medical research
OPEN ACCESS
This is the English version.
The German version starts at p. 8.
article
Developing a new academic wordlist for medical purposes
– a viable tool for educators
Abstract
Objective: This study aims at developing a list of academic and technical
words commonly used in medical research articles. It is conducted in
line with the specificity of academic literacy and vocabulary practices
in every individual discipline.
Methods: The corpus of this study consisted of 18,462,820 words extracted from 1,784 research articles accessed from three prestigious
and widely known journals, i.e., The Lancet, The British Medical Journal
(BMJ), and The New England Journal of Medicine (NEJM), published
between 2015 and 2019. To analyze the data, the RANGE program as
a robust tool for developing viable academic word lists was used.
Results: Our quantitative and qualitative data analysis yielded a final
academic wordlist which consisted of 1,003 words, covered 1,972,420
words in the corpus, and accounted for 10.68% of the medical research
articles.
Discussion: The high coverage of the extracted academic and technical
words provides a reliable source for medical students, medical educators, material designers, and those who are deeply involved in medical
English education.
Khalil Tazik1
Mahmood Maniati1
Mohammad Reza
Afshar1
Somayeh Biparva
Haghighi1
1 Ahvaz Jundishapur University
of Medical Sciences, Ahvaz,
Iran
Keywords: medical research article, academic word, technical word,
medical students, medical teacher
1. Introduction
Along with studies conducted on the academic vocabularies over different disciplines, various researchers have
examined the academic vocabulary items used in medical
science research articles. Chen and Ge [4], for example,
examined the coverage of Coxhead's [7] AWL (academic
word list) on a corpus of medical research articles with
190,425 running words. Their text analysis revealed that
AWL accounted for 10.07% of the medical science research papers, and approximately 292 (51.2%) of the
AWL word families were present in most of the research
articles. They also examined the dispersion of academic
vocabulary items across different rhetorical sections of
research articles. They reported that academic vocabulary
covered approximately 10% of each section of any given
research article. Accordingly, they concluded that AWL
word families are important for comprehending medical
science research articles and have rhetorical functions
in medical research articles. However, they noted that
the list requires more modification in order to be regarded
as a dependable reference for students of medical sciences.
In another study, Wang et al. [32] compiled a corpus of
1,093,011 running words of medical research articles
from different online databases. The final list that they
provided included 623 word families that accounted for
approximately 12.24% of the total tokens in the corpus.
This high frequency was claimed to be a firm evidence
for the generality and comprehensiveness of their medical
academic word list. The authors believed that the list can
be used as a guide for designing any academic books for
medical students, and instructors can refer to the given
words in their phases of language teaching.
In a recent study, Lei and Liu [19] questioned the common procedure used for developing academic word lists
(i.e., excluding general words from academic words) and
claimed that some general high-frequency words can be
included in the academic words as they appear to have
special meanings in academic contexts. Therefore, they
combined Coxhead's [7] procedure with Gardner and
Davies's [12] method to develop a new medical academic
vocabulary. They reported that the 819 words that they
compiled showed higher coverage of medical texts with
53% shorter word count than the previously established
medical wordlist by Wang, Liang, and Ge [32].
1.1. Why discipline-specific word lists?
According to Hyland and Tse [14], words behave differently across different contexts and disciplines in terms
of their frequencies, collocations, and even meanings. In
other words, disciplines follow specific literacy because
they have different features and divergent epistemologies
[8]. These divergent features were previously discussed
by North [25] over the reality-oriented writing in hard
sciences and rhetorical-oriented features of soft sciences.
Therefore, Hyland and Tse [14] concluded that the fruitful
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way for preparing students is “to provide them with an
understanding of the features of the discourses they will
encounter in their particular courses” (p.251). Along with
this recommendation, various discipline-specific studies
have been conducted over different disciplines (e.g., engineering wordlist by Hsu [13] and Mudraya [21]; medical
word list by Wang et al. [32]; and nursing academic
wordlist by Yang [35], to name only a few). What all these
studies have in common in terms of their methodology
was the exclusion of general service lists (West [33] or
BNC most frequent words), following Coxhead's lead [7].
The major motivation underpinning this practice was that
the learners grasp highly frequent general words earlier
than academic and technical words [19], [24]. Scholars,
such as Gardner and Davies [12], however, questioned
this assumption and reported some academic words of
Coxhead [7] as general words, and thus blurring the borders of academic and general service words. Moreover,
Gardner and Davies [12] maintained that a general word
such as “interest” has a different meaning in academic
texts compared to its meaning in general texts; likewise,
some general words are more frequent in academic texts
than in general English. Hence, a basic revision is required
for developing new academic wordlists for each discipline.
Following this method and compiling a corpus of academic and non-academic corpora, Gardner and Davies developed a new academic vocabulary list with a coverage
of 13.8% for academic texts, much higher than the coverage reported by Coxhead [7].
1.2. Purpose of the study
The present study was devoted to the development of a
new academic word list for medical purposes. It was
conducted in line with the specificity of academic literacy
and vocabulary practices in every individual discipline.
Additionally, new developments in the area of corpus
linguistics and recent studies on the development of new
GSL (General Service List) motivated us to develop a new
word list for medical students.
2. Methods
2.1. Corpus compilation
The corpus of this study consisted of 18,462,820 words
extracted from 1,784 research articles. The corpus was
set large enough to attain desirable findings and, as
Krishnamurthy [16] noted, to detect “finer details of language use” (p.175). The articles were accessed from
three prestigious and widely known journals, i.e., The
Lancet, The British Medical Journal (BMJ), and The New
England Journal of Medicine (NEJM), published between
2015 and 2019. The topics covered in these journals
included all the specialist areas of the medical research.
This advantage helped the researchers to directly focus
on the mostly viewed texts for each specialist area. The
large number of words included in the corpus and the
wide range of research themes included in the journals
made our corpus a representative and reliable source for
developing a wordlist for medical purposes.
2.2. Corpus features
1. The corpus composed of all original articles without
any format limitation unlike Wang et al. [32][ who
selected only original articles which had Introduction,
Method, Results, and Discussion sections and excluded others.
2. Review articles were included in the corpus since they
are critical in medical education with high readership
worldwide.
3. The authors and their mother language were not taken
into account since the journals were the top peer-reviewed journals with professional language
proofreading processes.
4. The author’s biodata, tables, figures, pictures, graphs,
references, appendices, and the points given in nonEnglish languages were excluded from the corpus.
Data analysis
To analyse the data, the RANGE program downloadable
from [https://www.lextutor.ca/] was used. Nation [24]
stated that this software program is a robust tool for developing viable academic word lists. It has been applied
in many previous studies [7], [19], [31], [32], [35]. The
program consists of three sub-lists: the two-first base lists
belong to West's [33] most frequent general words (GSL)
and the third base list includes Coxhead's [7] 570 academic word families. After importing any type of corpus,
the program analyses the corpus and ranks the words in
accordance with their frequency and inclusion in one of
these sub-lists. If the word does not belong to any of these
base lists, the word is listed as “not in the list”.
According to the mechanism of the RANGE program and
the procedures that researchers follow to develop an
academic wordlist, selection of any academic word is
based on comparing the lists of words against West’s
[33] GSL base lists. However, to update the West’s [33]
GSL, Browne et al. [3] and Brezina and Gablasova [2]
developed new GSLs derived from a modern corpus.
