THE USE OF SPOKEN LEARNER CORPORA TO DETECT PROBLEMS WITH LEXICAL ACCURACY
Yükleniyor...
Tarih
2015
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Namık Kemal Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın amacı yabancı dil öğrencilerinin, özellikle sözcüksel öğelerin kullanımı konusundaki problemlerinin daha kolay saptanması için derlem yönteminin kullanılması yolunda bir öneri getirmektir. Her ne kadar sözlü derlem toplama aktivitesi zor ve zaman alıcı bir süreç olsa da, İngilizce’nin yabancı dil öğrencileri tarafından kullanımı veya yanlış kullanımı konusuna ışık tutma potansiyeli yüksektir. Çalışmada kullanılmak üzere, bir sözlü öğrenci İngilizcesi derlemi oluşturulmuştur. Çalışmanın katılımcıları orta ve ortanın üstü İngilizce seviyesindeki yabancı dil öğrencilerdir. Çalışmada kullanılan derlem, diğer bir deyişle ‘Öğrenci Monologları Derlemi’ (ÖMD) katılımcı yabancı dil öğrencilerinin iki farklı konu üzerine 35 adet konuşma kaydının çözümlemesini içermektedir. Öğrenci Monologları Derleminin oluşturulması için kullanılan konuşma konuları IELTS (Uluslararası İngilizce Dil Yeterlilik Sınavı) sınavının konuşma bölümünde kullanılan sorular arasından seçilmiştir. Derlem için toplanan ses kayıtları çözümlenmiş ve hata kategorileri yönünden elle kodlanmıştır. Öğrencilerin yaptıkları hataların kodlanmasından sonra, derlem özel bir derlem analizi programı olan AntConc 3.2.4w kullanılarak kelime kullanımı yönünden analiz edilmiştir. Çalışmanın sonuçları, öğrencilerin konuşma kayıtlarındaki en sorunlu sözcüksel grubun fiiller olduğunu ortaya çıkarmıştır. Bunun dışında, yaygın olarak saptanan yanlış kullanımlar sırasıyla zarf, isim ve sıfat kelime gruplarını içermektedir. Sonuçlar ayrıca yanlış kelime seçiminin öğrencilerin sözcüksel hatalarının en önemli sebeplerinin başında olduğuna işaret etmektedir. Çalışma, yabancı dilde konuşma becerisi öğretimi alanında öneriler içermektedir.
The purpose of this study is to offer a solution for the easier and more accurate detection of speaking problems, especially with the use of lexical items, through the use of a corpus methodology. Although the compilation of spoken corpora is a difficult and time consuming process, it has a great potential to shed light on the use or misuse of English by foreign language learners. For the purposes of this study, a spoken corpus of learner English was compiled. The participants are students at the intermediate to upper-intermediate proficiency level of English. The corpus used in the study, namely ‘Corpus of Learner Monologues’ (CLM) consisted of transcriptions of 35 spoken accounts by participating foreign language learners on two different topics. The topics assigned for the compilation of the corpus were chosen from among IELTS (International English Language Testing System) exam speaking section topics. The recordings were transcribed and hand coded for error categories. After the coding of errors, the corpus was analyzed by using AntConc 3.2.4w, a special software for corpus analysis. The results revealed that verbs are the most problematic lexical group in students’ speech. Other common errors included adverb, noun, and adjective word groups. Results also highlighted that “wrong word choice” was the most common reason for students’ lexical errors. The study carries implications for the teaching of speaking skills.
The purpose of this study is to offer a solution for the easier and more accurate detection of speaking problems, especially with the use of lexical items, through the use of a corpus methodology. Although the compilation of spoken corpora is a difficult and time consuming process, it has a great potential to shed light on the use or misuse of English by foreign language learners. For the purposes of this study, a spoken corpus of learner English was compiled. The participants are students at the intermediate to upper-intermediate proficiency level of English. The corpus used in the study, namely ‘Corpus of Learner Monologues’ (CLM) consisted of transcriptions of 35 spoken accounts by participating foreign language learners on two different topics. The topics assigned for the compilation of the corpus were chosen from among IELTS (International English Language Testing System) exam speaking section topics. The recordings were transcribed and hand coded for error categories. After the coding of errors, the corpus was analyzed by using AntConc 3.2.4w, a special software for corpus analysis. The results revealed that verbs are the most problematic lexical group in students’ speech. Other common errors included adverb, noun, and adjective word groups. Results also highlighted that “wrong word choice” was the most common reason for students’ lexical errors. The study carries implications for the teaching of speaking skills.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Derlem, Sözlü Öğrenci Derlemi, Sözcüksel Hata Analizi, Corpus, Spoken Learner Corpus, Lexical Error Analysis
Kaynak
HUMANITAS - Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
3
Sayı
5
