EFL Teachers’ Attitudes toward Commercial Textbooks in EFL Programs
Notice bibliographique
Résumé
The perception of the English as Foreign Language (EFL) teachers in Kingdom of Saudi Arabia (KSA) is extremely crucial since their perceived views regarding the commercial English learning textbooks plays a major role in framing their attitudes towards such textbooks. These textbooks are published by different international publishers and used extensively in EFL programs around the globe. Moreover, attitudes do influence language learning. This paper aims to investigate teachers’ attitudes toward the commercial textbooks used in (EFL) programs. In this quantitative research, forty-three EFL instructors were surveyed through a Likert scale questionnaire. The results reveal, in general, the negative attitudes of the teacher towards commercial English textbooks since for them such textbooks are found insufficient in meeting the courses’ aims and objectives, students language proficiency level, their cultural sensitiveness, and their academic backgrounds. The study found teachers opinion vis-à-vis textbooks inappropriate content, a mismatch in learners’ needs and not in agreement with teaching methodologies. The paper offers a few recommendations to the EFL instructors as well as to the instructional designers to adapt and customize commercial textbooks in line with learners’ needs. It suggests teachers to use teaching material to suit the purpose, in addition to advising curriculum designers and content developers to take into account the specific needs of the students and the objectives of the course.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».