Subsequently, Eldridge [9] believes that the academic
lists established according to these newly developed GSLs
contain more discipline-specific words expected by Hyland
and Tse [14]. The sources of corpus compilation show
that New GSL developed by Brezina and Gablasova [2]
is more academic-oriented; therefore, in this study, the
researchers preferred Brezina and Gablasova [2] as the
GSL reference for refining the academic lists.
The criteria for selecting academic words in this study
were:
1. Words that were not included in the GSL [33] and the
New General Service List [2] and
2. words that occurred at least 527 times in the entire
corpus.
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The minimum frequency criterion was duplicated from
Coxhead (2000) word selection procedure. Coxhead [7]
set the frequency of 100 occurrences in 3.5 million running words, which is about 28.57 times in a million words.
This frequency threshold was applied by a large number
of studies such as Wang et al. [32], Khani and Tazik [15],
and Lei and Liu [19].
After quantitative analysis and identifying the words occurring 527 or more times, in the qualitative phase of
analysis, semi-words and proper nouns were omitted from
the final list. However, frequently used medical abbreviations and hyphenated words were included in the list.
The rationale behind this decision was that in medical
pedagogy, instructors are seeking the most relevant and
useful vocabulary items to be included in their teaching
materials, whether they are common single words or abbreviations and hyphenated words.
Another important issue was comparing the final wordlist
against the New General Service List [2] not included in
the RANGE program. In this phase of analysis, all words
that had a frequency of occurrence of 527 or higher in
the entire corpus (whether included in Coxhead’s wordlist
or not included in any list) were searched for any possible
occurrence in the General Service List. Words that appeared in the given list were excluded from the academic
words. In this way, all words would be filtered, yielding
the most reliable list to be used as academic medical
words. Of course, the exclusion of general words was
done with great caution. For example, although the noun
form of statistic is a general word, it was found that its
adjective and adverb forms are academic words, occurring
12546 times in the total corpus. Therefore, they were
added to the finally reported academic wordlist.
To report the remaining academic words, Coxhead [7]
organized her report around the word families, assuming
that the most frequent form of the word mirrors the importance of the word itself and its derivational forms, and
understanding other forms of the word requires little effort. For instance, inhibit is the headword for inhibited,
inhibiting, inhibition, inhibitions, inhibitor, inhibitors, inhibitory, and inhibits. Though highlighting the word family
has its own advantages, understanding all the derived
forms requires extra knowledge of morphology, which is
beyond the students' current level [2]. Furthermore, students seek the best way for decreasing reading comprehension problems, and introducing the most frequent
word forms is the most viable response to this challenge.
Therefore, the most frequent word types rather than word
families were the final reported words.
During the analysis, it was found that some headwords
in Coxhead’s [7] wordlist did not qualify for the medical
academic wordlist; however, careful analysis of their
members showed that some family members met the
criterion. For example, the word occurred only 142 times
in its simple form, and based on word family analysis it
had to be removed from the final list. However, after
analysing its family members, it was observed that the
past form of this verb as well as its noun and adjective
forms occurred 3275, 1248, 1243 times, respectively.
Hence, we concluded that focusing on the headwords or
frequency of word family was not a reliable criterion for
making decisions on academic word selection. As a result,
we lemmatized all the headwords and checked their frequencies one by one. Along with checking the frequencies,
the words were also compared against the GSL [2], and
word forms regarded as general words were removed
from the list. At the end, those words, which met the criterion but were not listed by Brezina and Gablasova [2]
were included as academic words for medical research
articles.
After identifying academic words which were shared with
Coxhead’s [7] AWL, we started analysing the words that
met the frequency criterion but grouped under “not in the
list”. In this phase of analysis, the words were included
into academic and technical lists. Distinguishing academic
words from technical words was done based on group
discussions and consulting experts and dependable dictionaries. In cases of any discrepancies, the words were
spotted in the context in which they had been used (the
article), and their functions were detected. This process
continued until final decisions were made.
3. Results and discussion
A total of 232 out of the 570 words families met the criterion to be selected as medical academic words. However, as noted above, some forms of these words were
reported to be among the general word list introduced by
Brezina and Gablasova [2]. Moreover, one of the pitfalls
of selecting words based on word family is that the frequency of the headwords is the criterion but occurrences
of their subheads (other parts of speech) are not considered by the RANGE program. Therefore, in order not
to miss these word types and to remove the general words
from the academic list, all the qualified word families and
word types, which occurred more than 527 times, were
lemmatized and checked against the New GSL. After
lemmatizing and checking this list against the newly developed GSL [2], 941 word types were removed from the
list and 174 word types were selected as academic words
for medical RAs (research articles). These words occurred
404,066 times, accounting for 2.18% of the total corpus.
This process showed the importance of renewing the
academic words for medical purposes and updating
studies of such purposes. In fact, it showed that Coxhead's [7] academic word list is unequally valuable for
all fields of study, and medical students’ needs are different. This need for differentiation is evident from the coverage of Coxhead’s [7] wordlist in the entire corpus. Also,
it can be argued that updating West’s [33] GSL and
teaching New GSL by Brezina and Gablasova [2] can be
a fruitful prerequisite for comprehending academic texts.
Without taking these points into account, the students
may consider general words as academic or technical
words and look up a huge number of general words in
medical dictionaries, which is a time-consuming process.
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After identifying the academic words, which were shared
with Coxhead [7], it was found that although some words
had the frequency requirements for being considered as
academic words, they were not among Coxhead’s [7]
academic words. We put these words in a separate table,
and ranked them according to their frequency. Then, we
determined whether these words are academic, technical,
or general. To start with, a group discussion involving the
four authors of this study along with three MDs (doctors
of medicine), who had taught English for Medical Purposes (EMP) for some years, was held. During this session, the words were spotted in the context in which they
appeared and the participants of the group discussion
looked the words up in the dictionaries and commented
on the class that the words belonged to. In fact, the
functions and uses of the words were the basis of the
group decisions. In case of any discrepancies, the final
decisions were made by the more experienced members.
After the discussion session, out of the total 868 words
not found in any list, 39 words (e.g., patient, cancer,
clinical, score, drug, infection, surgery, permission, etc.)
were considered general and removed from the list, 820
word types were considered technical words, and the rest
(9 words) were considered academic words. Therefore,
the refined list included 829 words, which occurred
1568354 times and accounted for 8.49% of the total
corpus. These 829 new words were added to the list of
word types shared with Coxhead [7] (see table 1).
The final academic wordlist consisted of 1003 words (see
attachment 1), covering 1,972,420 words in the corpus
(see table 1). Each word in this list occurred about 106
times per 1000 words. This impressive figure shows the
significance of the obtained list, especially compared to
the wordlist introduced by Wang et al. [32]. The new
medical academic wordlist developed in this study covers
10.68% of the medical science corpus. The efficacy of
this coverage, when compared to related studies, becomes clearer. As noted by Laufer [17], given this high
coverage, if medical students master these lists of words,
they will be able to comprehend the medical texts (at
least articles in medical journals).
Coverage across the corpus
The coverage of the wordlist developed in this study was
compared to the wordlists established by Wang et al. [32]
and Lei and Liu [19] (see table 2).
