Sözlükbilimcinin Analizi: EFL Kelime Dağarcığı Zorlukları ve Karmaşık, Gramerleştirilmiş Sözlük Önerisi

1. Giriş

İngilizcenin kelime dağarcığı, dilin en kapsamlı ve dinamik bileşeni olarak, anadili İngilizce olmayan konuşurlar için önemli ve tanınabilir zorluklar sunar. Bu makale, dilbilgisinin önemini koruduğunu kabul etmekle birlikte, geniş bir kelime hazinesi, üslup ve coğrafi çeşitlilikler ve kültürel inceliklerle karakterize edilen sözcüksel "orman"ın, uygulamalı dilbilimciler ve eğitim aracı geliştiricilerinden daha fazla ilgi gerektirdiğini savunmaktadır. Yazar, öğretmeni bu öğrenme sürecindeki birincil rehber olarak konumlandırmakta ve bu karmaşıklıkları aşmak için yenilikçi, teknoloji destekli araçların geliştirilmesi çağrısında bulunmaktadır.

İngilizce temelde analitik ve deyimsel bir dildir; bu özelliği, biçimbilime vurgu yapan Romen, Fransız veya Almanca gibi sentetik dillerle keskin bir tezat oluşturur. Sonuç olarak, bir öğrencinin çabası önemli ölçüde sözcüksel edinime yönlendirilmelidir, çünkü düzensiz dilbilgisi öğeleri bile sözlük maddeleri olarak ele alınabilir.

2. EFL'de Temel Kelime Dağarcığı Zorlukları

Bu bölüm, özellikle Rumen dilinden gelen bağlamdaki öğrencilerin karşılaştığı birincil sözcüksel engelleri tanımlamakta ve önerilen sözlük modelinin gerekçesini oluşturmaktadır.

3. Karmaşık, Gramerleştirilmiş Sözlük Modeli

Yazar, çok işlevli, esnek bir öğrenme aracı olarak "karmaşık" veya "gramerleştirilmiş" bir Rumen-İngilizce sözlük önermektedir. Bu sözlük, anlambilimsel tanımlamayı dilbilgisel rejimle sorunsuz bir şekilde harmanlayan birbirine bağlayıcı bir yaklaşıma dayanmaktadır.

4. İleri Sözlükbilimsel Araçlar için BİT'ten Yararlanma

Makale, basılı materyalin ötesine geçerek Bilgi ve İletişim Teknolojilerinden (BİT) yararlanmayı savunmaktadır.

5. Analiz Çerçevesi & Vaka Çalışması

Çerçeve: Önerilen model, kullanıcı ihtiyaçlarını önceliklendiren Pedagojik Sözlükbilim çerçevesiyle uyumludur (Nielsen, 1994). Karşılaştırmalı Ara Dil Analizi (CIA) yaklaşımını uygular; öğrenci dilini (Rumen etkisindeki İngilizce) hedef dil normlarıyla sistematik olarak karşılaştırarak kalıcı hataları belirler ve ele alır (Granger, 2015).

Vaka Çalışması: "Suggest" Fiili
Geleneksel bir madde yalnızca a sugera çevirisini verebilir. Gramerleştirilmiş madde şunları içerecektir:

• Dilbilgisi: Geçişli fiil. Kalıplar: suggest sth (bir şey önermek), suggest that + clause (BrE'de dilek kipi veya should ile), suggest doing sth (bir şey yapmayı önermek). DEĞİL suggest sb to do sth.
• Eşdizim: strongly/tentatively suggest (kesinlikle/tereddütle önermek); suggest a possibility/solution (bir olasılık/çözüm önermek).
• Karşılaştırmalı Not: Rumencedeki a sugera fiilinin aksine, İngilizce fiil dolaylı tümleç + mastar yapısını almaz.
• Örnek: "I suggested that he apply for the job" ("I suggested him to apply" DEĞİL). (İş için başvurmasını önerdim.)

6. Teknik Uygulama & Matematiksel Modeller

Sözlüğün altında yatan veri yapısı, düğümlerin sözcüksel öğeleri, kenarların ise anlamsal, dilbilgisel ve eşdizimsel ilişkileri temsil ettiği bir bilgi grafiği olarak kavramsallaştırılabilir. Bir eşdizimsel bağın gücü, derlem dilbiliminden istatistiksel ölçümler kullanılarak nicelleştirilebilir.

