Primena učestalih leksičkih spojeva iz biotehničkih naučnih članaka u nastavi engleskog jezika struke

Abstract

Ovaj rad predstavlja mogućnost primene listi učestalih leksičkih spojeva koji su se u tekstovima biotehničkih naučnih članaka izvornih govornika engleskog jezika izdvojili kao najučestaliji, kao i to kako bi se ove liste mogli pretočiti u nastavni materijal namenjen neizvornim govornicima koji savlađuju veštinu pisanja naučnih radova na engleskom jeziku u oblasti biotehnike. Učestali leksički spojevi koji se javljaju u svim potkorpusima biotehničkih članaka, odnosno potkorpusu šumarstva, pejzažne arhitekture, ekološkog inženjeringa i prerade drveta ukazuju na one grupe, podgupe tipove ili obrasce ULS čiju bi upotrebu najpre trebalo da savladaju autori biotehničkih članaka, dok nam rezultati klasifikacija i dalje analize daju materijal za pravljenje vežbi koje za cilj imaju savlađivanje njihove upotrebe. Na taj način naše istraživanje prihvata poziv autora studije Chen i Baker (2010), koja apeluje na pedagoge i izdavače da u nastavnim materijalima više koriste automatski izdvojen formulaični jezik.

This paper presents the possibility of applying a list of lexical bundles that have been singled out as the most common or typical in the texts of native English speakers. These bundles belong to biotechnical research articles and this study reveals how lists of pedagogically useful lexical bundles could be transferred to teaching materials intended for non-native speakers who aim to master their writing skills for the purpose of writing research papers in English in the field of biotechnology. Lexical bundles occurring in all subcorpora of biotechnical articles, i.e. the subcorpora of forestry, landscape architecture, ecological engineering and wood processing point to those groups of lexical bundles whose proper use should first be adopted by the authors of biotechnical articles, while the results of their classification and further analyses provide materials for exercises which aim to teach their use. In this way, our research responds to the invitation of the study Chen and Baker (2010), which urges pedagogues and publishers to use more results of automated corpus research in teaching.