As can be seen from the table, the coverage of academic
and technical words in our study is slightly more than that
of Wang et al. [32] and considerably less than that of Lei
and Liu [19]. To demonstrate the difference between the
three medical wordlists, take this excerpt which is a part
of an article from BMJ journal published in 2018. It
provides a context for the occurrences and coverage of
new medical academic word list in the medical texts. The
compatibility of the previously developed wordlists and
the differences they have with the given wordlist in this
study is clearly provided in this example.
Among the findings for cancers* at specific* sites* (see
table 2), 25-hydroxyvitamin D concentration* showed a
significant* inverse association* with the risk* of liver
cancer* (P for trend=0.006). Further adjustment for dietary factors* such as intake of total energy, fruits and
vegetables, meat, fish and shellfish, isoflavone, green
tea, and coffee slightly attenuated the association*, but
it remained significant*, with hazard ratios from the
second to fourth quarters compared with the first quarter
of 0.79 (0.48 to 1.28), 0.71 (0.43 to 1.18), and 0.51
(0.29 to 0.90), respectively (P for trend=0.02). In a subset
of the population* with available information, further
adjustment for hepatitis B and hepatitis C virus infection*
status and alanine aminotransferase concentration* in
the multivariable model did not appreciably alter the association* of 25-hydroxyvitamin D with liver cancer*.
In this 130-words excerpt, academic words found in this
study were underlined, Lei and Liu’s [19] academic words
were bold typed, and Wang et al.’s [32] were marked with
an asterisk. As it is shown, 13 (10%) words were underlined, 22 (16.92%) words bold typed, and 16 (12.30%)
words were asterisked. It can also be seen that only 4
academic words of this excerpt are repeated in both our
list and that of Lei and Liu’s [19] study. This difference
is related to the word selection procedure used by Lei
and Liu [19] and their tendency to ignore technical words.
Interestingly, all words identified in Wang et al.’s [32]
wordlist were shared with Lei and Liu’s [19] wordlist, and
all these words were reported by Brezina and Gablasova
[2] as general words. If students only rely on the two
previously developed wordlists, they will miss precious
and influential words, which are highly effective in understanding medical RAs. Therefore, medical students refer
to the new GSL [2] before writing or studying RAs. In this
way, they could bring this basic knowledge to class and
by studying the most frequent academic and technical
words presented in this study, they will be equipped with
the academic and technical knowledge that is essential
for understanding the whole RAs. Of course, we do not
underestimate the scientific values of other wordlists,
and they can be still used alongside the list developed in
this study. In cases of any problems students have with
the general or academic uses of words, they can refer to
other wordlists and spot the challenging words.
According to the above-mentioned discussions, it could
be argued that this wordlist could safely serve the medical
students better than previously developed lists because
of its time-effectiveness for learning, confidential representation of different ranges of topics and subfields of the
medical science, and its higher coverage in terms of both
academic and technical words. Another advantage of this
wordlist is the exclusion of general words and inclusion
of technical words in the analysis. The comparison of the
list with other lists shows that the coverage of this list is
satisfactorily higher.
Research articles are the most accessible and up-to-date
sources of knowledge. All medical educators motivate
their students to read these sources in order to keep their
knowledge in line with the medical findings and trends
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Table 1: Refinement of academic word lists
Table 2: Coverage of academic words and GSL across three corpora
of research in interdisciplinary areas. The list of academic
words developed in this study will make the way for
easier understanding of the texts, especially for non-native
students, and it highlights the most appropriate words
for teaching in general and specific courses. Accordingly,
medical educators can find this list as a guide for their
students and, instead of teaching less frequent words,
stick to the most frequent and important academic and
technical words that are essential for comprehending
research articles or any other medical texts.
4. Educational implications and
conclusions
The vocabulary items listed in the new medical wordlist
(NMWL) evidence the significant role of this list for the
medical students and the members of this discourse
community. In line with the discipline-specific studies,
the NMWL approves that the words occur and behave
differently across different fields of study, generating new
concepts for disciplinary academic literacy. This specificity
of the word list helps academic material developers to
develop materials that are both scientifically scrutinized
and experimentally attested, which can be of paramount
help to students of medicine. This strand of material development is noted by Murray [22] who acknowledges
that by understanding the academic demands of students
studying in discrete disciplines, instructors “can research
appropriate materials and produce relevant lessons and
engaging, and which, therefore, promote learning most
effectively” (p.3). Therefore, medical teachers can use
the NMWL to provide the most relevant and appropriate
teaching materials. Moreover, by using NMWL, medical
students will be equipped with a wordlist directly derived
from the written scientific medical discourse, enabling
them to study research articles independently.
The high coverage of the academic words extracted in
the present study should lead to the development of reliable sources for medical students, teachers, material
designers, and those who are deeply involved in medical
English education. As noted earlier, the list includes
academic words, technical words, most frequent acronyms and abbreviations, and the general words that
have special meanings in medical texts. It is recommended that students interested in learning the items of
NMWL, first refer to the general words, and then try
grasping academic and technical words. In this way, they
will be equipped with prerequisite knowledge for understanding medical research articles.
According to the results of the present study, medical
English teachers should bring in a medical dictionary to
the class for teaching medical academic and technical
words if the functions and uses of words in medical contexts are the final aims for comprehending medical texts.
Of course, general meanings of the words are also needed
to be reviewed, but the major focus should be on the
medical uses not the general ones. Since the NMWL includes the high-frequent technical terms, the students
will be more encouraged to take the wordlist into serious
account and have frequent consultations with it. A question might be posed here about the use of such a wordlist
when comprehensive medical dictionaries are already
available. The answer lies in the frequency of technical
terms in research articles, and that not all technical terms
have equal learning value. Students need to learn the
most frequent and usable words, rather than cramming
their mind with unnecessary items that occur in medical
texts once in a blue moon. Moreover, aside from its uselessness, grasping a dictionary of thousands of technical
terms is an impossible undertaking, which takes a noticeable amount of time and energy.
Another important issue for teachers to take into account
is related to locations of the listed words. Teachers should
provide opportunities for medical students to spot word
collocations, since researchers such as Hyland and Tse
[14] hold that words collocate in distinct ways and having
information about these distinct ways is valuable and
even mandatory for learning the uses of academic words
in special contexts.
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This project [U-98249] was conducted under the support
of Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences,
Ahvaz, Iran, and approved by the Ethics Committee of
this university (Ref. ID: IR.AJUMS.REC:1398.84).
Competing interests
The authors declare that they have no competing interests.
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Academic and technical words in alphabetical order
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Corresponding author:
Mahmood Maniati
Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, PO
Box: 159, IR-15794-61357 Ahvaz, Iran
[email protected]
Please cite as
Tazik K, Maniati M, Afshar MR, Haghighi SB. Developing a new academic
wordlist for medical purposes – a viable tool for educators. GMS J Med
Educ. 2022;39(1):Doc9.
DOI: 10.3205/zma001530, URN: urn:nbn:de:0183-zma0015301
This article is freely available from
https://doi.org/10.3205/zma001530
Received: 2021-01-10
Revised: 2021-11-08
Accepted: 2021-11-29
Published: 2022-02-15
Copyright
©2022 Tazik et al. This is an Open Access article distributed under the
terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license
information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
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Medizinische Forschung
OPEN ACCESS
This is the German version.
The English version starts at p. 1.