Temel Formül: Noktasal Karşılıklı Bilgi (PMI)
PMI, iki kelimenin (w1 ve w2) şansa kıyasla birlikte ortaya çıkma olasılığını ölçer. Maddelere dahil edilecek önemli eşdizimleri belirlemek için kullanışlıdır: $$PMI(w_1, w_2) = \log_2\frac{P(w_1, w_2)}{P(w_1)P(w_2)}$$ Burada $P(w_1, w_2)$, w1 ve w2'nin tanımlanmış bir bağlamda (örneğin, büyük bir derlemde 5 kelimelik bir pencerede) birlikte görünme olasılığıdır ve $P(w_1)$ ile $P(w_2)$ bunların bireysel olasılıklarıdır. Yüksek bir PMI puanı, güçlü bir eşdizimsel bağı gösterir (örneğin, "heavy rain" (şiddetli yağmur)).

Öğrenme yollarını modellemek için, etkileşimli yazılımda bir Markov Karar Süreci (MDP) uygulanabilir. Öğrencinin durumu (belirli sözcüksel öğeleri bilgisi), sistemin hangi yeni öğeyi veya alıştırmayı daha sonra sunacağına karar vermesini bilgilendirir ve verimli kelime edinimi için optimize eder.

7. Deneysel Sonuçlar & Etkililik Metrikleri

Varsayımsal Pilot Çalışma Tasarımı: Orta düzeydeki Rumen EFL öğrencilerinden oluşan iki grup, 8 hafta boyunca farklı kaynaklar kullanır: A Grubu standart iki dilli sözlüğü, B Grubu karmaşık gramerleştirilmiş sözlüğün (dijital versiyon) bir prototipini kullanır.

Metrikler & Beklenen Sonuçlar:

• Kullanım Doğruluğu: Fiillerin karmaşık cümlelerde doğru kullanımını ölçen son test (örneğin, suggest, recommend, avoid kalıpları). Beklenen: B Grubunda önemli iyileşme.
• Eşdizim Bilgisi: Yaygın eşdizimler üzerine boşluk doldurma testleri. Beklenen: B Grubu için daha yüksek puanlar.
• Kullanıcı Memnuniyeti & Verimlilik: Çeviri alıştırmaları için anketler ve görev başında geçirilen süre ölçümleri. Beklenen: B Grubu daha yüksek güven bildirir ve görevleri daha hızlı ve daha az hata ile tamamlar.

8. Gelecekteki Uygulamalar & Araştırma Yönleri

• Yapay Zeka Destekli Kişiselleştirme: Sözlük modelini, uyarlanabilir öğrenme algoritmalarıyla (Duolingo veya Khan Academy'de kullanılanlar gibi) entegre ederek, bireysel öğrenci zayıflıklarını belirleyen ve hedefleyen tamamen kişiselleştirilmiş bir kelime öğretmeni oluşturmak.
• Çok Modlu Entegrasyon: Maddeleri, sesli telaffuzları, bağlamda kullanımı gösteren kısa video klipleri ve kelimenin geçtiği seçilmiş özgün metinlere (haber makaleleri, film klipleri) bağlantılar içerecek şekilde genişletmek.
• Gerçek Zamanlı Yardımcı Araçlar: Kelime işlemciler, e-posta istemcileri ve sosyal medya içinde gramerleştirilmiş sözlük desteği sağlayan, bağlama duyarlı yardım sunan tarayıcı uzantıları veya yazma asistanı eklentileri geliştirmek.
• Diller Arası Genişleme: Aynı "karmaşık gramerleştirilmiş" çerçeveyi, önemli yapısal farklılıklara sahip diğer dil çiftlerine (örneğin, İngilizce-Japonca, İngilizce-Arapça) uygulayarak, bir dizi karşılaştırmalı öğrenme aracı oluşturmak.
• Bilişsel Yük Araştırması: Sözcüksel ve dilbilgisel bilginin entegre sunumunun, ayrı kaynaklara kıyasla bilişsel yükü ve uzun süreli hatırlamayı nasıl etkilediğini incelemek.

9. Kaynakça

1. Bantaş, A. (1979). English for the Romanians. Bükreş: Didactică şi Pedagogică.
2. Granger, S. (2015). Contrastive interlanguage analysis: A reappraisal. International Journal of Learner Corpus Research, 1(1), 7–24.
3. Harmer, J. (1996). The Practice of English Language Teaching. Londra: Longman.
4. Nielsen, S. (1994). The Bilingual LSP Dictionary: Principles and Practice for Legal Language. Gunter Narr Verlag.
5. Oxford Learner's Dictionaries. (t.y.). Oxford Advanced Learner's Dictionary. Oxford University Press. Erişim adresi: https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/
6. Cambridge Dictionary. (t.y.). Cambridge Advanced Learner's Dictionary. Cambridge University Press. Erişim adresi: https://dictionary.cambridge.org/

