An Empirical Investigation of Cutting-Edge Teaching Techniques and Curriculum Development for Business English: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The demand for strong communication skills in global business landscape is at an all-time high. The considerable surge of online and offline business at local and global levels necessitates the up-skilling of business students so that they excel in their educational and occupational domains. This empirical research, hence, aims to assess the Saudi business students’ educational and occupational needs for English first and then to innovate cutting-edge instructional methods and impactful business-English curriculum accordingly. The research examines if the instructional methods and the curriculum for business English prevalent in the current educational milieu of Saudi Arabia adequately address the business students’ educational and occupational needs. To achieve this objective, both quantitative and qualitative surveys were carried out involving a total of 2,000 business students, core faculty members, and business- English educators across various universities throughout the Kingdom. The findings indicate that the pedagogical methods and the business-English curricula do not fully align with students’ proficiency levels or their professional aspirations. Based on these insights, the study recommends a contextualized, task-based, and skills-focused approach to teaching in order to foster both linguistic competence and business acumen. In addition, this empirical research underscores the importance of aligning curriculum design with industry-specific needs and cultural sensitivity to ensure relevance and effectiveness.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».