Artikel
Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für
medizinische Zwecke – ein brauchbares Werkzeug für
Pädagogen
Zusammenfassung
Ziel: Diese Studie zielt darauf ab, eine Liste von akademischen und
technischen Wörtern zu erstellen, die in medizinischen Forschungsartikeln häufig verwendet werden. Es wird im Einklang mit den Besonderheiten der akademischen Alphabetisierung und der Wortschatzpraxis
in jeder einzelnen Disziplin durchgeführt.
Methoden: Der Korpus dieser Studie bestand aus 18.462.820 Wörtern
aus 1.784 Forschungsartikeln, auf die in drei renommierten und weithin
bekannten Zeitschriften zugegriffen wurde, nämlich The Lancet, The
British Medical Journal (BMJ) und The New England Journal of Medicine
(NEJM), veröffentlicht zwischen 2015 und 2019. Zur Analyse der Daten
wurde das RANGE-Programm als robustes Werkzeug zur Entwicklung
tragfähiger akademischer Wortlisten verwendet.
Ergebnisse: Unsere quantitative und qualitative Datenanalyse ergab
eine endgültige akademische Wortliste, die aus 1.003 Wörtern bestand,
1.972.420 Wörter im Korpus abdeckte und 10,68% der medizinischen
Forschungsartikel ausmachte.
Diskussion: Die hohe Abdeckung der extrahierten akademischen und
technischen Wörter bietet eine zuverlässige Quelle für Medizinstudenten,
Medizinpädagogen, Materialdesigner und diejenigen, die sich intensiv
mit der medizinischen Englischausbildung beschäftigen.
Khalil Tazik1
Mahmood Maniati1
Mohammad Reza
Afshar1
Somayeh Biparva
Haghighi1
1 Ahvaz Jundishapur University
of Medical Sciences, Ahvaz,
Iran
Schlüsselwörter: medizinischer Forschungsartikel, akademisches Wort,
technisches Wort, Medizinstudenten, medizinischer Lehrer
1. Einleitung
Neben Studien zum akademischen Vokabular verschiedener Disziplinen haben verschiedene Forscher die akademischen Vokabularelemente untersucht, die in medizinwissenschaftlichen Forschungsartikeln verwendet
werden. Chen und Ge [4] untersuchten beispielsweise
die Abdeckung von Coxheads [7] AWL (Academic Word
List) in einem Korpus medizinischer Forschungsartikel
mit 190.425 fortlaufenden Wörtern. Ihre Textanalyse ergab, dass AWL 10,07% der medizinwissenschaftlichen
Forschungsarbeiten ausmachte und ungefähr 292
(51,2%) der AWL-Wortfamilien in den meisten Forschungsartikeln vorkamen. Sie untersuchten auch die Verteilung
akademischer Vokabeln auf verschiedene rhetorische
Abschnitte von Forschungsartikeln. Sie berichteten, dass
das akademische Vokabular etwa 10% jedes Abschnitts
eines bestimmten Forschungsartikels abdeckte.
Dementsprechend kamen sie zu dem Schluss, dass AWLWortfamilien für das Verständnis von medizinwissenschaftlichen Forschungsartikeln wichtig sind und in medizinischen Forschungsartikeln rhetorische Funktionen haben.
Sie stellten jedoch fest, dass die Liste noch weiter modi-
fiziert werden muss, um als zuverlässiges Nachschlagewerk für Medizinstudenten zu gelten.
In einer anderen Studie haben Wang et al. [32] hat ein
Korpus von 1.093.011 fortlaufenden Wörtern medizinischer Forschungsartikel aus verschiedenen Online-Datenbanken zusammengestellt. Die endgültige Liste, die sie
zur Verfügung stellten, umfasste 623 Wortfamilien, die
etwa 12,24% der gesamten Token im Korpus ausmachten. Diese hohe Häufigkeit wurde als fester Beweis für
die Allgemeingültigkeit und Vollständigkeit ihrer medizinisch-akademischen Wortliste angesehen. Die Autoren
glaubten, dass die Liste als Leitfaden für die Gestaltung
von akademischen Büchern für Medizinstudenten verwendet werden kann und die Dozenten in ihren Phasen des
Sprachunterrichts auf die angegebenen Wörter zurückgreifen können.
In einer kürzlich durchgeführten Studie hinterfragten Lei
und Liu [19] das übliche Verfahren zur Entwicklung akademischer Wortlisten (dh das Ausschließen allgemeiner
Wörter aus akademischen Wörtern) und behaupteten,
dass einige allgemeine häufig vorkommende Wörter in
den akademischen Wörtern enthalten sein können, wie
sie erscheinen im akademischen Kontext eine besondere
Bedeutung haben. Daher kombinierten sie das Verfahren
von Coxhead [7] mit der Methode von Gardner und Davies
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Tazik et al.: Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für ...
[12], um ein neues medizinisch-akademisches Vokabular
zu entwickeln. Sie berichteten, dass die von ihnen zusammengestellten 819 Wörter eine höhere Abdeckung medizinischer Texte mit einer um 53% kürzeren Wortzahl
aufwiesen als die zuvor erstellte medizinische Wortliste
von Wang, Liang und Ge [32].
1.1. Warum fachspezifische Wortlisten?
Laut Hyland und Tse [14] verhalten sich Wörter in verschiedenen Kontexten und Disziplinen in Bezug auf
Häufigkeit, Kollokation und sogar Bedeutung unterschiedlich. Mit anderen Worten, Disziplinen folgen einer spezifischen Alphabetisierung, weil sie unterschiedliche Merkmale und divergierende Epistemologien aufweisen [8].
Diese abweichenden Merkmale wurden zuvor von North
[25] über das realitätsorientierte Schreiben in den harten
Wissenschaften und das rhetorisch orientierte Schreiben
in den weichen Wissenschaften diskutiert. Hyland und
Tse [14] kamen daher zu dem Schluss, dass der fruchtbare Weg zur Vorbereitung der Studierenden darin besteht, „ihnen ein Verständnis der Merkmale der Diskurse
zu vermitteln, denen sie in ihren jeweiligen Kursen begegnen werden“ (S. 251). Zusammen mit dieser Empfehlung
wurden verschiedene disziplinspezifische Studien in verschiedenen Disziplinen durchgeführt (z. B. IngenieurWortliste von Hsu [13] und Mudraya [21]; medizinische
Wortliste von Wang et al. [32]; und pflegewissenschaftliche Wortliste von Yang [35], um nur einige zu nennen).
Allen diesen Studien ist methodisch gemein, dass nach
Coxheads Vorbild [7] allgemeine Servicelisten (West [33]
oder BNC am häufigsten genannt) ausgeschlossen wurden. Die Hauptmotivation, die dieser Praxis zugrunde lag,
war, dass die Lernenden sehr häufige allgemeine Wörter
früher als akademische und technische Wörter verstehen
[19], [24]. Gelehrte wie Gardner und Davies [12] stellten
diese Annahme jedoch in Frage und berichteten einige
akademische Wörter von Coxhead [7] als allgemeine
Wörter und verwischten damit die Grenzen zwischen
akademischen und allgemeinen Dienstwörtern. Darüber
hinaus behaupteten Gardner und Davies [12], dass ein
allgemeines Wort wie „Interesse“ in akademischen Texten
eine andere Bedeutung hat als in allgemeinen Texten.
Ebenso kommen einige allgemeine Wörter in akademischen Texten häufiger vor als im allgemeinen Englisch.
Daher ist eine grundlegende Überarbeitung für die Entwicklung neuer wissenschaftlicher Wortlisten für jede
Disziplin erforderlich.
