Developing an ESP Syllabus to Promote Sustainable Development Goals: A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
The syllabus design for ESP should account for specific learners’ and industry needs regarding language skills, aspects and functions. Furthermore, the process should consider the globally trending challenges to prepare learners for their prospective jobs. In this regard, UN Sustainable Development Goals (SDGs) are comprehensive agenda that shapes the world's future in different interconnected domains. Thus, incorporating them in ESP syllabi can promote knowledge about Sustainable Development (SD) as suggested by UN SDG 4 on Quality Education and contribute to the achievement of other goals, such as UN SDG 8 on Decent Work and Economic Growth. Subsequently, the present study adopts the Delphi technique to explore 23 multinational and multidisciplinary experts on the ways to develop a needs-analysis-based tourism ESP syllabus that promotes the UN SDGs and enables learners to effectively communicate them in their future careers. The results show that although the current syllabus is aligned with target learners' needs and the specified goals, it lacks appropriate alignment with UN SDGs and sustainable tourism. The experts recommend updating learning goals and outcomes to align the syllabus with the UN SDGS and enrich it with more SD-related content. The study's implications highlight the need for further research on adapting ESP syllabi across disciplines to address globally trending issues and initiatives outlined in the UN SDG framework.
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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 | 0,039 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».