Akademik matnni tushunish faqat alohida so‘zlarning ma’nosini bilishga bog‘liq emas. O‘quvchi bir gapning avvalgi ma’lumot bilan qanday bog‘langanini, qaysi ifoda sabab-natija yoki qarama-qarshilik munosabatini o‘rnatishini va mavhum tushuncha qaysi misol orqali konkretlashtirilishini ham kuzatishi kerak. Ingliz tilida shell noun deb ataladigan ayrim mavhum otlar bunday bog‘lanishlarni yaratishda muhim rol o‘ynashi mumkin.

Ushbu korpus tadqiqoti IELTS Academic Reading materiallaridan tuzilgan 103.903 tokenli ma’lumotlar to‘plamida shell noun qo‘llanishini taqqoslaydi. Korpus 60 Gumanitar va Ijtimoiy Fanlar (HSS) hamda 60 Tabiiy Fanlar (NS) matnidan iborat. Shell nounlar to‘rt guruhga ajratilgan: referensial (referential), mantiqiy (logical), strukturaviy (structural) va misollashtirish (exemplification).

Butun korpusda shell noun misollarining %80,8i referensial kategoriyaga kiradi. Biroq fanlar alohida ko‘rilganda turli naqshlar yuzaga chiqadi. Manbaning ulushli tahlilida HSS matnlari %73,4 referensial va %20,6 mantiqiy shell noun bilan referential-logical tuzilmani ko‘rsatsa, NS matnlari %91,9 referensial va %6,2 misollashtirish shell noun bilan referential-exemplification tuzilmani ko‘rsatadi.

Mann–Whitney U tahlilida logical, structural va exemplification kategoriyalaridagi fanlararo farqlar Bonferroni tuzatishidan keyin ahamiyatli bo‘lib, katta effekt o‘lchamlariga ega. Referential kategoriyasidagi farq esa p=0,0284 bo‘lishiga qaramay, tuzatilgan α=0,0125 chegarasidan o‘tmaydi.

Tadqiqot ushbu topilmalardan kelib chiqib HSS va tabiiy fanlar talabalari uchun akademik o‘qishni o‘qitishning ikki xil modelini taklif qiladi. Biroq bu modellar hali talaba guruhlarida eksperimental ravishda sinab ko‘rilmagan. Shuning uchun ular isbotlangan ta’limiy intervensiyalar emas, balki korpus topilmalaridan chiqarilgan pedagogik takliflardir.

Shell Noun Nima?

Shell noun — murakkab fikrni yoki kengroq axborot bo‘lagini bitta mavhum ot orqali konseptual tarzda paketlay oladigan va matnning turli qismlarini bir-biri bilan bog‘lay oladigan otlar uchun ishlatiladigan tilshunoslik terminidir.

Masalan, matn avval bir tadqiqot natijalarini tushuntirishi, keyingi gapda esa bu ma’lumotni finding, result, problem, reason, example yoki approach kabi ot orqali qayta tilga olishi mumkin. O‘quvchi bu ot aynan qaysi oldingi yoki keyingi ma’lumotga ishora qilayotganini aniqlashi kerak.

Shuning uchun shell nounlar faqat lug‘at boyligi emas. Ular ayni paytda matniy bog‘liqlik, xulosa chiqarish, argument munosabatlarini kuzatish va akademik matnning axborot tuzilishini yechish vositalaridir.

Shell Nounning To‘rt Kategoriyasi Qaysilar?

Anafora va Katafora O‘rtasidagi Farq Nima?

Shell nounlarning matn ichida o‘rnatadigan havolasi ikki asosiy yo‘nalishda ishlashi mumkin.

Anafora — joriy ifodaning avval berilgan ma’lumotga qaytishidir. O‘quvchi shell nounni ko‘rganda ma’noni anglash uchun oldingi gap yoki paragrafga qaraydi.

Katafora esa teskari yo‘nalishda ishlaydi. Shell noun avval keladi va u qaysi mazmunni qamrab olishi keyingi qismda tushuntiriladi.

Tadqiqotda har ikki fan guruhida ham anafora ko‘proq qo‘llanishi qayd etilgan. Katafora esa ayniqsa paragraf boshlarida uchraydi.

