Linguística de Corpus e suas contribuições para a elaboração de atividades de inglês nos níveis A2 e B1 (QCER) - Carvalho, Carolina Tavares (2021)
O objetivo desta pesquisa foi levantar verbos em língua inglesa e suas colocações, a fim de elaborar atividades de Compreensão Oral (CO) que representem os níveis A2 e B1, do Quadro Europeu Comum de Referência (QCER), em um corpus de pesquisa composto por transcrições de 750 vídeos animados, disponíveis na plataforma TED Ed. Também almejamos criar uma sequência de passos metodológicos para a elaboração de atividades de CO, que possam contribuir para um melhor desempenho dos alunos, em um curso livre de inglês, nível B1, tendo o QCER como base de análise, auxiliando, ainda, o professor na criação dessas atividades. A pesquisa foi realizada com base no arcabouço teórico da Linguística de Corpus (RENOUF; SINCLAIR, 1991; BIBER, 1998; TOGNINI-BONELLI, 2001; BERBER SARDINHA, 2004, 2012; BREZINA, MCENERY e WATTAM 2015, 2018) e com o apoio do programa de análise de corpus Lancsbox (BREZINA, WEILLTESSIER e MCENERY, 2020), que oferece ferramentas de análise lexical como a WordList, Keywords, GraphColl e Concordance. Também, valemo-nos das concepções sobre CO (BUCK, 2001; FLOWERDEW, MILLER, 2005; ROST, 2011) e de colocações (BERBER SARDINHA, 2004; BREZINA, MCENERY e WATTAM 2015, 2018). Nosso corpus é composto por 490.591 itens (tokens) e 29.924 formas (types), contendo 13 subcorpora de diversos temas. Os dados do corpus foram inicialmente cruzados com os dados fornecidos pelo site English Profile the CEFR for English, especialmente no resultado da busca por verbos transitivos e suas coocorrências (phrases), nos níveis A2 e B1. Dos vocábulos mais relevantes estatisticamente nesta pesquisa, foram selecionados cinco verbos no nível A2: need, give, mean, would e will, sendo os dois últimos modais, e seis no nível B1: be, have, make, take, get e find. Eles apresentram coocorrêcias tais como: need help, give instructions, mean by, would prove, will remain, be fooled, have consequences, make sense, take form, get stuck e find information. Esses verbos e as suas coocorrências foram utilizados para elaborarmos atividades específicas de CO, com base na variação lexical exigida pelo QCER, no nível B1 dessa habilidade. Utilizamos também os conceitos de Data Driven Learning no processo de criação das atividades. Esperamos contribuir com a melhora da CO dos alunos, assim como ajudá-los a terem acesso a diferentes culturas, costumes e conhecimentos, alcançando assim, enriquecimento pessoal e social.