Akademik bir metni anlamak yalnız tek tek kelimelerin anlamını bilmeye bağlı değildir. Okurun bir cümlenin önceki bilgiyle nasıl bağlandığını, hangi ifadenin neden-sonuç veya karşıtlık ilişkisi kurduğunu ve soyut bir kavramın hangi örnekle somutlaştırıldığını da takip etmesi gerekir. İngilizcede shell noun adı verilen bazı soyut adlar bu bağlantıların kurulmasında önemli rol oynayabilir.

Bu korpus çalışması, IELTS Academic Reading materyallerinden oluşturulan 103.903 tokenlık bir veri setinde shell noun kullanımını karşılaştırmaktadır. Korpus 60 Beşerî ve Sosyal Bilimler (HSS) ve 60 Doğa Bilimleri (NS) metninden oluşmaktadır. Shell noun'lar dört gruba ayrılmıştır: göndergesel (referential), mantıksal (logical), yapısal (structural) ve örneklendirme (exemplification).

Bütün korpusta shell noun örneklerinin %80,8'i göndergesel kategoridedir. Ancak disiplinler ayrıldığında farklı örüntüler ortaya çıkmaktadır. Kaynağın oransal analizinde HSS metinleri %73,4 göndergesel ve %20,6 mantıksal shell noun ile referential-logical bir yapı gösterirken, NS metinleri %91,9 göndergesel ve %6,2 örneklendirme shell noun ile referential-exemplification yapısı göstermektedir.

Mann–Whitney U analizinde logical, structural ve exemplification kategorilerindeki disiplinler arası farklar Bonferroni düzeltmesi sonrasında anlamlıdır ve büyük etki büyüklükleri taşımaktadır. Referential kategorideki fark ise p=0,0284 olmasına rağmen düzeltilmiş α=0,0125 eşiğini geçmemektedir.

Çalışma bu bulgulardan hareketle HSS ve doğa bilimleri öğrencileri için iki farklı akademik okuma öğretim modeli önermektedir. Ancak bu modeller henüz öğrenci gruplarında deneysel olarak sınanmamıştır. Dolayısıyla bunlar kanıtlanmış öğretim müdahaleleri değil, korpus bulgularından türetilmiş pedagojik önerilerdir.

Shell Noun Nedir?

Shell noun, karmaşık bir düşünceyi veya daha geniş bir bilgi parçasını tek bir soyut isim aracılığıyla kavramsal olarak paketleyebilen ve metnin farklı bölümlerini birbirine bağlayabilen isimler için kullanılan bir dilbilim terimidir.

Örneğin bir metin önce bir araştırmanın sonuçlarını açıklayabilir ve sonraki cümlede bu bilgiyi finding, result, problem, reason, example veya approach gibi bir ad aracılığıyla yeniden ele alabilir. Okurun bu ismin tam olarak hangi önceki veya sonraki bilgiye gönderme yaptığını çözmesi gerekir.

Bu nedenle shell noun'lar yalnız kelime bilgisi değildir. Aynı zamanda metinsel bağdaşıklık, çıkarım yapma, argüman ilişkilerini takip etme ve akademik metnin bilgi yapısını çözme araçlarıdır.

Dört Shell Noun Kategorisi Nedir?

Anafora ve Katafora Arasındaki Fark Nedir?

Shell noun'ların metin içinde kurduğu gönderim iki temel yönde gerçekleşebilir.

Anafora, mevcut ifadenin daha önce verilen bilgiye dönmesidir. Okur shell noun'u gördüğünde anlamı çözmek için gerideki cümle veya paragrafa bakar.

Katafora ise ters yönde işler. Shell noun önce gelir ve hangi içeriği kapsadığı sonraki bölümde açıklanır.

Çalışmada her iki disiplin grubunda da anaforanın daha yaygın olduğu raporlanmıştır. Katafora ise özellikle paragraf başlangıçlarında görülmektedir.

Neden IELTS Academic Reading Metinleri İncelendi?