Nega IELTS Academic Reading Matnlari O‘rganildi?

Tadqiqotchilar IELTS Academic Reading matnlarini umumiy ingliz tili bilan universitetdagi fanlarga xos akademik o‘qish o‘rtasidagi baholashga yo‘naltirilgan ESP maydonining bir turi sifatida ko‘radilar.

Bu materiallar haqiqiy akademik diskursning barcha xususiyatlarini aynan takrorlamaydi. Shu bilan birga, ular turli darajadagi L2 o‘rganuvchilar o‘qiy oladigan va standartlashtirilgan tarzda baholanishi mumkin bo‘lgan matnlar bo‘lishi kerak.

Shu sababli ushbu tadqiqot bevosita barcha akademik maqolalarning tilini emas, baholash maqsadidagi akademik/ESP o‘qish matnlarining diskurs tuzilishini o‘rganadi.

Nega Fanlar O‘rtasida Farq Kutiladi?

Tadqiqotning nazariy doirasi Hallidayning Sistemik Funksional Tilshunoslik yondashuviga asoslanadi. Bu doirada matndagi til tanlovlari matn qaysi sohada yaratilgani, muallif-o‘quvchi munosabati va kommunikatsiya shakli bilan bog‘liq.

Gumanitar va ijtimoiy fanlarda matnlar ko‘pincha fikr, izoh, taqqoslash, sabab-natija munosabatlari va argument zanjirlarini ochiq tarzda ishlab chiqadi. Tabiiy fanlar matnlari esa tushunchalar, kuzatuvlar, misollar, holatlar va empirik dalillarni bog‘laydigan boshqacha diskurs tuzilishiga ega bo‘lishi mumkin.

Tadqiqotning maqsadi bu farqlar shell noun qo‘llanishida o‘lchanadigan iz qoldiradimi yoki yo‘qmi, shuni aniqlashdir.

Usul va Topilmalar

Korpus Qanday Tuzildi?

Tadqiqot IELTS Official Practice Tests seriyasidagi fanlarga oid o‘qish matnlaridan tuzilgan. Uzunlikdagi farqlar natijani buzishini kamaytirish maqsadida faqat 800–1000 token oralig‘idagi parchalar ishlatilgan.

O‘qish savollari va grafik izohlar chiqarib tashlangan, shunday qilib faqat uzluksiz nasriy matn tahlil qilingan. Chastotalar fanlararo taqqoslash uchun har 10.000 tokenga standartlashtirilgan.

Shell Nounlar Qanday Kodlandi?

Kodlash ikki bosqichdan iborat. Birinchi bosqichda Python yordamida POS-tagging va kontekstual moslashtirish amalga oshirilgan. Ikkinchi bosqichda SFL va ESP korpus tilshunosligi bo‘yicha tayyorlangan ikki kodlovchi misollarni qo‘lda tekshirgan.

Har bir nominal birlik faqat bitta shell noun kategoriyasiga biriktirilgan. Tasodifiy tanlangan 24 matndan iborat, ya’ni korpusning %20ini tashkil qiluvchi quyi namunada kodlovchilararo ishonchlilik Cohen's κ=0,92 bo‘lgan.

Statistik Tahlil

Chastota hisoblari AntConc 4.04w bilan, statistik taqqoslashlar esa SPSS 28 bilan bajarilgan.

Shapiro-Wilk testlarida taqsimotlar normal deb topilmagani sababli HSS va NS taqqoslashlari uchun Mann–Whitney U testi ishlatilgan. To‘rt kategoriya taqqoslangani uchun Bonferroni tuzatishi qo‘llanib, ahamiyatlilik chegarasi α=0,0125 etib belgilangan.

Butun Korpusda Qaysi Shell Noun Turi Ustun?

Eng yaqqol natija referensial shell nounlarning aniq ustunligidir. Manba talqiniga ko‘ra, bunday yuqori havola zichligi baholash matnlarida turli malaka darajasidagi L2 o‘quvchilariga matniy uzluksizlikni osonroq kuzatishga yordam beradigan ochiq bog‘lanishlar yaratishi mumkin.

