EFL Learning and Vision 2030 in Saudi Arabia: A Critical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Vision 2030 is a key economic transformation plan for Saudi Arabia conceived in 2016. It envisions the shift from oil to a knowledge-based global economy. Along with this historical event, Saudi Arabia undergoes another historic transformation, i.e., the strategic growth of EFL learning in the domain of education in the second decade of the twenty-first century. Since economy and education go hand in hand, scholars wonder whether EFL learning induces Saudi Vision 2030 or vice versa. The relation between them is causal by nature, but the order of effect is inexplicit. If Saudi Vision 2030 motivates EFL learning, then its present situation is inadequate for the fulfillment of the Vision. If not, then how the inadequate EFL competency of Saudi student can contributes to the visionary transformation of Saudi Arabia. Hence, the problem is an essential concern in academic understanding since its resolution redefines both EFL learning and Vision 2030 of Saudi Arabia. The study uses qualitative research on the existing scholarly books and articles on EFL learning and Saudi Vision 2030 to understand the causal order of these phenomena, to illustrate the present condition and explain interrelation of EFL Learning and Vision 2030 of Saudi Arabia.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».