Nach dieser Methode und der Zusammenstellung eines
Korpus aus akademischen und nicht-akademischen
Korpora entwickelten Gardner und Davies eine neue
akademische Vokabelliste mit einer Abdeckung von
13,8% für wissenschaftliche Texte, viel höher als die von
Coxhead berichtete Abdeckung [7].
1.2. Zweck der Studie
Die vorliegende Studie widmete sich der Entwicklung einer
neuen wissenschaftlichen Wortliste für medizinische
Zwecke. Es wurde in Übereinstimmung mit den Besonderheiten der akademischen Alphabetisierung und der
Wortschatzpraxis in jeder einzelnen Disziplin durchgeführt.
Darüber hinaus haben uns neue Entwicklungen im Bereich der Korpuslinguistik und aktuelle Studien zur Entwicklung neuer GSL (General Service List) motiviert, eine
neue Wortliste für Medizinstudenten zu entwickeln.
2. Methoden
2.1. Korpuszusammenstellung
Der Korpus dieser Studie bestand aus 18.462.820 Wörtern, die aus 1.784 Forschungsartikeln extrahiert wurden.
Der Korpus war groß genug angelegt, um wünschenswerte
Ergebnisse zu erzielen und, wie Krishnamurthy [16] bemerkte, „feinere Details des Sprachgebrauchs“ (S. 175)
zu erkennen. Die Artikel wurden in drei renommierten
und weithin bekannten Zeitschriften abgerufen, nämlich
The Lancet, The British Medical Journal (BMJ) und The
New England Journal of Medicine (NEJM), die zwischen
2015 und 2019 veröffentlicht wurden. Die in diesen
Zeitschriften behandelten Themen umfassten alle die
Fachgebiete der medizinischen Forschung. Dieser Vorteil
half den Forschern, sich direkt auf die meistgesehenen
Texte für jedes Fachgebiet zu konzentrieren. Eine große
Anzahl von Wörtern im Korpus und die breite Palette von
Forschungsthemen in den Zeitschriften machten unser
Korpus zu einer repräsentativen und zuverlässigen
Quelle für die Entwicklung einer Wortliste für medizinische
Zwecke.
2.2. Korpusmerkmale
1. Der Korpus besteht aus allen Originalartikeln ohne
jegliche Formatbeschränkung, im Gegensatz zu Wang
et al. [32], die nur Originalartikel mit den Abschnitten
Einleitung, Methode, Ergebnisse und Diskussion
ausgewählt und andere ausgeschlossen haben.
2. Übersichtsartikel wurden in den Korpus aufgenommen, da sie in der medizinischen Ausbildung eine
wichtige Rolle spielen und weltweit eine große Leserschaft haben.
3. Die Autoren und ihre Muttersprache wurden nicht
berücksichtigt, da es sich bei den Zeitschriften um
die besten Peer-Review-Zeitschriften mit professionellen Sprachkorrekturverfahren handelte.
4. Die Personendaten der Autoren, Tabellen, Abbildungen, Bilder, Grafiken, Referenzen, Anhänge und die
in anderen Sprachen als Englisch verfassten Punkte
wurden aus dem Korpus ausgeschlossen.
Datenanalyse
Zur Analyse der Daten wurde das herunterladbare RANGEProgramm [https://www.lextutor.ca/] verwendet. Nation
[24] gab an, dass dieses Softwareprogramm ein robustes
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Tazik et al.: Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für ...
Werkzeug zur Entwicklung brauchbarer akademischer
Wortlisten ist. Es wurde in vielen früheren Studien angewendet [7], [19], [31], [32], [35]. Das Programm besteht
aus drei Unterlisten: Die ersten beiden Basislisten gehören zu Wests [33] am häufigsten verwendeten allgemeinen Wörtern (GSL) und die dritte Basisliste enthält die
570 akademischen Wortfamilien von Coxhead [7]. Nach
dem Importieren eines beliebigen Korpustyps analysiert
das Programm den Korpus und ordnet die Wörter entsprechend ihrer Häufigkeit und Aufnahme in eine dieser Unterlisten ein. Wenn das Wort zu keiner dieser Basislisten
gehört, wird das Wort als „nicht in der Liste“ aufgeführt.
Gemäß dem Mechanismus des RANGE-Programms und
den Verfahren, die Forscher zur Entwicklung einer akademischen Wortliste befolgen, basiert die Auswahl jedes
akademischen Wortes auf dem Vergleich der Wortlisten
mit West's [33] GSL-Basislisten. Um jedoch [33] GSL des
Westens zu aktualisieren, haben Browne et al. [3] und
Brezina und Gablasova [2] entwickelten neue GSLs, die
von einem modernen Korpus abgeleitet wurden. Anschließend glaubt Eldridge [9], dass die nach diesen neu entwickelten GSLs erstellten akademischen Listen mehr
disziplinspezifische Wörter enthalten, die von Hyland und
Tse [14] erwartet werden. Die Quellen der Korpuszusammenstellung zeigen, dass die von Brezina und Gablasova
[2] entwickelte New GSL eher akademisch-orientiert ist.
Daher bevorzugten die Forscher in dieser Studie Brezina
und Gablasova [2] als GSL-Referenz für die Verfeinerung
der akademischen Listen.
Die Kriterien für die Auswahl akademischer Wörter in
dieser Studie waren:
1. Wörter, die nicht in der GSL [33] und der Neuen Allgemeinen Leistungsliste [2] enthalten waren und
2. Wörter, die im gesamten Korpus mindestens 527 Mal
vorgekommen sind.
Das Kriterium der minimalen Häufigkeit wurde aus dem
Wortauswahlverfahren von Coxhead (2000) dupliziert.
Coxhead [7] hat die Häufigkeit von 100 Vorkommen in
3,5 Millionen laufenden Wörtern festgelegt, was etwa
28,57 Mal in einer Million Wörtern entspricht. Diese
Häufigkeitsschwelle wurde von einer Vielzahl von Studien
wie Wang et al. [32], Khani und Tazik [15] und Lei und
Liu [19].
Nach der quantitativen Analyse und der Identifizierung
der Wörter, die 527 oder mehr vorkommen, wurden in
der qualitativen Phase der Analyse Halbwörter und Eigennamen aus der endgültigen Liste weggelassen. Häufig
verwendete medizinische Abkürzungen und Wörter mit
Bindestrich wurden jedoch in die Liste aufgenommen.
Der Grund für diese Entscheidung war, dass Lehrende in
der Medizinpädagogik nach den relevantesten und nützlichsten Vokabeln suchen, die in ihre Lehrmaterialien
aufgenommen werden sollten, seien es gebräuchliche
einzelne Wörter oder Abkürzungen und Wörter mit Bindestrich.
Ein weiteres wichtiges Thema war der Vergleich der endgültigen Wortliste mit der New General Service List [2],
die nicht im RANGE-Programm enthalten ist. In dieser
Analysephase wurden alle Wörter mit einer Häufigkeit
von 527 oder höher im gesamten Korpus (ob in Coxheads
Wortliste enthalten oder in keiner Liste enthalten) nach
einem möglichen Vorkommen in der General Service List
durchsucht. Wörter, die in der angegebenen Liste auftauchen, wurden von den akademischen Wörtern ausgeschlossen. Auf diese Weise würden alle Wörter gefiltert,
um die zuverlässigste Liste zu erhalten, die als akademische medizinische Wörter verwendet werden kann. Der
Ausschluss allgemeiner Wörter erfolgte natürlich mit
großer Vorsicht. Obwohl beispielsweise die Nomenform
der Statistik ein allgemeines Wort ist, wurde festgestellt,
dass ihre Adjektiv- und Adverbformen akademische
Wörter sind, die im Gesamtkorpus 12546 Mal vorkommen. Daher wurden sie der endgültigen gemeldeten
akademischen Wortliste hinzugefügt.