Araştırmacılar IELTS Academic Reading metinlerini, genel İngilizce ile üniversitedeki disipliner akademik okuma arasında bir tür değerlendirme odaklı ESP alanı olarak ele almaktadır.

Bu materyaller gerçek akademik söylemin bütün özelliklerini birebir tekrar etmez. Aynı zamanda farklı düzeylerdeki L2 öğrencilerinin okuyabileceği ve standartlaştırılmış biçimde değerlendirilebileceği metinler olmak zorundadır.

Dolayısıyla bu çalışma doğrudan bütün akademik makalelerin dilini değil, değerlendirme amaçlı akademik/ESP okuma metinlerinin söylem düzenini incelemektedir.

Neden Disiplinler Arasında Fark Bekleniyor?

Çalışmanın kuramsal çerçevesi Halliday'in Sistemik İşlevsel Dilbilim yaklaşımına dayanmaktadır. Bu çerçevede metindeki dil seçimleri, metnin hangi alanda üretildiği, yazar-okur ilişkisi ve iletişim biçimiyle bağlantılıdır.

Beşerî ve sosyal bilimlerde metinler çoğu zaman görüş, yorum, karşılaştırma, neden-sonuç ilişkisi ve argüman zincirlerini açık biçimde işlemektedir. Doğa bilimleri metinleri ise kavramları, gözlemleri, örnekleri, vakaları ve ampirik kanıtları ilişkilendiren farklı bir söylem düzenine sahip olabilir.

Araştırmanın amacı bu farkların shell noun kullanımında ölçülebilir izler bırakıp bırakmadığını incelemektir.

Yöntem ve Bulgular

Korpus Nasıl Oluşturuldu?

Çalışma IELTS Official Practice Tests serisindeki disipliner okuma metinlerinden oluşturulmuştur. Uzunluk farklarının sonucu bozmasını azaltmak amacıyla yalnız 800–1000 token arasındaki pasajlar kullanılmıştır.

Okuma soruları ve grafik açıklamaları çıkarılmış, böylece yalnız sürekli düzyazı analiz edilmiştir. Frekanslar disiplinler arasında karşılaştırılabilmeleri için 10.000 token başına standartlaştırılmıştır.

Shell Noun'lar Nasıl Kodlandı?

Kodlama iki aşamalıdır. İlk aşamada Python kullanılarak POS-tagging ve bağlamsal eşleştirme yapılmıştır. İkinci aşamada SFL ve ESP korpus dilbilimi konusunda eğitimli iki kodlayıcı örnekleri manuel olarak kontrol etmiştir.

Her nominal öğe yalnız tek bir shell noun kategorisine atanmıştır. Rastgele seçilen 24 metinlik, yani korpusun %20'sini oluşturan alt örneklemde kodlayıcılar arası güvenilirlik Cohen's κ=0,92 olarak bulunmuştur.

İstatistiksel Analiz

Frekans hesaplamaları AntConc 4.04w ile, istatistiksel karşılaştırmalar SPSS 28 ile yapılmıştır.

Shapiro-Wilk testlerinde dağılımlar normal bulunmadığından HSS ve NS karşılaştırmaları için Mann–Whitney U testi kullanılmıştır. Dört kategori karşılaştırıldığı için Bonferroni düzeltmesi uygulanmış ve anlamlılık eşiği α=0,0125 olarak belirlenmiştir.

Bütün Korpusta Hangi Shell Noun Türü Baskın?

En belirgin sonuç, göndergesel shell noun'ların açık ara baskın olmasıdır. Kaynağın yorumuna göre bu yüksek gönderim yoğunluğu, değerlendirme metinlerinde farklı yeterlik düzeyindeki L2 okuyucuların metinsel sürekliliği daha kolay izlemesine yardımcı olan açık bağlantılar oluşturabilir.

Bu yorum, korpus bulgularından hareketle yapılan işlevsel açıklamadır. Çalışma öğrencilerin göz hareketlerini veya gerçek zamanlı bilişsel yükünü doğrudan ölçmemiştir.

HSS ve Doğa Bilimleri Arasında Nasıl Bir Fark Var?

