Disability Representation in Saudi English Language Textbooks
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to investigate how people with disabilities are portrayed in the textbooks for English as a foreign language (EFL) that are currently used by students in Grades 1–12 in Saudi Arabia. A qualitative content analysis (texts and images) was employed to identify and critically analyze the textual and visual representations in the selected textbooks. Little research has examined the representation of people with disabilities in Saudi Arabia textbooks. Thus, this study aims to address this research gap and to contribute to the existing literature. The findings revealed that, while physical disabilities were the most frequently represented form of disability, sensory, cognitive, and learning disabilities were significantly underrepresented. The analysis also highlighted the extremally limited representation of disability in both textual and visual content, with only 0.45% of the total pages across all textbooks featuring disability-related content. Of note, the findings revealed that primary-level textbooks did not contain any representations of disability. Although the textbooks avoided negative stereotypes and presented people with disabilities in a positive light, the narrow focus on physical disabilities failed to capture the full spectrum of disability experiences. Therefore, the current representations of disability in Saudi EFL textbooks are limited and do not adequately reflect the diversity of disability experiences. Recommendations are provided for curriculum developers and policymakers to enhance the inclusivity of educational materials, to ensure that they reflect the diverse experiences of people with disabilities, and to promote content that is more inclusive.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».