Developing Content-Based Criteria for EFL Textbooks: The Case of Iranian Junior & Senior High School Levels
Notice bibliographique
Résumé
Images are part of the content of the English textbooks and since junior high school curriculum is currently being underdevelopment, developing criteria for the images of the content of high school textbooks needs attentive consideration. The images need to be chosen according to the needs of students and those objectives found at the higher level documents. This research is conducted based on mixed approach in which students’ need is surveyed and data gathered by sifting through the higher level documents. Also, exploring the goals and objectives of the higher level documents, the criteria are obtained and determined by which the content was developed. In addition, the Delphi method is applied to measure the validity of the developed content. The study population at this research consisted of all students in the seventh grade (the first grade of high school), the third grade Secondary School and the first grade high school in five provinces of Iran, including Tehran, Semnan, Kurdistan, Khuzestan and East Azerbaijan counting 394 boys and 396 girls who completed the questionnaire. Also, 10 accessible experts and practitioners in English curriculum participated in developing and validating the criteria. One of the findings of this research indicates that 321 students interested in real images at the first rank and 306 other students fascinated with colored ones, at the second rank respectively.
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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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».