Kaynak bu dağılımı iki temel örüntüyle özetlemektedir:

HSS: Referential–Logical
Gönderim zincirlerinin yanında neden, sonuç ve karşıtlık ilişkilerini açıkça gösteren mantıksal shell noun'lar daha belirgindir.

NS: Referential–Exemplification
Gönderim çok daha baskındır ve soyut bilimsel kavramı somut örnekle bağlayan exemplification öğeleri HSS'ye göre daha yüksek paya sahiptir.

Farklar İstatistiksel Olarak Anlamlı mı?

Referential kategoride p değeri klasik 0,05 eşiğinin altında olsa da çalışmanın önceden belirlediği Bonferroni düzeltilmiş 0,0125 eşiğinden büyüktür. Bu nedenle kaynak tablosunda bu kategori anlamlı olarak işaretlenmemiştir.

Diğer üç kategori güçlü disiplinler arası farklılaşma göstermektedir.

Anafora Hangi Disiplinde Daha Yoğun?

Anafora iki alanda da daha yaygındır. Kaynak HSS metinlerinde hem geriye hem ileriye dönük gönderimin daha yoğun olduğunu ve bunu daha uzun argüman zincirlerinin takip edilmesiyle ilişkilendirmektedir.

HSS İçin Önerilen Öğretim Modeli Nedir?

Kaynak, HSS bulgularından hareketle üç aşamalı bir Referential–Logical Chaining Instructional Model önermektedir.

1. Reference Tracking: Öğrenci göndergesel shell noun'ları ve bunların gönderdiği bilgileri belirler.
2. Logical Relation Identification: Neden, sonuç, karşıtlık ve değerlendirme ilişkilerini işaretleyen logical shell noun'ları çözer.
3. Argument Chain Reconstruction: İlk iki aşamadaki bilgileri birleştirerek metnin genel argüman yapısını görsel veya kavramsal olarak yeniden kurar.

Modelin amacı HSS metinlerinde yalnız kelime anlamına değil, argümanın nasıl birbirine bağlandığına odaklanan bir akademik okuma becerisi geliştirmektir.

Doğa Bilimleri İçin Önerilen Model Nedir?

NS metinleri için ise genel kavramdan somut örneğe ilerleyen ayrı bir çerçeve önerilmektedir:

1. General Concept Comprehension: Referential shell noun'lar kullanılarak temel bilimsel kavram izlenir.
2. Example Location: Exemplification shell noun'ların işaret ettiği örnek, vaka, veri veya gözlem bulunur.
3. Concept–Example Anchoring: Soyut bilimsel ilke ile somut kanıt arasındaki ilişki açık biçimde kurulur.

Bu iki öğretim modeli çalışmanın korpus sonuçlarından türetilmiştir. Araştırmada bu modeller gerçek öğrenci gruplarına uygulanmamış, okuma puanlarındaki değişim ölçülmemiş ve kontrol grubuyla karşılaştırma yapılmamıştır. Bu nedenle modellerin öğrenme başarısını artırdığı henüz ampirik olarak gösterilmiş değildir.

Çalışmanın Desteklediği Sonuçlar

• İncelenen assessment-ESP korpusunda shell noun'ların %80,8'i referential kategoridedir.
• HSS ve NS metinleri shell noun türlerinin dağılımı bakımından aynı yapıya sahip değildir.
• HSS metinlerinde logical shell noun'lar NS'ye göre çok daha belirgindir.
• NS metinlerinde exemplification shell noun'ların oransal kullanımı HSS'ye göre daha yüksektir.
• Logical, structural ve exemplification kategorilerinde disiplinler arası farklar istatistiksel olarak anlamlıdır.
• Anafora her iki disiplin grubunda da kataforadan daha yaygındır.
• HSS hem anaforik hem kataforik bağlantıları NS'ye göre daha yüksek frekansta kullanmaktadır.