Analist İçgörüsü: Sözlükbilimsel Önerinin Yapıbozumu

Temel İçgörü: Manea'nın makalesi, EFL zorlukları üzerine sıradan bir akademik düşünce değildir; ana akım ticari sözlükbilimin pedagojik cephede başarısız olduğunun üstü kapalı bir itirafıdır. "Karmaşık gramerleştirilmiş" bir sözlük önerisi, büyük yayıncılar tarafından sürdürülen tek beden herkese uyar modeline doğrudan bir meydan okumadır. Sözdizimsel olarak farklı ana dillerden (Rumence gibi) gelen öğrenciler için basit bir çevirinin, kalıplaşmış hatalar için bir reçete olduğunu doğru bir şekilde tespit etmektedir. Gerçek içgörü, tanım merkezli bir modelden kısıt merkezli bir modele geçiştir—yalnızca bir kelimenin ne anlama geldiğini değil, aynı zamanda içinde çalışmak zorunda olduğu dilbilgisel ve eşdizimsel "hapishane duvarlarını" da haritalamak.

Mantıksal Akış & Stratejik Boşluk: Argüman, sorun tespitinden (Bölüm 2'nin detaylı zorlukları) çözüm taslağına (Bölüm 3'ün sözlük modeli) doğru mantıksal bir şekilde ilerlemektedir. Ancak, makalenin kritik kusuru, BİT'e (Bölüm 4) geçişteki operasyonel köprü konusundaki belirsizliğidir. Modern araçları doğru bir şekilde anmakla birlikte, bir dilek listesi gibi okunmakta ve onu akademik bir makaleden uygulanabilir bir proje şartnamesine dönüştürecek somut sistem mimarisi veya kullanıcı etkileşim özelliklerinden yoksundur. Böyle bir projenin karşılaşacağı, dilbilgisel "rejim"in derlemlerden otomatik olarak çıkarılması ve kodlanması gibi zor hesaplamalı dilbilim problemleriyle başa çıkmada başarısız olmaktadır.

Güçlü Yönler & Kusurlar:

• Güçlü Yön: Karşılaştırmalı, sorun odaklı yaklaşım en büyük avantajıdır. Tasarımı spesifik, öngörülebilir hatalara (örneğin, "suggest"ın yanlış kullanımı) dayandırarak, anında pratik fayda sağlar. "Erişilebilir kod sistemi", bilgi yükünün öğrenmenin düşmanı olduğunun akıllı, düşük teknolojili bir kabulüdür.
• Kritik Kusur: Makale, mevcut dijital pedagoji konusunda bir boşlukta işlemektedir. Aralıklı tekrar sistemlerinden (Anki, Memrise), derlem sorgulama araçlarından (Sketch Engine) veya bu modelin onlarla nasıl rekabet edeceğinden veya entegre olacağından bahsedilmemektedir. API odaklı, mikro hizmet tabanlı öğrenme ekosistemleri çağında, monolitik bir "araç" önermektedir. Ayrıca, birincil veri kaynağı olarak yazarın "kişisel deneyimine" güvenmek, değerli olmakla birlikte metodolojik bir kırmızı bayraktır; modern sözlükbilimin gerektirdiği (Oxford Advanced Learner's Dictionary derleminin geliştirilmesinde görüldüğü gibi) ampirik, derlem tabanlı doğrulamadan yoksundur.

Eyleme Geçirilebilir İçgörüler:

• EdTech Yatırımcıları İçin: Tam bir sözlük inşasına fon sağlamayın. Bunun yerine, bir "Gramerleştirilmiş Eklenti API'sı" geliştirilmesine fon sağlayın. Temel değer, kısıt haritalama mantığıdır. Bunu, mevcut platformları geliştirebilecek bir API olarak paketleyin (örneğin, Rumen kullanıcılar için L1'e özgü sözdizimsel hataları vurgulayan Google Docs için bir eklenti).
• Araştırmacılar İçin: Modeli bir kitap olarak değil, açık bir paralel derlemin (örneğin, Rumen-İngilizce AB tutanakları) üzerine küratörlü, kitle kaynaklı bir hata açıklama katmanı olarak pilot uygulayın. Öğrencilerin bu açıklamalı "hata farkındalıklı" derleme maruz bırakılmasının, geleneksel bir sözlüğe kıyasla üretimi iyileştirip iyileştirmediğini ölçün.
• Yayıncılar İçin: Pazar, başka bir sözlük uygulaması için değildir. Pazar, özel, L1 hedefli öğrenme modülleri içindir. "Karmaşık gramerleştirilmiş" çerçevenin lisansını alarak, Duolingo veya Babbel gibi küresel platformlar için, belirli dil topluluklarına yönelik spesifik acı noktalarını ele alan premium, niş eklentiler oluşturun.