Um die verbleibenden akademischen Wörter zu berichten,
organisierte Coxhead [7] ihren Bericht um die Wortfamilien herum, wobei angenommen wurde, dass die häufigste
Form des Wortes die Bedeutung des Wortes selbst und
seiner Ableitungsformen widerspiegelt und das Verständnis anderer Wortformen wenig Aufwand erfordert. Inhibieren ist beispielsweise das Stichwort für inhibiert, inhibierend, inhibierend, inhibierend, inhibierend, inhibierend,
inhibierend und inhibiert. Obwohl das Hervorheben der
Wortfamilie seine eigenen Vorteile hat, erfordert das
Verständnis aller abgeleiteten Formen zusätzliche
Kenntnisse der Morphologie, die über das derzeitige Niveau der Schüler hinausgehen [2]. Darüber hinaus suchen
die Schüler nach dem besten Weg, um Leseverständnisprobleme zu verringern, und die Einführung der häufigsten
Wortformen ist die praktikabelste Antwort auf diese Herausforderung. Daher waren die am häufigsten gemeldeten Wörter die häufigsten Wortarten und nicht die Wortfamilien.
Während der Analyse wurde festgestellt, dass einige
Stichwörter in Coxheads [7] Wortliste nicht für die medizinisch-akademische Wortliste geeignet waren. Eine
sorgfältige Analyse ihrer Mitglieder zeigte jedoch, dass
einige Familienmitglieder das Kriterium erfüllten. Beispielsweise kam das Wort in seiner einfachen Form nur 142
Mal vor und musste aufgrund der Wortfamilienanalyse
aus der endgültigen Liste gestrichen werden. Nach der
Analyse seiner Familienmitglieder wurde jedoch beobachtet, dass die Vergangenheitsform dieses Verbs sowie
seine Nomen- und Adjektivformen 3275, 1248 bzw. 1243
Mal vorkamen. Daher kamen wir zu dem Schluss, dass
die Fokussierung auf die Stichwörter oder die Häufigkeit
der Wortfamilie kein zuverlässiges Entscheidungskriterium für die wissenschaftliche Wortauswahl ist. Als Ergebnis haben wir alle Stichwörter lemmatisiert und deren
Häufigkeiten einzeln überprüft. Neben der Überprüfung
der Häufigkeiten wurden die Wörter auch mit der GSL [2]
verglichen und als allgemeine Wörter angesehene Wortformen aus der Liste gestrichen. Am Ende wurden diejenigen Wörter, die das Kriterium erfüllten, aber nicht von
Brezina und Gablasova [2] aufgeführt wurden, als akademische Wörter für medizinische Forschungsartikel aufgenommen.
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Tazik et al.: Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für ...
Nachdem wir akademische Wörter identifiziert hatten,
die mit Coxheads [7] AWL geteilt wurden, begannen wir
mit der Analyse der Wörter, die das Häufigkeitskriterium
erfüllten, aber unter „nicht in der Liste“ gruppiert waren.
In dieser Analysephase wurden die Wörter in akademische
und technische Listen aufgenommen. Die Unterscheidung
von akademischen Wörtern von technischen Wörtern erfolgte auf der Grundlage von Gruppendiskussionen und
der Beratung von Experten und zuverlässigen Wörterbüchern. Bei Unstimmigkeiten wurden die Wörter in dem
Kontext, in dem sie verwendet wurden (dem Artikel), erkannt und ihre Funktion erkannt. Dieser Prozess dauerte
bis zur endgültigen Entscheidung.
3. Ergebnisse und Diskussion
Insgesamt erfüllten 232 der 570 Wortfamilien das Kriterium, als medizinisch-akademische Wörter ausgewählt
zu werden. Jedoch, wie oben erwähnt, wurde berichtet,
dass einige Formen dieser Wörter zu der allgemeinen
Wortliste gehören, die von Brezina und Gablasova eingeführt wurde [2]. Darüber hinaus besteht eine der Fallstricke bei der Auswahl von Wörtern auf der Grundlage der
Wortfamilie darin, dass die Häufigkeit der Stichwörter
das Kriterium ist, aber das Vorkommen ihrer Zwischenüberschriften (andere Wortarten) vom RANGE-Programm
nicht berücksichtigt wird. Um diese Wortarten nicht zu
übersehen und die allgemeinen Wörter aus der akademischen Liste zu entfernen, wurden daher alle qualifizierten
Wortfamilien und Wortarten, die mehr als 527 Mal vorkamen, lemmatisiert und gegen die Neue GSL geprüft. Nach
Lemmatisierung und Überprüfung dieser Liste mit der
neu entwickelten GSL [2] wurden 941-Worttypen aus der
Liste entfernt und 174-Worttypen als akademische Wörter
für medizinische RAs (Forschungsartikel) ausgewählt.
Diese Wörter kamen 404.066 Mal vor, was 2,18% des
Gesamtkorpus ausmachte. Dieser Prozess hat gezeigt,
wie wichtig es ist, die akademischen Wörter für medizinische Zwecke zu erneuern und Studien zu solchen Zwecken zu aktualisieren. Tatsächlich zeigte sich, dass die
akademische Wortliste von Coxhead [7] für alle Studienrichtungen ungleich wertvoll ist und die Bedürfnisse der
Medizinstudenten unterschiedlich sind. Dieser Differenzierungsbedarf wird durch die Abdeckung der Wortliste
von Coxhead [7] im gesamten Korpus deutlich. Auch kann
argumentiert werden, dass die Aktualisierung von Wests
[33] GSL und das Lehren der Neuen GSL von Brezina und
Gablasova [2] eine fruchtbare Voraussetzung für das
Verständnis wissenschaftlicher Texte sein können. Ohne
diese Punkte zu berücksichtigen, können die Studierenden allgemeine Wörter als akademische oder technische
Wörter betrachten und eine große Anzahl allgemeiner
Wörter in medizinischen Wörterbüchern nachschlagen,
was ein zeitaufwändiger Prozess ist.
