Analisis Leksikografer Terhadap Cabaran Perbendaharaan Kata EFL dan Penyelesaian Kamus Tergramatisasi

Kandungan

1. Pengenalan

Leksikon bahasa Inggeris mewakili komponen bahasa yang paling luas dan dinamik, menimbulkan cabaran besar bagi penutur bukan asli. Seperti yang dinyatakan oleh Jeremy Harmer (1996), pemerolehan perbendaharaan kata kekal sebagai salah satu kesukaran yang paling ketara dalam pembelajaran EFL. Sifat analitikal dan fraseologi bahasa Inggeris berbeza secara ketara dengan bahasa sintetik seperti Romania, Perancis, dan Jerman, memerlukan pelajar memberi tumpuan lebih berat kepada pemerolehan leksikal berbanding paradigma morfologi.

2. Cabaran Perbendaharaan Kata dalam Pembelajaran EFL

2.1 Analisis Semantik Kontrastif

Perbezaan asas antara bahasa Inggeris sebagai bahasa analitikal dan bahasa Romania sebagai bahasa sintetik mencipta cabaran pemetaan semantik yang signifikan. Bahasa Inggeris sangat bergantung pada organisasi sintaksis dan struktur frasa, manakala bahasa Romania menekankan penanda morfologi dan hubungan paradigmatik.

2.2 Kolokasi dan Corak Sintaksis

Corak kolokasi mewakili salah satu kesukaran paling berterusan bagi pelajar Romania yang mempelajari bahasa Inggeris. Kertas kerja ini mengenal pasti bidang khusus di mana struktur sintaksis berbeza secara signifikan antara kedua-dua bahasa, memerlukan pengajaran eksplisit dan entri kamus khusus.

2.3 Ketakaturan Morfologi

Ketakaturan morfologi bahasa Inggeris, terutamanya dalam konjugasi kata kerja dan pluralisasi kata nama, menimbulkan halangan pembelajaran yang besar. Penulis berhujah bahawa ini harus dianggap sebagai isu leksikal dan bukannya tatabahasa dalam bahan pengajaran.

3. Kerangka Kamus Tergramatisasi

3.1 Prinsip Reka Bentuk Polifungsional

Kamus Romania-Inggeris tergramatisasi kompleks yang dicadangkan menggabungkan deskripsi semantik dengan rejim tatabahasa, memberikan panduan penggunaan komprehensif melalui sistem kod yang mudah diakses. Setiap entri termasuk penanda morfologi, corak kolokasi, peraturan sintaksis, panduan sebutan, dan variasi ejaan.

3.2 Strategi Integrasi ICT

Kerangka ini memanfaatkan teknologi maklumat dan komunikasi moden untuk mencipta alat perisian interaktif untuk pelajar lanjutan, penterjemah, dan guru ESL. Alat ini menggabungkan fungsi kamus tradisional dengan ciri manual tatabahasa, dipertingkatkan dengan kecekapan digital.

4. Pelaksanaan Teknikal

4.1 Seni Bina Pangkalan Data

Kamus ini menggunakan struktur pangkalan data hubungan dengan jadual yang saling berkaitan untuk entri leksikal, corak tatabahasa, data kolokasi, dan contoh penggunaan. Seni bina ini menyokong pertanyaan kompleks untuk analisis kontrastif.

4.2 Pemprosesan Algoritma

Sistem ini menggunakan algoritma pemprosesan bahasa semula jadi untuk pengenalan corak dan analisis kontrastif. Algoritma utama termasuk:

def contrastive_analysis(romanian_word, english_equivalent):
    # Calculate semantic distance
    semantic_distance = compute_semantic_similarity(romanian_word, english_equivalent)
    
    # Identify collocational patterns
    collocation_patterns = extract_collocations(english_equivalent)
    
    # Map grammatical structures
    grammatical_mapping = map_grammatical_structures(romanian_word, english_equivalent)
    
    return {
        'semantic_distance': semantic_distance,
        'collocations': collocation_patterns,
        'grammatical_mapping': grammatical_mapping
    }

Asas matematik menggunakan model ruang vektor untuk perwakilan semantik:

$\vec{v}_{word} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \vec{c}_i$

di mana $\vec{v}_{word}$ mewakili vektor perkataan, $w_i$ adalah faktor pemberat, dan $\vec{c}_i$ adalah vektor konteks.

5. Keputusan Eksperimen

Ujian awal dengan pelajar EFL lanjutan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pengekalan perbendaharaan kata dan ketepatan penggunaan. Kumpulan eksperimen yang menggunakan kamus tergramatisasi menunjukkan ketepatan kolokasi 35% lebih baik dan ketepatan tatabahasa 28% lebih baik berbanding kumpulan kawalan yang menggunakan kamus tradisional.

6. Aplikasi Masa Depan

Penyelidikan ini membuka beberapa arah yang menjanjikan untuk pembangunan masa depan. Integrasi pembelajaran mesin boleh meningkatkan keupayaan pembelajaran adaptif, manakala penyebaran platform mudah alih akan meningkatkan kebolehaksesan. Aplikasi berpotensi termasuk:

• Pembantu perbendaharaan kata berkuasa AI dengan laluan pembelajaran diperibadikan
• Bantuan terjemahan masa nyata dengan panduan tatabahasa
• Platform penyelidikan antara bahasa untuk analisis kontrastif
• Sistem pengesanan dan pembetulan ralat automatik

7. Rujukan

1. Harmer, J. (1996). The Practice of English Language Teaching. Longman.
2. Bantaş, A. (1979). English Lexicography. Editura Ştiinţifică.
3. Manea, C. (2023). Complex Grammaticized Romanian-English Dictionary. University of Piteşti Press.
4. Nation, I.S.P. (2001). Learning Vocabulary in Another Language. Cambridge University Press.
5. Schmitt, N. (2000). Vocabulary in Language Teaching. Cambridge University Press.