Bu talqin korpus topilmalariga asoslangan funksional izohdir. Tadqiqot o‘quvchilarning ko‘z harakatlarini yoki real vaqtdagi kognitiv yukini bevosita o‘lchamagan.

HSS va Tabiiy Fanlar O‘rtasida Qanday Farq Bor?

Manba ushbu taqsimotni ikki asosiy naqsh bilan umumlashtiradi:

HSS: Referential–Logical
Havola zanjirlari bilan bir qatorda sabab, natija va qarama-qarshilik munosabatlarini ochiq ko‘rsatadigan logical shell nounlar ko‘proq ajralib turadi.

NS: Referential–Exemplification
Havola ancha ustun bo‘lib, mavhum ilmiy tushunchani konkret misol bilan bog‘laydigan exemplification birliklarining ulushi HSSga qaraganda yuqoriroq.

Farqlar Statistik Jihatdan Ahamiyatlimi?

Referential kategoriyada p qiymati klassik 0,05 chegarasidan past bo‘lsa-da, tadqiqot oldindan belgilagan Bonferroni bo‘yicha tuzatilgan 0,0125 chegarasidan yuqori. Shu sababli manba jadvalida bu kategoriya ahamiyatli deb belgilanmagan.

Qolgan uch kategoriya fanlararo kuchli farqlanishni ko‘rsatadi.

Anafora Qaysi Fanda Ko‘proq?

Anafora har ikki sohada ham ko‘proq uchraydi. Manba HSS matnlarida ham ortga, ham oldinga yo‘naltirilgan havola zichroq ekanini qayd etadi va buni uzunroq argument zanjirlarini kuzatish bilan bog‘laydi.

HSS uchun Tavsiya Etilgan O‘qitish Modeli Nima?

Manba HSS topilmalariga asoslanib uch bosqichli Referential–Logical Chaining Instructional Modelni taklif qiladi.

1. Reference Tracking: Talaba referensial shell nounlarni va ular ishora qilayotgan ma’lumotni aniqlaydi.
2. Logical Relation Identification: Sabab, natija, qarama-qarshilik va baholash munosabatlarini belgilaydigan logical shell nounlarni yechadi.
3. Argument Chain Reconstruction: Dastlabki ikki bosqichdagi ma’lumotlarni birlashtirib, matnning umumiy argument tuzilishini vizual yoki konseptual tarzda qayta quradi.

Modelning maqsadi HSS matnlarida faqat so‘z ma’nosiga emas, argument qanday bog‘langaniga e’tibor qaratadigan akademik o‘qish ko‘nikmasini rivojlantirishdir.

Tabiiy Fanlar uchun Tavsiya Etilgan Model Nima?

NS matnlari uchun esa umumiy tushunchadan konkret misolga boradigan alohida doira taklif qilinadi:

1. General Concept Comprehension: Referential shell nounlardan foydalanib asosiy ilmiy tushuncha kuzatiladi.
2. Example Location: Exemplification shell nounlar ko‘rsatadigan misol, holat, ma’lumot yoki kuzatuv topiladi.
3. Concept–Example Anchoring: Mavhum ilmiy tamoyil bilan konkret dalil o‘rtasidagi munosabat ochiq tarzda o‘rnatiladi.

Bu ikki o‘qitish modeli tadqiqotning korpus natijalaridan chiqarilgan. Tadqiqotda bu modellar real talaba guruhlariga tatbiq etilmagan, o‘qish ballaridagi o‘zgarish o‘lchanmagan va nazorat guruhi bilan taqqoslash o‘tkazilmagan. Shu sababli modellarning o‘rganish muvaffaqiyatini oshirishi hali empirik ravishda ko‘rsatilmagan.

Tadqiqot Qo‘llab-quvvatlaydigan Xulosalar

• O‘rganilgan assessment-ESP korpusida shell nounlarning %80,8i referential kategoriyadadir.
• HSS va NS matnlari shell noun turlarining taqsimlanishi bo‘yicha bir xil tuzilishga ega emas.
• HSS matnlarida logical shell nounlar NSga qaraganda ancha ko‘proq ajralib turadi.
• NS matnlarida exemplification shell nounlarning ulushli qo‘llanishi HSSga qaraganda yuqoriroq.
• Logical, structural va exemplification kategoriyalarida fanlararo farqlar statistik jihatdan ahamiyatli.
• Anafora har ikki fan guruhida ham kataforaga qaraganda ko‘proq uchraydi.
• HSS ham anaforik, ham kataforik bog‘lanishlardan NSga qaraganda yuqoriroq chastotada foydalanadi.

