Mapping Research on Learner Autonomy in Saudi EFL Higher Education: A Scoping Review of Empowerment and Reform Amid Vision 2030 (2016–2025)
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a scoping review of research on language learner autonomy (LLA) in Saudi EFL higher education, focusing on empirical studies published between 2016 and 2025. Guided by the PRISMA-ScR framework, the review systematically examined 28 studies selected from 218 initial records across five databases. The review examined how LLA is defined, the theoretical frameworks employed, and the methodologies utilised across 12 Saudi universities and institutions. Methodological analysis revealed 64% quantitative designs, 25% mixed-methods, and 11% qualitative approaches. The studies involved 4,847 participants, with sample sizes ranging from 25 to 630. The gender distribution consisted of 43% mixed-gender studies, 32% female-only studies, and 18% male-only studies. Geographically, 39% of studies were conducted in the Central region, 25% in the Western region. Findings reveal that 89% of studies framed LLA as learner control, while 39% showed shifts toward dynamic conceptualisations. Technology integration was observed in 68% of studies, with mobile-assisted learning in 32%. Despite Vision 2030's emphasis, only 18% of studies explicitly aligned with national reform agendas. Theoretical analysis revealed that 54% employed self-determination theory, while 36% utilised Holec's framework. Although 75% cited digital tools as enablers, pedagogical integration remained underdeveloped in 68% of cases. Notable gaps persist in gender analysis (25% of studies provide disaggregated data) and preparatory year focus (21% of studies). The review underscores the need for more theoretically grounded, methodologically robust research to advance autonomy-supportive pedagogies within Vision 2030's framework, emphasising qualitative investigations, gender-sensitive analyses, and policy alignment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».