Notice bibliographique
Résumé
This article examines patterns of cultural representations embedded in Korean EFL textbooks, using a content analysis to investigate how different cultures are reflected in textbooks and whether or not cultural biases are present. In the revised Korean national English curriculum that has been implemented since 2009, English is viewed as a language of global and cosmopolitan citizenship. The curriculum promotes cultural diversity and attempts to embrace cross-cultural and cross-linguistic differences. However, the analysis of four textbooks, which were developed according to the curriculum, reveals that they favor American English and culture. Furthermore, although the textbooks show various cultural/intercultural interactions, the interactions are primarily limited to a superficial level of discussion, and non-Korean, white, mostly American and male characters play a dominant role in the texts. As a result, this reproduces social inequalities regarding race, nationality, and gender by favoring mainstream white American male representations over others. The analysis is followed by a discussion of the reproduction of dominant knowledge, cultural biases, and inequalities embedded in the texts and suggests that teachers should take a critical approach to intercultural education in order to instill more inclusive and critical worldviews in their students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».