revisión y documentación
- Revisión colaborativa: Revisa tanto el glosario como la traducción para consistencia y calidad
- Documentación del proceso: Completa el registro de tiempo y tareas
- Preparación de entrega: Prepara la entrega según especificaciones
Entrega
Traducción técnica completa
Archivo markdown (.md) con:
- Traducción completa del texto fuente siguiendo estándares técnicos
- Aplicación consistente del glosario desarrollado
- Formato profesional apropiado para el tipo de archivo (.md)
Documentación del proceso grupal
En un documento MS Word:
Información del equipo
Los nombres de todas las traductoras y traductores, con roles específicos asignados
Registro detallado de tiempo y tareas
Por ejemplo:
| Fase | Completada por | Tiempo dedicado / persona | Desafíos encontrados |
|———-|——————–|—————————–|————————-|
| Análisis del texto fuente | | | |
| Investigación terminológica | | | |
| Traducción inicial | | | |
| Revisión técnica | | | |
| Corrección final | | | |
| Documentación y entrega | | | |
Total de horas del Team Member 1:
Total de horas del Team Member 2:
Total de horas del Team Member 3:
Total de horas del proyecto: [Suma total]
Reflexión grupal
Párrafo de 150-200 palabras sobre:
- Los principales desafíos terminológicos encontrados
- Estrategias de investigación más útiles
- Aprendizajes sobre traducción técnica especializada
- Cómo mejoraría el equipo su proceso en futuros proyectos similares
Formato de entrega
- Archivos:
Apellidos_prompts-sistema.mdApellidos_prompts-reflexion.docx
- Nomenclatura: Apellidos de cada integrante, separados por guiones
- Ejemplo:
Aguilera-Brandt-Morales_prompts-sistema.md - Entrega: Una sola persona del equipo sube ambos archivos
Criterios de evaluación
Después de evaluar los errores individuales en la traducción, tu texto recibirá una puntuación de correspondencia general donde 1 significa diferencias importantes de significado y 4 significa correspondencia excelente, y una puntuación de legibilidad general donde 1 significa difícil de leer y 4 significa que se lee de forma natural.
Considerando tus puntuaciones de Correspondencia General y Legibilidad, puedes determinar si tu traducción es efectiva, mayormente efectiva, algo inefectiva o inefectiva/incompleta.
| Nivel | Correspondencia General | Legibilidad General | Descripción |
|---|---|---|---|
| Efectiva | 4 | 3-4 | Permite comprensión técnica completa y aplicación práctica |
| Mayormente efectiva | 3 | 2-3 | Comunica la mayoría de conceptos esenciales con claridad técnica |
| Algo inefectiva | 2 | 2-3 | Transmite información básica pero con limitaciones técnicas |
| Inefectiva o incompleta | 1 | 1 | No permite comprensión técnica adecuada o está significativamente incompleta. |
📥 Descarga este Contenido
Encuentra este archivo en nuestro repositorio y descárgalo.
🤖 Prompts de Estudio con IAG
Copia el contenido descargado y prueba estos prompts:
- “Ayúdame a crear un proceso sistemático de investigación terminológica para textos técnicos sobre [subcampo específico de IAG]”
- “¿Cuáles son las mejores fuentes académicas y profesionales para verificar terminología técnica en inteligencia artificial generativa?”
- “Analiza este término técnico de IAG y sugiere equivalencias en inglés con justificación: [término específico del texto]”
- “¿Cómo puede nuestro equipo mantener consistencia terminológica durante la traducción colaborativa de un texto técnico?”
- “Crea una estrategia de división de trabajo eficiente para un proyecto de traducción técnica grupal”
¡Semana 4 Completa! La próxima semana exploraremos: Corpus y Terminología, Contraste Gramatical