Drama as Dialogue: Reflective Practitioner Insights on Teaching English-Language Plays in Saudi Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the pedagogical possibilities and challenges of teaching English-language drama in Saudi Arabian universities, where English functions as the medium of instruction in literature courses but is not students’ first language. While drama is often included in English literature curricula, it receives limited attention as a distinct mode of literary engagement with unique educational affordances. Drawing on theoretical perspectives from literature education and language pedagogy, as well as reflective practitioner insights drawn from the author’s classroom experience teaching plays such as Ibsen’s A Doll’s House and Shaw’s Pygmalion, Arms and the Man, and Major Barbara, this paper argues that drama offers valuable opportunities for oracy development, interpretive reading, and dialogic learning—especially in multilingual contexts. The discussion highlights how the performative and collaborative nature of drama can support deeper student engagement with character, voice, and theme. At the same time, it considers the linguistic, cultural, and institutional constraints that shape drama instruction in Saudi higher education, including the sociolinguistic environment, assessment practices, and classroom norms. By reflecting on drama as both text and practice, the paper invites a reimagining of how literature is taught in English-medium classrooms, proposing drama as a dynamic space for critical inquiry, linguistic expression, and cultural dialogue. The Saudi context provides a lens through which broader questions about literary pedagogy, language policy, and multilingual education in the university setting can be reconsidered.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».