Tadqiqotning O‘zi Isbotlamaydigan Xulosalar

• IELTS matnlaridagi naqshlar barcha universitet darsliklari yoki barcha akademik maqolalar uchun avtomatik ravishda amal qilmaydi.
• HSS talabalari tabiiy fanlar talabalariga qaraganda albatta ko‘proq mantiqiy xulosa chiqarishi ko‘rsatilmagan.
• Shell noun chastotasi o‘z-o‘zicha matnning umumiy sifati yoki qiyinligini o‘lchamaydi.
• Kataforaning paragraf boshida ishlatilishi talabalarning kognitiv yukini haqiqatan kamaytirishi eksperimental ravishda o‘lchanmagan.
• Tavsiya qilingan HSS va NS o‘qitish modellari o‘qish muvaffaqiyatini oshirishi intervensiya tadqiqoti bilan ko‘rsatilmagan.

Manbadagi Miqdoriy Hisobot Bo‘yicha Ehtiyot

Manbaning 3-jadvali HSS va NS uchun kategoriya bo‘yicha 10.000 tokenga M va SD qiymatlarini bersa, 4-jadval kategoriya ichidagi ulushli taqsimotlarni bildiradi. Ayniqsa HSS tomonida 3-jadvaldagi o‘rtachalarni bevosita normallashtirish orqali olinadigan nisbatlar 4-jadval bilan to‘liq mos kelmaydi.

Manba buning turli agregatsiya yoki og‘irlik berish usullaridan kelib chiqadimi-yo‘qmi, aniq tushuntirmaydi. Shu sababli ushbu Verianla matnida 3-jadvalning inferensial statistikasi va 4-jadvalning foizlari alohida natija turlari sifatida saqlangan va bir-biridan qayta hisoblab chiqarilmagan.

Manba va Usul Qaydi

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

Mualliflar: Jiajin Zhang; Donghong Han.

Corresponding author: Donghong Han.

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

Tadqiqot turi: Sistemik Funksional Tilshunoslikka asoslangan qiyosiy korpus tahlili.

Ma’lumot: 120 assessment-based ESP/IELTS Academic Reading matni; 60 HSS va 60 NS.

Korpus hajmi: 103.903 token.

Kodlash: Python asosidagi avtomatik POS va kontekstual moslashtirish + ikki mutaxassis tomonidan to‘liq qo‘lda tekshirish.

Kodlovchilararo ishonchlilik: Tasodifiy %20 quyi-korpusda Cohen's κ=0,92.

Tahlil vositalari: AntConc 4.04w va SPSS 28.0.

Statistika: Shapiro-Wilk; Mann–Whitney U; Bonferroni bo‘yicha tuzatilgan α=0,0125; r effekt kattaligi.

Nazariy doira: Hallidayan Systemic Functional Linguistics, cohesion theory va register theory.

SSRN Abstract No.: 6911004.

DOI: 10.2139/ssrn.6911004.

SSRN ro‘yxatga olingan sana: 10 iyun 2026.

Nashr holati: Preprint; yuklangan PDF uning peer reviewdan o‘tmaganini aniq ko‘rsatadi.

Moliyalashtirish: 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).

Pedagogik dalil chegarasi: Referensial-Mantiqiy Zanjirlash va Umumiy-Tushunchadan-Misolga Mahkamlash modellari tadqiqotchilar korpus topilmalaridan ishlab chiqqan o‘qitish takliflaridir. Tadqiqot bu modellarning talabalar o‘rganish natijalariga ta’sirini eksperimental ravishda sinamagan.

Mualliflik huquqini uzatish qaydi: Manbada IELTS materiallaridan uzun namunaviy parchalar mavjud. Ushbu Verianla bayonida bu parchalar qayta ko‘paytirilmagan; tadqiqot tushunchalari, miqdoriy natijalari va usul ma’lumotlari o‘zbek tilidagi original bayon bilan yetkazilgan.