Use of Content and Language Integrated Learning (CLIL) for Teaching Reading Skills in Saudi Universities
Notice bibliographique
Résumé
This research paper endeavors to evaluate, assess and assert the expediency and efficacy of employing content and language integrated learning (CLIL) in teaching Reading skills to EFL students. It is a qualitative paper which examines and underscores the usefulness of developing EFL reading comprehension skills by using the CLIL teaching. The outcome of this teaching and learning methodology is predicted and determined by presenting and evaluating considerable researches carried out in this field by eminent language researchers. These studies unequivocally demonstrate that the application of CLIL in classrooms with regard to the acquisition and retention of EFL reading and vocabulary skills among college students has proved to be very helpful and palpable. It must be understood that CLIL does not help in making the teaching content simple or revising what learners already know. CLIL courses actually blend language and content together so as to enhance the language as well as the thinking abilities of the learners. The significant amount of research interest in this subject and its growing demand as a foreign language teaching approach necessitate intensive research and analysis as to its efficacy in other parts of the world. In this context, this paper examines and validates its efficacy for the Saudi EFL learners, in view of its ostensible advantages related to language awareness and content knowledge. This paper aims to address the problems and concerns of Saudi learners and teachers of EFL, and lays down the plans to implement CLIL courses in Saudi universities for the benefit of the students in this part of the world. The research concludes by encapsulating and analyzing the researches undertaken in this field and explaining the lessons learnt by employing CLIL courses at the graduate and undergraduate levels in Saudi universities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».