Çalışmanın Tek Başına Kanıtlamadığı Sonuçlar

• IELTS metinlerindeki örüntüler bütün üniversite ders kitapları veya bütün akademik makaleler için otomatik olarak geçerli değildir.
• HSS öğrencilerinin doğa bilimleri öğrencilerinden zorunlu olarak daha fazla mantıksal çıkarım yaptığı gösterilmemiştir.
• Shell noun frekansı tek başına bir metnin genel kalitesini veya zorluğunu ölçmez.
• Kataforanın paragraf başında kullanılması öğrencilerin bilişsel yükünü gerçekten azalttığı deneysel olarak ölçülmemiştir.
• Önerilen HSS ve NS öğretim modellerinin okuma başarısını artırdığı bir müdahale çalışmasıyla gösterilmemiştir.

Kaynak İçindeki Nicel Raporlama Konusunda Dikkat

Kaynağın Tablo 3'ü HSS ve NS için kategori bazında 10.000 token başına M ve SD değerlerini verirken Tablo 4 kategori içi oransal dağılımları bildirmektedir. Özellikle HSS tarafında Tablo 3'teki ortalamaları doğrudan normalize ederek elde edilen oranlar Tablo 4 ile birebir örtüşmemektedir.

Kaynak bunun farklı toplulaştırma veya ağırlıklandırma yöntemlerinden kaynaklanıp kaynaklanmadığını açıkça açıklamamaktadır. Bu nedenle bu Verianla metninde Tablo 3'ün inferansiyel istatistikleri ve Tablo 4'ün yüzdeleri ayrı sonuç türleri olarak korunmuş, birbirlerinden yeniden türetilmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Shell nouns across disciplinary registers in assessment-based ESP discourse: Corpus evidence from HSS and NS reading texts

Yazarlar: Jiajin Zhang; Donghong Han.

Corresponding author: Donghong Han.

Kurum: School of Foreign Languages, Xiamen Institute of Technology, Xiamen, China.

Araştırma türü: Sistemik İşlevsel Dilbilim temelli karşılaştırmalı korpus analizi.

Veri: 120 assessment-based ESP/IELTS Academic Reading metni; 60 HSS ve 60 NS.

Korpus büyüklüğü: 103.903 token.

Kodlama: Python tabanlı otomatik POS ve bağlamsal eşleştirme + iki uzman tarafından tam manuel doğrulama.

Kodlayıcılar arası güvenilirlik: Rastgele %20 alt-korpus üzerinde Cohen's κ=0,92.

Analiz araçları: AntConc 4.04w ve SPSS 28.0.

İstatistik: Shapiro-Wilk; Mann–Whitney U; Bonferroni düzeltilmiş α=0,0125; r etki büyüklüğü.

Kuramsal çerçeve: Hallidayan Systemic Functional Linguistics, cohesion theory ve register theory.

SSRN Abstract No.: 6911004.

DOI: 10.2139/ssrn.6911004.

SSRN kayıt tarihi: 10 Haziran 2026.

Yayın durumu: Preprint; yüklenen PDF hakem değerlendirmesinden geçmediğini açık biçimde belirtmektedir.

Finansman: Pragmatic Research and Innovation Team of Xiamen Institute of Technology (TDW2021001); The Reform of Teaching College English Writing in Private Colleges from the Perspective of Pragmatics (JGW2023001); A Cultural Pragmatic Study on Discourse Markers in Business and Corporate Contexts (TDW2024002).

Pedagojik kanıt sınırı: Referans-Mantık Zincirleme ve Genel-Kavramdan-Örneğe Sabitleme modelleri araştırmacıların korpus bulgularından geliştirdiği öğretim önerileridir. Çalışma bu modellerin öğrencilerin öğrenme çıktıları üzerindeki etkinliğini deneysel olarak test etmemiştir.

Telif aktarım notu: Kaynakta IELTS materyallerinden uzun örnek pasajlar bulunmaktadır. Bu Verianla anlatısında bu pasajlar yeniden çoğaltılmamış; araştırmanın kavramları, sayısal sonuçları ve yöntem bilgisi özgün Türkçe anlatımla aktarılmıştır.