Nach der Identifizierung der akademischen Wörter, die
mit Coxhead [7] geteilt wurden, wurde festgestellt, dass
einige Wörter zwar die Häufigkeitsanforderungen hatten,
um als akademische Wörter angesehen zu werden, sie
jedoch nicht zu den akademischen Wörtern von Coxhead
[7] gehörten. Wir haben diese Wörter in eine separate
Tabelle aufgenommen und sie nach ihrer Häufigkeit geordnet. Dann haben wir festgestellt, ob diese Wörter
akademisch, technisch oder allgemein sind. Zu Beginn
fand eine Gruppendiskussion mit den vier Autoren dieser
Studie sowie drei MDs (Doctors of Medicine) statt, die
einige Jahre Englisch für medizinische Zwecke (EMP)
unterrichtet hatten. Während dieser Sitzung wurden die
Wörter in dem Kontext entdeckt, in dem sie auftraten,
und die Teilnehmer der Gruppendiskussion schlugen die
Wörter in den Wörterbüchern nach und kommentierten
die Klasse, zu der die Wörter gehörten. Tatsächlich waren
die Funktionen und Verwendungen der Wörter die
Grundlage der Gruppenentscheidungen. Bei Unstimmigkeiten wurden die endgültigen Entscheidungen von den
erfahreneren Mitgliedern getroffen. Nach der Diskussionssitzung wurden von den insgesamt 868 Wörtern, die
in keiner Liste gefunden wurden, 39 Wörter (z. B. Patient,
Krebs, Klinik, Punktzahl, Medikament, Infektion, Operation, Erlaubnis usw.) 820-Wort-Typen wurden als technische Wörter und der Rest (9 Wörter) als akademische
Wörter angesehen. Daher umfasste die verfeinerte Liste
829 Wörter, die 1568354 Mal vorkamen und 8,49% des
Gesamtkorpus ausmachten. Diese 829 neuen Wörter
wurden der Liste der mit Coxhead geteilten Wortarten [7]
hinzugefügt (siehe Tabelle 1).
Die endgültige akademische Wortliste bestand aus 1003
Wörtern (siehe Anhang 1, nur auf Englisch verfügbar) und
deckte 1.972.420 Wörter im Korpus ab (siehe Tabelle
1). Jedes Wort in dieser Liste kam etwa 106-mal pro 1000
Wörter vor. Diese beeindruckende Zahl zeigt die Bedeutung der erhaltenen Liste, insbesondere im Vergleich zu
der von Wang et al. eingeführten Wortliste [32]. Die in
dieser Studie entwickelte neue medizinisch-akademische
Wortliste deckt 10,68% des medizinisch-wissenschaftlichen Korpus ab. Die Wirksamkeit dieser Abdeckung wird
im Vergleich zu verwandten Studien deutlicher. Wie Laufer
[17] feststellte, können Medizinstudenten angesichts
dieser hohen Abdeckung, wenn sie diese Wortlisten beherrschen, die medizinischen Texte (zumindest Artikel in
medizinischen Fachzeitschriften) verstehen.
Abdeckung im gesamten Korpus
Die Abdeckung, der in dieser Studie entwickelten Wortlisten, wurde mit den Wortlisten von Wang et al. [32] und
Lei und Liu [19] verglichen (siehe Tabelle 2).
Wie aus der Tabelle ersichtlich ist, deckt unsere Studie
akademische und technische Wörter etwas mehr ab als
die von Wang et al. [32] und deutlich weniger als bei Lei
und Liu [19]. Um den Unterschied zwischen den drei
medizinischen Wortlisten zu demonstrieren, nehmen Sie
diesen Auszug, der Teil eines Artikels aus der BMJ-Zeitschrift ist, der 2018 veröffentlicht wurde. Er bietet einen
Kontext für das Vorkommen und die Berichterstattung
über neue medizinisch-akademische Wortlisten in den
medizinischen Texten. Die Kompatibilität der zuvor entwickelten Wortlisten und die Unterschiede, die sie mit der
GMS Journal for Medical Education 2022, Vol. 39(1), ISSN 2366-5017
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Tazik et al.: Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für ...
Tabelle 1: Verfeinerung akademischer Wortlisten
Tabelle 2: Abdeckung von akademischen Wörtern und GSL in drei Korpora
gegebenen Wortliste in dieser Studie haben, wird in diesem Beispiel deutlich gemacht.
Unter den Ergebnissen für Krebs* an bestimmten*
Stellen* (siehe Tabelle 2) zeigte die Konzentration von
25-Hydroxyvitamin D* eine signifikante* inverse Assoziation* mit dem Risiko* für Leberkrebs* (P für
Trend=0,006). Eine weitere Anpassung an Ernährungsfaktoren* wie die Aufnahme von Gesamtenergie, Obst und
Gemüse, Fleisch, Fisch und Schalentiere, Isoflavon, grüner Tee und Kaffee schwächte die Assoziation leicht ab*,
blieb jedoch signifikant*, mit Hazard Ratio von der
zweiten bis zu a viertes Quartal im Vergleich zum ersten
Quartal von 0,79 (0,48 bis 1,28), 0,71 (0,43 bis 1,18)
bzw. 0,51 (0,29 bis 0,90) (P für Trend=0,02). In einer
Untergruppe der Bevölkerung* mit verfügbaren Informationen veränderte eine weitere Anpassung des Status
einer Hepatitis-B- und Hepatitis-C-Virusinfektion* und
der Alanin-Aminotransferase-Konzentration* im multivariablen Modell die Assoziation* von 25-Hydroxyvitamin
D mit Leberkrebs* nicht merklich.
In diesem 130-Wörter-Auszug wurden die in dieser Studie
gefundenen akademischen Wörter unterstrichen, die
akademischen Wörter von Lei und Liu [19] fett gedruckt
und die von Wang et al. [32] mit einem Sternchen gekennzeichnet. Wie gezeigt, wurden 13 (10%) Wörter unterstrichen, 22 (16,92%) Wörter fett geschrieben und 16
(12,30%) Wörter mit einem Sternchen versehen. Es ist
auch zu erkennen, dass sowohl in unserer Liste als auch
in der Studie von Lei und Liu [19] nur 4 akademische
Wörter dieses Auszuges wiederholt werden. Dieser Unterschied hängt mit dem von Lei und Liu [19] verwendeten
Wortauswahlverfahren und ihrer Tendenz zusammen,
technische Wörter zu ignorieren. Interessanterweise
wurden alle Wörter, die in der Wortliste von Wang et al.
[32] identifiziert wurden, mit der Wortliste von Lei und
Liu [19] geteilt, und alle diese Wörter wurden von Brezina
und Gablasova [2] als allgemeine Wörter gemeldet.
Wenn sich die Schüler nur auf die beiden zuvor entwickelten Wortlisten verlassen, werden ihnen wertvolle und
einflussreiche Wörter entgehen, die beim Verständnis
medizinischer RAs sehr effektiv sind. Daher beziehen sich
Medizinstudenten auf die neue GSL [2], bevor sie RAs
schreiben oder studieren. Auf diese Weise können sie
dieses Grundwissen in den Unterricht einbringen und
werden durch das Studium der häufigsten akademischen
und technischen Wörter, die in dieser Studie vorgestellt
werden, mit dem akademischen und technischen Wissen
ausgestattet, das für das Verständnis der gesamten RAs
unerlässlich ist. Natürlich unterschätzen wir die wissenschaftlichen Werte anderer Wortlisten nicht und können
dennoch neben der in dieser Studie entwickelten Liste
verwendet werden. Bei Problemen mit der allgemeinen
oder akademischen Verwendung von Wörtern können
die Schüler auf andere Wortlisten zurückgreifen und die
herausfordernden Wörter erkennen.
Nach den oben genannten Diskussionen könnte argumentiert werden, dass diese Wortliste den Medizinstudenten
aufgrund ihrer Zeiteffektivität für das Lernen, der vertraulichen Darstellung verschiedener Themenbereiche und
Teilgebiete der Medizinwissenschaft sicher besser dienen
könnte als zuvor entwickelte Listen seine höhere Abdeckung in Bezug auf akademische und technische Wörter.
