Instructors’ Perceptions of English for Academic Purposes Textbooks at University Level
Notice bibliographique
Résumé
The present paper aims to investigate EFL instructors’ perceptions of Cambridge English Unlimited (CEU) textbooks taught at Taif University English Language Center (TUELC) in the Academic year 2017-2018. To achieve this purpose, the researcher attempted to answer three questions. The first investigates instructors’ perceptions of the textbooks. The second question aims to find out the features that add to the strengths of the textbooks. The third question is an attempt to reveal the shortcomings of the textbooks from the instructors' perspectives and their suggestions to overcome these drawbacks. A questionnaire of 4- Likert scale was used to gather data from ninety two instructors to answer the first two questions, and content analysis was used to answer the third question. The collected data were analyzed in the form of descriptive statistics, using means, standard deviation and percentages. The results showed that instructors have a very positive attitude towards the textbooks in terms of the criteria and features investigated in the first two sections of the study tool. These answer the first two questions. However, they had certain concerns and suggestions in aspects other than those included in the study tool. These have been summarized according to their frequency of occurrence in the instructors' responses. Based on the results, the researcher drew a number of conclusions and recommendations.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».