Systematic Literature Review on Evaluation of English Language Textbooks: A Decade of Research
Notice bibliographique
Résumé
Textbooks, essential for teaching and learning, have become a burgeoning research subject in education. However, textbook evaluation has not garnered adequate attention in the context of English Language Teaching (ELT). This hinders the identification of key characteristics, focused learning themes, and gaps encountered within the EFL/ESL educational landscape. This systematic literature review, employing the ROSES framework, explores key characteristics and learning themes within English language textbook evaluation in the ELT context, identifying suggestions for future evaluations. The review involves searching, screening, evaluating, and synthesizing pertinent articles published in the last decade, from 2014 to 2023, across Scopus and Web of Science databases. Out of 2304 articles identified through a search of keywords including “textbook” and “evaluation” alongside their synonyms, 30 studies meeting the inclusion criteria are shortlisted after the quality appraisal using MMAT. The review finds that questionnaires, surveys and checklists were the most common methods used for ELT textbooks. Based on the findings from the review, this paper discusses a wide range of indicators or criteria involved in evaluating ELT textbooks, particularly in the evaluation of culture and pragmatics. Our research has revealed a need for in-depth exploration using qualitative and mixed-methods approaches, emphasizing the necessity for broader comparative studies and a more diverse range of perspectives in educational assessments to bridge knowledge gaps. This study suggests that further research on textbook evaluation in the ELT context is still necessary.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,054 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».