Ein weiterer Vorteil dieser Wortliste ist der Ausschluss
allgemeiner Wörter und die Einbeziehung von Fachwörtern
in die Analyse. Der Vergleich der Liste mit anderen Listen
zeigt, dass die Abdeckung dieser Liste zufriedenstellend
höher ist.
Forschungsartikel sind die zugänglichsten und aktuellsten
Wissensquellen. Alle Medizinpädagogen motivieren ihre
Studierenden, diese Quellen zu lesen, um ihr Wissen mit
den medizinischen Erkenntnissen und Forschungstrends
in interdisziplinären Bereichen in Einklang zu bringen.
Die in dieser Studie entwickelte Liste wissenschaftlicher
Wörter erleichtert das Verständnis der Texte, insbesondere für nicht-muttersprachliche Studierende, und hebt die
am besten geeigneten Wörter für den Unterricht in allgemeinen und spezifischen Kursen hervor. Dementsprechend können Medizinpädagogen diese Liste als Orientierungshilfe für ihre Studierenden finden und sich, anstatt weniger häufige Wörter zu lehren, bei den häufigsten
GMS Journal for Medical Education 2022, Vol. 39(1), ISSN 2366-5017
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Tazik et al.: Entwicklung einer neuen akademischen Wortliste für ...
und wichtigsten wissenschaftlichen und technischen
Wörtern festhalten, die für das Verständnis von Forschungsartikeln oder anderen medizinischen Texten unerlässlich sind.
4. Pädagogische Implikationen und
Schlussfolgerungen
Die in der neuen medizinischen Wortliste (NMWL) aufgeführten Wortschatzelemente belegen die bedeutende
Rolle dieser Liste für die Medizinstudenten und die Mitglieder dieser Diskursgemeinschaft. Im Einklang mit den
fachspezifischen Studien bestätigt die NMWL, dass die
Wörter in verschiedenen Studienrichtungen unterschiedlich vorkommen und sich verhalten, wodurch neue Konzepte für die disziplinäre Wissenschaftskompetenz generiert werden.
Diese Spezifität der Wortliste hilft akademischen Materialentwicklern, sowohl wissenschaftlich geprüfte als auch
experimentell belegte Materialien zu entwickeln, die für
Medizinstudenten eine große Hilfe sein können. Dieser
Strang der Materialentwicklung wird von Murray [22]
angemerkt, der anerkennt, dass Dozenten durch das
Verständnis der akademischen Anforderungen von Studenten, die in einzelnen Disziplinen studieren, „geeignete
Materialien recherchieren und relevante und ansprechende Lektionen erstellen können, die daher das Lernen am
effektivsten fördern“. (S. 3). Daher können Medizinlehrer
die NMWL nutzen, um die relevantesten und geeignetsten
Lehrmaterialien bereitzustellen. Darüber hinaus wird den
Medizinstudierenden durch die Nutzung der NMWL eine
direkt aus dem schriftlichen wissenschaftlichen medizinischen Diskurs abgeleitete Wortliste zur Verfügung gestellt,
die es ihnen ermöglicht, Forschungsartikel selbstständig
zu studieren.
Die hohe Abdeckung der in der vorliegenden Studie extrahierten akademischen Wörter sollte zur Entwicklung zuverlässiger Quellen für Medizinstudenten, Lehrer, Materialdesigner und diejenigen führen, die sich intensiv mit
der medizinischen Englischausbildung beschäftigen. Wie
bereits erwähnt, enthält die Liste akademische Wörter,
technische Wörter, die häufigsten Akronyme und Abkürzungen sowie die allgemeinen Wörter, die in medizinischen Texten eine besondere Bedeutung haben. Schülern, die daran interessiert sind, die Elemente der NMWL
zu lernen, wird empfohlen, sich zuerst auf die allgemeinen
Wörter zu beziehen und dann zu versuchen, akademische
und technische Wörter zu erfassen. Auf diese Weise
werden sie mit den notwendigen Kenntnissen ausgestattet, um medizinische Forschungsartikel zu verstehen.
Nach den Ergebnissen der vorliegenden Studie sollten
Medizinenglischlehrer ein medizinisches Wörterbuch zum
Lehren medizinisch-wissenschaftlicher und technischer
Wörter in den Unterricht mitbringen, wenn Funktionen
und Verwendungen von Wörtern im medizinischen Kontext
das Endziel für das Verständnis medizinischer Texte sind.
Natürlich müssen auch die allgemeinen Bedeutungen
der Wörter überprüft werden, aber der Schwerpunkt
sollte auf den medizinischen Anwendungen liegen, nicht
auf den allgemeinen. Da die NMWL die hochfrequenten
Fachbegriffe beinhaltet, werden die Studierenden eher
ermutigt, die Wortliste ernst zu nehmen und sich häufig
damit auseinanderzusetzen. An dieser Stelle könnte die
Frage nach der Verwendung einer solchen Wortliste gestellt werden, wenn bereits umfassende medizinische
Wörterbücher zur Verfügung stehen. Die Antwort liegt in
der Häufigkeit von Fachbegriffen in Forschungsartikeln
und dass nicht alle Fachbegriffe den gleichen Lernwert
haben. Die Schüler müssen die häufigsten und nützlichsten Wörter lernen, anstatt sich mit unnötigen Gegenständen zu vollstopfen, die in medizinischen Texten einmal
in einem blauen Mond vorkommen. Abgesehen von seiner
Nutzlosigkeit ist das Erfassen eines Wörterbuchs mit
Tausenden von Fachbegriffen zudem ein unmögliches
Unterfangen, das einen beträchtlichen Zeit- und Energieaufwand erfordert.
Ein weiteres wichtiges Thema, das Lehrer berücksichtigen
sollten, betrifft die Position der aufgelisteten Wörter.
Lehrer sollten Medizinstudenten die Möglichkeit bieten,
Wortkollokationen zu erkennen, da Forscher wie Hyland
und Tse [14] der Ansicht sind, dass Wörter auf unterschiedliche Weise kollokieren und Informationen über
diese unterschiedlichen Arten wertvoll und sogar obligatorisch sind, um die Verwendung akademischer Wörter
in zu lernen besondere Kontexte.
Förderung
Dieses Projekt [U-98249] wurde mit Unterstützung der
Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, Ahvaz,
Iran, durchgeführt und von der Ethikkommission dieser
Universität genehmigt (Ref. ID: IR.AJUMS.REC:1398.84).
Interessenkonflikt
Die Autor*innen erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.
Anhänge
Verfügbar unter https://doi.org/10.3205/zma001530
1. Attachment_1.pdf (144 KB)
Academic and technical words in alphabetical order
- nur auf englisch verfügbar
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Korrespondenzadresse:
Mahmood Maniati
Ahvaz Jundishapur University of Medical Sciences, PO
Box: 159, IR-15794-61357 Ahvaz, Iran
[email protected]
Bitte zitieren als
Tazik K, Maniati M, Afshar MR, Haghighi SB. Developing a new academic
wordlist for medical purposes – a viable tool for educators. GMS J Med
Educ. 2022;39(1):Doc9.
DOI: 10.3205/zma001530, URN: urn:nbn:de:0183-zma0015301
Artikel online frei zugänglich unter
https://doi.org/10.3205/zma001530
Eingereicht: 10.01.2021
Überarbeitet: 08.11.2021
Angenommen: 29.11.2021
Veröffentlicht: 15.02.2022
GMS Journal for Medical Education 2022, Vol. 39(1), ISSN 2366-5017
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