|
|
| ELL3077 | Derlem Dilbilime Giriş | 2+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | BATI DİLLERİ ve EDEBİYATI BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Doç. Dr. Ali Şükrü ÖZBAY | | Diğer Öğretim Üyesi | Assoc.Prof. Dr. Ali Şükrü ÖZBAY | | Öğretim Dili | İngilizce | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin amacı, öğrencilerin derlem dilbiliminin kuramsal temellerini sağlam bir şekilde kavramalarını ve AntConc ile Sketch Engine gibi derlem analiz araçlarını kullanarak özgün dil verileri üzerinde derlem temelli analizler gerçekleştirebilmelerini sağlamaktır. Dersin sonunda öğrencilerin sözcük gruplarını, eşdizimlilik örüntülerini, çok sözcüklü yapıları ve ilgili istatistiksel ölçütleri belirleyip inceleyebilmeleri; derlem bulgularını nicel ve nitel açıdan yorumlayabilmeleri; ayrıca gerçekleştirdikleri analizleri akademik yazım ilkeleri ve etik kurallar doğrultusunda raporlayıp sunabilmeleri beklenmektedir. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Öğrenciler, Holmes ve ICLE derlemlerini kullanarak sözcük grupları, eşdizimsel örüntüler, p-frame yapıları ve akademik anahtar kelimeleri derlem temelli yöntemlerle analiz edebilecek ve bu konuda sorulacak sorulara cevap verebileceklerdir | 9 - 12 | 1, | | ÖK - 2 : | Öğrenciler, derlem verilerinden hareketle tematik örüntüleri, anlamsal yakınlıkları ve eş anlamlılık ilişkilerini belirleyerek akademik söylemdeki kullanım farklılıklarını nicel ve nitel olarak ortaya koyabilecektir ve bu konuda sorulacak sorulara cevap verebileceklerdir. | 9 - 12 | 1, | | ÖK - 3 : | Öğrenciler, derlem analiz araçlarını kullanarak veri güdümlü araştırma soruları geliştirebilecek, bulgularını akademik yazım ilkelerine uygun biçimde raporlayabilecektir. | 9 - 12 | 3, | | ÖK - 4 : | Öğrenciler, derlem dilbiliminin kuramsal temellerini (DDL, reference corpus, corpus-informed teaching, etik ilkeler) açıklayabilecek ve sorulacak sorulara yanıt verebileceklerdir. | 9 | 3, | | ÖK - 5 : | Öğrenciler, AntConc ve Sketch Engine gibi derlem araçlarını kullanarak wordlist, concordance (KWIC), collocation, cluster, keyword ve CQL analizlerini uygulayabilecek ve bu konuarda sorulacak çoktan seçmeli teknik sorulara vevap vereblieceklerdir. | 9 - 12 - 14 - 15 | 3, | | ÖK - 6 : | Öğrenciler, çok sözcüklü birim türlerini (collocations, lexical bundles, idioms, p-frames, formulaic sequences, n-grams) ayırt edebilecek ve bu yapıların akademik ve doğal dil kullanımındaki işlevlerini derlem verisiyle gösterebilecektir ve bu konuda sorulacak sorulara cevap verebileceklerdir. | 12 | 3, | | ÖK - 7 : | Öğrenciler, istatistiksel ölçütleri (MI score, t-score, cut-off frequency, normalization, stopword removal) kullanarak derlem bulgularını nicel olarak analiz edebilecek ve sonuçları akademik yazım ilkelerine uygun biçimde raporlayabilecektir ve bu konulardaki sorulara cevap verebileceklerdir. | 12 | 3, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Bu ders, derlem dilbiliminin kuramsal ve uygulamalı temellerini tanıtmayı; dil araştırmaları ve yabancı dil öğretiminde özgün dil verilerinin kullanımını ele almayı amaçlamaktadır. Ders kapsamında veri odaklı öğrenme (Data-Driven Learning), referans ve öğrenici derlemleri, derlem temelli öğretim yaklaşımları ve derlem kullanımına ilişkin etik ilkeler incelenmektedir. Öğrenciler, AntConc ve Sketch Engine gibi derlem analiz araçlarını kullanarak sözcük listesi (wordlist), bağlam dizini (KWIC), eşdizimlilik (collocation), küme (cluster), anahtar sözcük (keyword) ve Corpus Query Language (CQL) analizlerini uygulamalı olarak gerçekleştirmektedir. Ayrıca eşdizimlilikler (collocations), sözcük öbekleri (lexical bundles), deyimler, phrase frame'ler (p-frames) ve n-gramlar gibi çok sözcüklü yapılar; MI skoru, t-skoru, normalizasyon ve kesme sıklığı (cut-off frequency) gibi istatistiksel ölçütler ele alınmakta; elde edilen derlem bulgularının yorumlanması ve akademik raporlama süreçleri üzerinde durulmaktadır. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Derlem dilbilimine giriş: derlem kavramı, derlem dilbiliminin amacı ve kullanım alanları; dil öğretimi ve dilbilim araştırmalarında derlem yaklaşımı. | | | Hafta 2 | Derlem türleri: referans derlemleri, öğrenici derlemleri, uzmanlık derlemleri; Holmes ve ICLE derlemlerinin tanıtımı ve kapsamı. | | | Hafta 3 | Veri güdümlü öğrenme (Data-Driven Learning ? DDL): kuramsal arka plan, öğrenen merkezli yaklaşım ve pedagojik uygulamalar. | | | Hafta 4 | Derlem temelli ve derlemden beslenen (corpus-based vs. corpus-informed) öğretim yaklaşımları; etik ilkeler ve telif hakları. | | | Hafta 5 | Derlem hazırlama süreci: metin seçimi, temizleme, biçimlendirme; stopword removal ve normalizasyon kavramları. | | | Hafta 6 | AntConc yazılımına giriş: arayüz tanıtımı, temel ayarlar ve derlem yükleme. | | | Hafta 7 | AntConc ile Wordlist ve Keyword List analizleri: sıklık, anahtar sözcük ve karşılaştırmalı derlem kullanımı. | | | Hafta 8 | AntConc ile Concordance (KWIC) ve Collocates analizleri: bağlam inceleme ve eşdizimlilik örüntüleri. | | | Hafta 9 | Word cluster ve n-gram analizleri: tekrar eden dizilimler, cut-off frequency ve yorumlama | | | Hafta 10 | Çok sözcüklü birimler: collocations, lexical bundles, formulaic sequences ve deyimler. | | | Hafta 11 | Derlem analizi: Ngram yapıları (2-3) Sketch Engine | | | Hafta 12 | Sketch Engine?e giriş: arayüz, hazır derlemler ve temel arama işlevleri. | | | Hafta 13 | Sketch Engine araçları: Word Sketch, Sketch Diff, Thesaurus ve CQL kullanımı. | | | Hafta 14 | İstatistiksel ölçütler: MI score, t-score; nicel bulguların nitel yorumlanması ve raporlanması | | | Hafta 15 | Genel değerlendirme: öğrenci sunumları, derlem temelli mini araştırmaların tartışılması ve dersin genel tekrarı. | | | Hafta 16 | Genel değerlendirme: öğrenci sunumları, derlem temelli mini araştırmaların tartışılması ve dersin genel tekrarı. | | | |
| 1 | Sinclair, John and Renouf, Antoinette (1988),?A lexical syllabus for language learning?, in Carter and M. McCarthy R. (eds), Vocabulary and Language Teaching, (140?160), London and New York: Longman. | | | 2 | Sinclair, John (2005), ?Corpus and text - basic principles?, in M. Wynne (Ed.), Developing Linguistic Corpora: A Guide to Good Practice (1-16). Oxford: Oxbow Books. Retrieved from from: http://ahds.ac.uk/linguistic-corpora/. | | | |
| 1 | Schmitt, Norbert (ed.) (2004), Formulaic Sequences, Amsterdam: Benjamins. | | | 2 | O'Keeffe, Anne et et al. (2007), From Corpus to Classroom, Cambridge, Cambridge University Press. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 8 | | 2 | 25 | | Proje | 11 | | 100 | 25 | | Ödev | 15 | | 2 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 6 | 2 | 12 | | Arasınav | 2 | 1 | 2 | | Uygulama | 4 | 8 | 32 | | Proje | 8 | 4 | 32 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 6 | 2 | 12 | | Dönem sonu sınavı | 2 | 1 | 2 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 120 |
|