Desarrollo del módulo interactivo 'Stance & Source Check' para el fomento de la alfabetización mediática en la plataforma DeStance

Resumen

El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el desarrollo del módulo interactivo "Stance & Source Check" para la plataforma educativa DeStance, en el marco del proyecto de investigación RACISMMAFF. En un contexto donde la desinformación sobre inmigración y racismo prolifera en medios digitales, este trabajo responde a la necesidad crítica de desarrollar herramientas pedagógicas que fomenten la alfabetización mediática. El objetivo principal fue diseñar e implementar un módulo web que permita a estudiantes universitarios desarrollar competencias para identificar marcadores lingüísticos de posicionamiento discursivo y evaluar la credibilidad de fuentes informativas.

La metodología empleada combinó un enfoque de desarrollo iterativo con principios de diseño pedagógico, implementando una arquitectura full-stack con SvelteKit, Node.js y MongoDB. La solución técnica incorporó Rangy.js para gestionar interacciones complejas de selección de texto, superando las limitaciones de las APIs nativas del navegador. El módulo resultante guía a los usuarios a través de un proceso estructurado de cuatro fases: evaluación de fiabilidad inicial, análisis interactivo de marcadores lingüísticos, evaluación sistemática de fuentes y retroalimentación personalizada. Las principales aportaciones incluyen un sistema robusto de highlighting persistente, algoritmos de comparación flexible entre selecciones de usuarios y marcadores expertos, y una integración exitosa con el ecosistema MOOC existente.

Entre las limitaciones identificadas destacan la dependencia de curación manual de contenido y la ausencia de pruebas automatizadas exhaustivas, aspectos que se proponen como líneas de trabajo futuro.

ABSTRACT

This Final Degree Project addresses the development of the interactive module "Stance & Source Check" for the DeStance educational platform, within the framework of the RACISMMAFF research project. In a context where misinformation about immigration and racism proliferates in digital media, this work responds to the critical need to develop pedagogical tools that promote media literacy. The main objective was to design and implement a web module that enables university students to develop competencies in identifying linguistic markers of discursive positioning and evaluating the credibility of information sources.

The methodology employed combined an iterative development approach with pedagogical design principles, implementing a full-stack architecture with SvelteKit, Node.js, and MongoDB. The technical solution incorporated Rangy.js to manage complex text selection interactions, overcoming the limitations of native browser APIs. The resulting module guides users through a structured four-phase process: initial reliability assessment, interactive analysis of linguistic markers, systematic source evaluation, and personalized feedback. Key contributions include a robust persistent highlighting system, flexible comparison algorithms between user selections and expert markers, and successful integration with the existing MOOC ecosystem.

Among the identified limitations are the dependence on manual content curation and the absence of comprehensive automated testing, aspects proposed as future lines of work.