[en] This doctoral thesis explores the field of language learning applications, and especially the Duolingo application, from a technological and linguistic perspective with two main objectives. On the one hand, we study the functioning in these applications and how learning and adaptation is facilitated from their own architecture and design. On the other hand, we focus on the analysis of grammatical competence in the Spanish course of Duolingo where we try to verify the alignment to the CEFR of its contents. This dual perspective encompasses a multitude of scientific fields reflected in the theoretical frameworks where we find a multidisciplinary basis that will allow an adequate analysis of the data and evaluation of the results. From a technological point of view, the mechanisms of adaptation and personalization of learning are studied, which leads to a review of the construction of student models and the role of artificial intelligence (AI) in applications. The application of AI to language learning is focused on the construction of student models that allow customization and adaptation in real time to the user needs, as well as providing rigorous feedback on the learning process. All this with a well-defined purpose, to build applications that can simulate a human tutor. We highlight the implementation of spaced repetition algorithms to influence our memory. Another aspect of the research also focuses on the design and interface elements that reduce cognitive load, facilitate use, motivate and influence learning and memory. Theoretical references for the analysis are the multimedia principles of Mayer (2005) and Plass and Jones (2005), the usability principles of Nielsen (1994) and design considerations such as the visual principles of the Gestalt, adapted design, mobile learning guidelines for design, user experience (Kolenda, 2021) or the theory of self-determination to study gamified elements. Briefly, it is concluded that the elements of the user interface in Duolingo favor the learning of the language since they reduce the cognitive load, favor the psychological needs of autonomy and competence and, meet most multimedia and usability principles. It is derived from the analysis of uses of AI techniques that Duolingo builds its student model using ML algorithms and uses spaced repetition to facilitate language acquisition. In addition, the PLN is used, among others, to process the oral input of the user and the voices of the courses are also generated with deep learning and PLN. From the linguistic point of view, we start with the considerations on the validity of the frameworks. The CEFR thus becomes a central element guiding the study of linguistic competence in its grammar aspect. The grammatical inventory of the Curriculum Plan of the Instituto Cervantes becomes the instrument for our analysis to meet the second. In short, two Spanish courses of different years are analysed and a comparison is made in both. The results allow to conclude that the alignment of the grammatical component to the CEFR is satisfactory at levels A1, A2 and B1. The contribution of this second research contributes to the development of autonomy competence in informal learning and provides clarity on what is learned in courses not mediated by a human tutor. In conclusion, we hope to contribute to a better understanding of language learning applications to enable their users to judge applications according to their potential, progress and limitations, as well as making conscious use of the application as an autonomous learning tool.

[es] Esta tesis doctoral explora el campo de las aplicaciones de aprendizaje de lenguas, y, especialmente la aplicación Duolingo, desde la perspectiva tecnológica y la lingüística con dos objetivos principales. Por un lado, estudiamos el funcionamiento en estas aplicaciones y cómo se facilita el aprendizaje y la adaptación desde su propia arquitectura y diseño. Por otro lado, nos centramos en el análisis de la competencia gramatical en el curso de español de Duolingo donde intentamos verificar la alineación al MCER de sus contenidos. Esta doble perspectiva engloba una multitud de campos científicos que se refleja en los marcos teóricos donde encontramos una base multidisciplinar que va a permitir un adecuado análisis y valoración de los resultados. Desde el enfoque tecnológico, se estudian los mecanismos de adaptación y personalización del aprendizaje, lo que lleva a revisar la construcción de los modelos de estudiante y el papel de la inteligencia artificial en las aplicaciones. La aplicación de la IA al aprendizaje de lenguas está centrada en la construcción de modelos de estudiante que posibilitan la personalización y adaptación en tiempo real al usuario, así como ofrecer un feedback riguroso del proceso de aprendizaje. Todo ello con un propósito bien definido: construir aplicaciones que pueden simular a un tutor humano. Destacamos, además, la implementación de algoritmos de repetición espaciada para influir en nuestra memoria. Otro aspecto de la investigación se centra también en el diseño y los elementos de la interfaz que reducen la carga cognitiva, facilitan el uso, motivan e inciden en el aprendizaje y la memoria. Son referentes teóricos para el análisis los principios multimedia de Mayer (2005) y Plass y Jones (2005), los principios de usabilidad de Nielsen (1994) y consideraciones sobre diseño como los principios visuales de la Gestalt, el diseño adaptativo, las directrices del aprendizaje móvil para el diseño, la experiencia de usuario (Kolenda, 2021) o la teoría de la auto-determinación para estudiar los elementos gamificados. De forma breve se concluye que los elementos de la interfaz de usuario en Duolingo favorecen el aprendizaje de la lengua, ya que reducen la carga cognitiva, estimulan las necesidades psicológicas de la autonomía y la competencia, al tiempo que cumplen de forma mayoritaria los principios multimedia y de usabilidad. Se deriva del análisis de los usos de técnicas de IA que Duolingo construye su modelo de estudiante gracias a algoritmos de ML y utiliza la repetición espaciada para facilitar la adquisición de la lengua. Además, el PLN se utiliza, entre otras, para procesar el input oral del usuario y para generar las voces de los cursos. Desde el enfoque lingüístico, partimos de las consideraciones sobre la validez de los marcos de referencia. El MCER se convierte, así, en elemento central que guía el estudio de la competencia lingüística en su aspecto gramatical. El inventario gramatical del Plan Curricular del Instituto Cervantes es el instrumento de análisis para cumplir el segundo objetivo. En definitiva, se analizan dos cursos de español de diferentes años y se realiza una comparativa. Los resultados permiten concluir que la alineación del componente gramatical al MCER es satisfactoria en los niveles A1, A2 y B1. La contribución de esta segunda investigación contribuye a desarrollar la competencia de autonomía en el aprendizaje informal y se aporta claridad sobre qué se aprende en cursos no mediados por un tutor humano. Para concluir, esperamos contribuir a una mejor comprensión de las aplicaciones de enseñanza de lenguas para permitir sus usuarios juzgar las aplicaciones en función de su potencial, avances y limitaciones, así como hacer un uso consciente de la aplicación como herramienta de aprendizaje autónomo.